2年後（このページを偶然見つけたRustプログラマを支援するため）、テストスイートの一部としてRustコードをベンチマークするツールが存在することに注意する価値があります。
（以下のガイドリンクから）#[bench]属性を使用すると、標準のRustツールを使用してコードのメソッドをベンチマークできます。
extern crate test;
use test::Bencher;
#[bench]
fn bench_xor_1000_ints(b: &mut Bencher) {
b.iter(|| {
// use `test::black_box` to prevent compiler optimizations from disregarding
// unused values
test::black_box(range(0u, 1000).fold(0, |old, new| old ^ new));
});
}
コマンドcargo benchの場合、次のように出力されます。
running 1 test
test bench_xor_1000_ints ... bench: 375 ns/iter (+/- 148)
test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 1 measured
リンク：
単にコードの時間を計りたい場合は、 time crateを使用できます。 時間は非推奨 、しかし。フォローアップクレートは chrono です。
追加 time = "*"あなたのCargo.toml。
追加
extern crate time;
use time::PreciseTime;
メイン関数の前に
let start = PreciseTime::now();
// whatever you want to do
let end = PreciseTime::now();
println!("{} seconds for whatever you did.", start.to(end));
完全な例
Cargo.toml
[package]
name = "hello_world" # the name of the package
version = "0.0.1" # the current version, obeying semver
authors = [ "[email protected]" ]
[[bin]]
name = "Rust"
path = "Rust.rs"
[dependencies]
Rand = "*" # Or a specific version
time = "*"
Rust.rs
extern crate Rand;
extern crate time;
use Rand::Rng;
use time::PreciseTime;
fn main() {
// Creates an array of 10000000 random integers in the range 0 - 1000000000
//let mut array: [i32; 10000000] = [0; 10000000];
let n = 10000000;
let mut array = Vec::new();
// Fill the array
let mut rng = Rand::thread_rng();
for _ in 0..n {
//array[i] = rng.gen::<i32>();
array.Push(rng.gen::<i32>());
}
// Sort
let start = PreciseTime::now();
array.sort();
let end = PreciseTime::now();
println!("{} seconds for sorting {} integers.", start.to(end), n);
}
タイミングテストには、 std::time::Instant
fn my_function() {
use std::time::Instant;
let now = Instant::now();
{
my_function_to_measure();
}
let elapsed = now.elapsed();
let sec = (elapsed.as_secs() as f64) + (elapsed.subsec_nanos() as f64 / 1000_000_000.0);
println!("Seconds: {}", sec);
}
fn main() {
my_function();
}
もちろん、これを頻繁に行う場合は、変換を一般化するか、このためのユーティリティを提供するクレートを使用するか、またはInstantとDurationを独自の関数でラップして、より冗長な方法。
実装言語に関係なく、プログラムの実行時間を調べる簡単な方法は、time progコマンドラインで。例えば：
~$ time sleep 4
real 0m4.002s
user 0m0.000s
sys 0m0.000s
最も興味深い測定値は通常userです。これは、システムで何が起こっているかに関係なく、プログラムによって行われた実際の作業量を測定します（sleepはベンチマークするのに退屈なプログラムです）。 realは経過した実際の時間を測定し、sysはプログラムに代わってOSが実行した作業量を測定します。
現在、以下のLinux機能のいずれにもインターフェースはありません。
clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, &ts)getrusagetimes（マンページ：man 2 times）
LinuxでRustプログラムのCPU時間とホットスポットを測定する方法は次のとおりです。
/usr/bin/time programperf stat programperf record --freq 100000 program; perf reportvalgrind --tool=callgrind program; kcachegrind callgrind.out.*
perf reportおよびvalgrindの出力は、プログラム内のデバッグ情報の可用性に依存します。動作しない場合があります。
このために小さな箱を作成しました（ measure_time ）。これは、スコープの終了までの時間を記録または出力します。
#[macro_use]
extern crate measure_time;
fn main() {
print_time!("measure function");
do_stuff();
}
いくつかの方法がありますRustプログラムをベンチマークします。ほとんどの実際のベンチマークについては、適切なベンチマークフレームワークを使用する必要があります。 （統計分析を含む）簡単に台無しになることもあります。一番下の「なぜベンチマークを書くのが難しいのか」セクションもお読みください！
すばやく簡単：標準ライブラリのInstantおよびDuration
コードの実行時間をすばやく確認するには、 std::time の型を使用できます。モジュールはかなり最小限ですが、単純な時間測定には適しています。 Instant の代わりに SystemTime を使用する必要があります。前者は単調に増加するクロックであり、後者はそうではないためです。例（ Playground ）：
use std::time::Instant;
let before = Instant::now();
workload();
println!("Elapsed time: {:.2?}", before.elapsed());
残念ながら、stdのInstantの精度はドキュメントでは指定されていませんが、すべての主要なオペレーティングシステムでは、プラットフォームが提供できる最高の精度を使用します（これは通常約20ns前後です）。
std::timeで十分な機能が提供されない場合は、 chrono をご覧ください。ただし、期間を測定するために、その外部クレートが必要になることはほとんどありません。
ベンチマークフレームワークを使用する
フレームワークを使用すると、特定の間違いを防ぐことができるため、多くの場合、良いアイデアです。
Rustの組み込みベンチマークフレームワーク（夜間のみ）
Rustには便利な組み込みのベンチマーク機能がありますが、残念ながら2019-07の時点ではまだ不安定です。 #[bench]属性を関数に追加し、1つの&mut test::Bencher引数を受け入れるようにする必要があります。
#![feature(test)]
extern crate test;
use test::Bencher;
#[bench]
fn bench_workload(b: &mut Bencher) {
b.iter(|| workload());
}
cargo benchを実行すると印刷されます：
running 1 test
test bench_workload ... bench: 78,534 ns/iter (+/- 3,606)
test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 1 measured; 0 filtered out
基準
クレート criterion は安定版で実行されるフレームワークですが、組み込みソリューションよりも少し複雑です。より高度な統計分析を行い、より豊富なAPIを提供し、より多くの情報を生成し、プロットを自動的に生成することさえできます。
Criterionの使用方法の詳細については、 「クイックスタート」セクション を参照してください。
ベンチマークを書くのが難しい理由
ベンチマークを作成する場合、多くの落とし穴があります。 1つの間違いは、ベンチマーク結果を無意味なものにするだけです。一般的な間違いのリストは次のとおりです。
- 最適化でコンパイル：
rustc -O3またはcargo build --release。cargo benchを使用してベンチマークを実行すると、Cargoは最適化を自動的に有効にします。多くの場合、最適化されたコードと最適化されていないコードのパフォーマンスに大きな違いがあるため、この手順は重要です。Rustコード。 - ワークロードを繰り返します：ワークロードを一度実行するだけでほとんど常に役に立たなくなります。タイミングに影響を与える可能性のあるものは多数あります。システム全体の負荷、オペレーティングシステムの処理、CPUスロットル、ファイルシステムキャッシュなどです。したがって、できるだけ頻繁にワークロードを繰り返してください。たとえば、Criterionはすべてのベンチマークを少なくとも5秒間実行します（ワークロードが数ナノ秒しかかかっていない場合でも）。その後、すべての測定時間を分析できます。平均と標準偏差が標準ツールです。
ベンチマークが完全に削除されていないことを確認してください：ベンチマークは本質的に非常に人工的なものです。通常、期間のみを測定するため、ワークロードの結果は検査されません。ただし、これは、副作用がないため（時間の経過は別として）、優れたオプティマイザーがベンチマーク全体を削除できることを意味します。したがって、オプティマイザをだますためには、何らかの方法で結果値を使用して、ワークロードを削除できないようにする必要があります。簡単な方法は、結果を印刷することです。より良い解決策は
black_boxのようなものです。この関数は基本的にLLVMから値を隠します。LLVMは値で何が起こるかを知ることができないからです。何も起こりませんが、LLVMは知りません。そこが肝心だ。優れたベンチマークフレームワークは、いくつかの状況でブロックボックスを使用します。たとえば、
iterメソッド（組み込みとCriterionBencherの両方）に指定されたクロージャは、値を返すことができます。その値は自動的にblack_boxに渡されます。- 定数値に注意してください：上記のポイントと同様に、ベンチマークで定数値を指定すると、オプティマイザーはその値専用のコードを生成する場合があります。極端な場合には、ワークロード全体が定数に折り畳まれて単一の定数になる可能性があり、これはベンチマークが役に立たないことを意味します。 LLVMが過度に最適化されないように、すべての定数値を
black_boxに渡します。 - 測定オーバーヘッドに注意してください：継続時間の測定には時間がかかります。通常は数十ナノ秒ですが、測定時間に影響を与える可能性があります。そのため、数十ナノ秒よりも高速なすべてのワークロードでは、各実行時間を個別に測定しないでください。ワークロードを100回実行し、100回すべての実行にかかった時間を測定できます。それを100で除算すると、1回の平均時間が得られます。上記のベンチマークフレームワークもこのトリックを使用します。 Criterionには、副作用のある（何かを変更するなど）非常に短いワークロードを測定するためのいくつかの方法もあります。
- 他の多くのこと：残念ながら、ここですべての困難をリストすることはできません。本格的なベンチマークを作成する場合は、オンラインリソースをご覧ください。