在量化领域，对性能要求比较高，特别是高频交易，那是纳秒必争。在RUST中，测试一个函数，或一个操作耗时即性能分析，应是如何做呢？
一、计时器:systime
是否可以用std::time::systime 来计算花时情况？我们来试一试：
use std::time::SystemTime;
pub struct Stock{
pub price:f64,
pub volume:i32,
pub code:String,
pub amount:f64,
}
impl Stock{
fn default()->Self{
let p =10000.0_f64;
let v =1_i32;
Stock{
price:p,
volume:v,
code:String::from("SH600036"),
amount: p*v as f64,
}
}
}
fn main() {
let now = SystemTime::now();
let stock = Stock::default();
let elapsed = now.elapsed().unwrap().as_nanos();
println!("cost time :{:?} ",elapsed);
}你会发现：
为什么创建一个结构体要花3500纳秒，这也太不可思议了吧。其实，真实的情况并不是这样的，是因为计时器的测试误差导致。
二、计时器: Instant
use std::time::Instant;
fn main()
{
let start = Instant::now();
let a = Box::new(5);
println!("cost seconds[秒] : {}", start.elapsed().as_secs());// 不需要
println!("cost miliseconds[毫秒] : {}", start.elapsed().as_millis()); //不需要
println!("cost microseconds[微秒] : {}", start.elapsed().as_micros());//根据需要选择
println!("cost nanseconds[纳秒] : {}", start.elapsed().as_nanos());
}output:
Finished release [optimized] target(s) in 0.57s
Running `target/release/my_bench`
cost seconds[秒] : 0
cost miliseconds[毫秒] : 0
cost microseconds[微秒] : 32
cost nanseconds[纳秒] : 39500注意，以上只用一个就可以。否则会把打印时间包括在内，这里只是说明使用的时间精确维度。
如，
Finished release [optimized] target(s) in 0.59s
Running `target/release/my_bench`
cost nanseconds[纳秒] : 1400三、专业三方库
如果要进行专业的性能测试，可以借助于专业三方性能测试库。
RUST中，专业三方库还是有不少如bencher ，criterion等。强烈推荐用criterion.rs.
https://github.com/bheisler/criterion.rs具体大家可以到github上看看。
四、实例
1、创建测试目录
在工程中，建一个专门的测试用的目录：我这儿是在
my_bench目录下，专门创建了benches目录
2、设置toml文件对于my_bench工程下toml文件
toml文件中，增加：
[dev-dependencies]
criterion = "0.3"
[[bench]]
name = "my_benchmark"
harness = false其中，name ="my_benchmark"是有所指的，不是随便写的。这里是指，我在my_bench工程下，有一个my_benchmark.rs文件，里面有我写的性能测试代码。别的地方就不要去找了。
3、准备性能测试代码
因为toml文件中，有name =“my_benchmark” ，那么，性能测试代码就是my_benchmark.rs. 创建这个文件。
写入相应的性能测试代码：
use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Criterion};
pub struct Stock{
pub price:f64,
pub volume:i32,
pub code:String,
pub amount:f64,
}
impl Stock{
fn default()->Self{
let p =10000.0_f64;
let v =1_i32;
Stock{
price:p,
volume:v,
code:String::from("SH600036"),
amount: p*v as f64,
}
}
}
pub fn set_heap()->Stock{
Stock::default()
}
pub fn box_stock() ->Box<Stock>{
Box::new(Stock::default())
}
fn criterion_benchmark_heap(c: &mut Criterion) {
c.bench_function("stock ", |b| b.iter(|| set_heap()));
}
fn criterion_benchmark_box(c: &mut Criterion) {
c.bench_function("box<stock> ", |b| b.iter(|| box_stock()));
}
criterion_group!(benches, criterion_benchmark_heap,criterion_benchmark_box);
criterion_main!(benches);4、运行cargo bench
在工程my_bench下，运行cargo bench,即可以进行性能测试代码的运行了。
Finished bench [optimized] target(s) in 2.80s
Running target\release\deps\my_bench-95230ab505784caf.exe
running 0 tests
test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out
Running target\release\deps\my_benchmark-a468db13a6ba0ea3.exe
Gnuplot not found, using plotters backend
stock time: [75.387 ns 83.206 ns 91.985 ns]
Found 3 outliers among 100 measurements (3.00%)
3 (3.00%) high mild
box<stock> time: [168.68 ns 189.43 ns 212.00 ns]
Found 3 outliers among 100 measurements (3.00%)从上面，我们可以得到详细的测试信息，包括运行的时间分布情况。
专业性能测试工具表明，创建一个Stock对象，大约平均需要73ns，而不是计时器显示的3500ns;
但是，创建一个Stock 的Box对象需要的时间是双倍。
五、传入参数的情况
当有参数需要传入时，可以这样：
use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Criterion};
use criterion::BenchmarkId;
fn get_buf2(s:&String)-> *const [c_char;10]{
//let s = String::from("hello world!");
let v = s.as_bytes().as_ptr() as *const [c_char;10];
v
}
fn criterion_benchmark_buf2(c: &mut Criterion) {
let s = &String::from("hello world!");
c.bench_with_input(BenchmarkId::new("hello world!", &s), &s, |b, &s| {
b.iter(|| get_buf2(s));
});
}
criterion_group!(benches, criterion_benchmark_buf2);
criterion_main!(benches);
