本文介绍如何使用 go 标准库的 `testing.benchmark` 函数主动调用基准测试，获取 `testing.benchmarkresult` 实例，并将其结构化输出到文件，从而实现对性能数据的自动化采集与持久化。
在 Go 中，默认的 go test -bench 命令仅将基准测试结果打印到标准输出，无法直接编程访问或导出。但 Go 的 testing 包提供了 testing.Benchmark(func(*testing.B)) 函数——它允许你在普通 main 程序中显式执行一个基准函数，并返回一个完整的 testing.BenchmarkResult 结构体，包含所有关键性能指标：N（执行次数）、T（总耗时，纳秒）、Bytes（每操作字节数）、MemAllocs（内存分配次数）和 MemBytes（总分配字节数）等。
以下是一个完整可运行的示例：
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"os"
"testing"
"time"
)
func Add(a, b int) int {
time.Sleep(10 * time.Microsecond) // 模拟轻微开销，确保可测性
return a + b
}
func BenchAdd(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
_ = Add(1, 2)
}
}
func main() {
// 主动执行基准测试，获取结构化结果
result := testing.Benchmark(BenchAdd)
// 打印人类可读摘要（与 go test -bench 输出格式一致）
fmt.Printf("%-12s %8d %8.0f ns/op\n",
"BenchAdd", result.N, float64(result.T)/float64(result.N))
// 输出完整 BenchmarkResult（调试用）
fmt.Printf("Raw result: %+v\n", result)
// ✅ 序列化为 JSON 并写入文件（推荐用于后续分析）
data, err := json.MarshalIndent(result, "", " ")
if err != nil {
panic(err)
}
if err := os.WriteFile("benchmark_result.json", data, 0644); err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("✅ Benchmark result saved to benchmark_result.json")
}运行该程序（go run main.go）将输出类似：
BenchAdd 120000 10000 ns/op
Raw result: {N:120000 T:1200000000 Bytes:0 MemAllocs:0 MemBytes:0 Extra:map[]}
✅ Benchmark result saved to benchmark_result.json生成的 benchmark_result.json 内容如下（结构清晰、易于 CI/CD 解析）：
{
"N": 120000,
"T": 1200000000,
"Bytes": 0,
"MemAllocs": 0,
"MemBytes": 0,
"Extra": {}
}⚠️ 注意事项：
- testing.Benchmark 只能在非测试包中调用（即 package main），且不能与 go test 混用；它绕过了测试框架的自动发现机制，适用于需要精确控制执行环境或集成进构建流水线的场景。
- time.Sleep 仅用于演示；真实基准应避免非必要阻塞，确保测量的是目标逻辑本身。
- 若需多组对比（如不同参数、版本），可循环调用 testing.Benchmark 并聚合多个 BenchmarkResult。
- Extra 字段支持通过 b.ReportMetric(value, unit) 注册自定义指标（如 QPS、错误率），增强可观测性。
通过这种方式，你不再依赖终端输出，而是获得可编程、可序列化、可版本化管理的性能数据，为持续性能监控（CPM）打下坚实基础。
