在计算机系统中，I/O操作（如文件读写、网络通信）是性能瓶颈的主要来源之一。主要原因包括：
缓冲技术通过在内存中聚合数据，减少实际I/O操作次数，可显著提升性能。
直接频繁调用系统API，性能最差：
// 每次写入都触发系统调用
f, _ := os.Create("output.txt")
defer f.Close()
for i := 0; i < 10000; i++ {
f.Write([]byte("line\n")) // 高成本操作
}
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使用bufio.Writer自动缓冲：
f, _ := os.Create("output.txt")
defer f.Close()
buf := bufio.NewWriter(f) // 默认4KB缓冲
for i := 0; i < 10000; i++ {
buf.WriteString("line\n") // 内存操作
}
buf.Flush() // 最终写入磁盘
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根据场景调整缓冲区大小：
f, _ := os.Create("output.txt")
defer f.Close()
// 16KB缓冲，适合大文件写入
buf := bufio.NewWriterSize(f, 16*1024)
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比较通过直接调用os.File.Write相比，使用bufio.Writer向磁盘写入一百万行数据。
package perf
import (
"bufio"
"io"
"os"
"strconv"
"sync"
"testing"
)
type Data struct {
Value []byte
}
var dataPool = sync.Pool{
New: func() any {
return &Data{Value: make([]byte, 0, 32)}
},
}
const N = 10000
func writeNotBuffered(w io.Writer, count int) {
for i := 0; i < count; i++ {
d := dataPool.Get().(*Data)
d.Value = strconv.AppendInt(d.Value[:0], int64(i), 10)
w.Write(d.Value)
w.Write([]byte(":val\n"))
dataPool.Put(d)
}
}
func writeBuffered(w io.Writer, count int) {
buf := bufio.NewWriterSize(w, 16*1024)
for i := 0; i < count; i++ {
d := dataPool.Get().(*Data)
d.Value = strconv.AppendInt(d.Value[:0], int64(i), 10)
buf.Write(d.Value)
buf.Write([]byte(":val\n"))
dataPool.Put(d)
}
buf.Flush()
}
func BenchmarkWriteNotBuffered(b *testing.B) {
for b.Loop() {
f, _ := os.CreateTemp("", "nobuf")
writeNotBuffered(f, N)
f.Close()
os.Remove(f.Name())
}
}
func BenchmarkWriteBuffered(b *testing.B) {
for b.Loop() {
f, _ := os.CreateTemp("", "buf")
writeBuffered(f, N)
f.Close()
os.Remove(f.Name())
}
}
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运行结果如下，带缓冲的性能提升了约 62 倍，但内存申请多了 30%。
$ go test -bench=. -benchmem .
goos: darwin
goarch: arm64
pkg: main/demo
cpu: Apple M4 Pro
BenchmarkWriteNotBuffered-12 64 18470001 ns/op 53758 B/op 10007 allocs/op
BenchmarkWriteBuffered-12 3984 297904 ns/op 70122 B/op 10008 allocs/op
PASS
ok main/demo 3.530s
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应用场景
不适用场景
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