Rust在Linux下的性能测试方法
基准测试是量化Rust程序性能的基础手段，用于测量代码路径的执行时间、吞吐量等指标，帮助识别性能变化。Rust生态中最主流的基准测试工具是Criterion.rs，它提供了高精度的统计分析（如置信区间、斜率检测）和回归测试功能，能有效避免偶然误差。
使用步骤：
Cargo.toml中添加依赖：criterion = "0.5"；benches目录（Cargo默认识别该目录下的基准测试文件），编写测试函数（如测量密集计算的执行时间）；cargo bench命令，Criterion会自动生成包含详细统计信息的HTML报告（如每次运行的时间分布、前后版本的对比）。cargo bench命令（基于test框架）也可用于简单基准测试，但功能不如Criterion全面。性能剖析用于定位程序中的热点函数（占用CPU时间最多的函数）或性能瓶颈（如内存分配过多、锁竞争激烈），常见工具包括perf、cargo-profiler和eBPF。
perf工具perf是Linux内核提供的低开销性能分析工具，支持CPU采样、调用栈跟踪等功能，适合分析CPU密集型任务。
使用步骤：
cargo build --release），并保留符号文件（strip target/release/your_binary --only-keep-debug -o debug_info.sym）；perf record命令记录性能数据（sudo perf record -g target/release/your_binary，-g参数启用调用栈记录）；sudo perf script | stackcollapse-perf.pl | flamegraph.pl > flame.svg），火焰图的横轴代表样本数量（CPU占用比例），纵轴代表调用深度，宽度越大的函数越耗时。cargo-profiler工具cargo-profiler是Rust官方推荐的轻量级剖析工具，支持Callgrind（函数调用耗时）、DHAT（内存分配）、Cachegrind（缓存命中率）等多种后端，适合细粒度的函数级分析。
使用步骤：
cargo install cargo-profiler；cargo profiler callgrind），生成函数调用耗时报告（包含调用次数、执行周期等信息）；KCacheGrind等可视化工具打开报告，直观查看热点函数。eBPF（扩展伯克利数据包过滤器）是一种内核级动态追踪技术，可实现非侵入式的运行时监控（如函数调用、内存分配、系统调用），适合复杂场景的性能分析。
使用步骤：
aya等Rust原生eBPF框架编写探针程序（如捕获特定函数的调用事件）；内存分配过多或不合理是Rust程序性能下降的常见原因，可使用heaptrack工具进行可视化分析。
使用步骤：
heaptrack（sudo apt install heaptrack）；heaptrack target/release/your_binary记录内存分配数据；heaptrack_gui打开生成的.heaptrack文件，查看堆内存生命周期（如分配/释放位置、内存占用峰值），识别内存泄漏或不必要的内存分配。对于并发程序（如使用tokio、rayon的多线程/异步程序），可使用oha工具进行负载测试，模拟高并发场景并测量性能指标。
使用步骤：
oha（cargo install oha）；oha -n 1000 -c 50 https://127.0.0.1:5000，-n指定请求数，-c指定并发数）；性能测试前需确保编译配置正确，以反映真实性能：
cargo build --release编译发布版本（启用代码内联、循环展开等优化）；Cargo.toml中启用LTO（链接时优化，lto = true）、调整优化级别（opt-level = 3）、减少代码生成单元（codegen-units = 1），进一步提升性能；#[inline]属性提示编译器内联小函数（如#[inline] fn add(a: i32, b: i32) -> i32 { a + b }），减少函数调用开销。