是的，使用函数缓存可以显著提高昂贵函数的性能，因为第一次调用后，函数的结果将被缓存，后续调用可直接从缓存中获取。编写测试用例验证缓存是否按预期工作，包括检查缓存命中率。使用基准测试量化缓存带来的性能提升，比较缓存版本和非缓存版本的执行速度。

Go 函数缓存的测试与基准分析

引言

在 Go 中使用函数缓存是一种提高性能的有效技术，特别是当函数执行代价高昂时。当使用函数缓存时，函数的第一次调用将执行实际计算，随后的调用将直接从缓存中获取结果。

基于测试的缓存验证

编写测试用例来验证缓存是否按预期工作至关重要。以下是测试基本函数缓存的示例：

import (
    "testing"
    "time"
)

// fibonacci 计算斐波那契数
func fibonacci(n int) int {
    if n <= 1 {
        return n
    }
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
}

// fibonacciWithCache 使用缓存的斐波那契函数
var fibonacciWithCache = cache.Memoize(fibonacci)

func TestFibonacciCache(t *testing.T) {
    tests := []struct {
        input, expected int
    }{
        {1, 1},
        {2, 1},
        {5, 5},
        {10, 55},
    }

    for _, test := range tests {
        start := time.Now()
        actual := fibonacciWithCache(test.input)
        elapsed := time.Since(start)

        if actual != test.expected {
            t.Errorf("Expected %d but got %d", test.expected, actual)
        }

        // 检查缓存命中率
        if elapsed > 50*time.Microsecond {
            t.Errorf("Expected cache hit but got cache miss")
        }
    }
}

基准测试

基准测试有助于量化函数缓存带来的性能提升。以下是如何基准测试未缓存版和缓存版的 Fibonacci 函数：

func BenchmarkFibonacci(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        fibonacci(20)
    }
}

func BenchmarkFibonacciWithCache(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        fibonacciWithCache(20)
    }
}

在基准测试的输出中，您可以看到缓存版本的函数执行速度明显快于未缓存的版本：

BenchmarkFibonacci                 2000          15253256 ns/op
BenchmarkFibonacciWithCache        5000000           947242 ns/op