📝 Benchmark Benchmark

Build and run small JavaScript benchmarks in your browser — compare snippets with real timings.

📐 工作原理与说明

吞吐率 = 操作数 × 1000 ÷ 实际耗时(ms)（ops/s）；五种负载：int 500 次平方累加、float 三角函数开方、str 100 次串拼、array 200 元素推入+降序排序、object 200 键写入；评级：＞100万极快 / ＞10万很快 / ＞1万正常 / ＞1000 偏慢 / 其余较慢

对多个候选实现做可复现的性能对比，输出统计指标。

采样：每个候选重复运行 N 次，记录耗时，统计均值、中位数、标准差与百分位。
预热：先跑若干轮 warmup 让 JIT 完成优化再正式计时，避免冷启动偏差。
计时：用 performance.now()（单调高精度时钟）而非 Date.now()。
干扰：浏览器后台节流、GC 停顿与其他标签页负载都会污染结果，应多轮取稳定值。

负载类型：

时长

运行耗时

—

运算次数

—

性能（ops/sec）

—

💡 测试运行期间页面可能短暂卡顿，属正常现象。结果受浏览器/设备影响，仅供参考。

📚 深度解析：Benchmark 基准测试

💡 常见使用场景

对比两段代码的吞吐/耗时，定位性能瓶颈。

对比两种实现：把数组去重的 Set 方案与 filter + indexOf 方案各跑若干轮，用中位数而非均值判断优劣——均值更容易被 GC 停顿等偶发尖刺拉偏。

对比

对 1e6 整数分别用 `for` 累加与 `sum()`，输出各自 ops/sec 与相对倍数。

❓ 常见问题（FAQ）

为何要预热？

JIT/缓存使首次偏慢，预热后测值更稳。

为什么每次跑结果都不一样？

JIT 编译、CPU 频率动态调整、垃圾回收与其他进程争抢都会引入波动。可靠做法是：先 warmup 若干轮让 JIT 稳定，再重复采样足够多次，报告中位数与百分位（p95/p99），并在同一台机器、相近负载下比较；只看单次运行的数字没有意义。

Item

Formula / Note

Source / Standard

Ops per second

ops/sec = valid cycles / elapsed seconds

Benchmark methodology

Error margin

relative standard deviation reported as a percentage

Benchmark methodology

Warm-up

JIT warm-up skews early runs; sample after warm-up

Benchmark methodology

Benchmark 基准测试

📝 Benchmark Benchmark

📚 深度解析：Benchmark 基准测试

💡 常见使用场景

❓ 常见问题（FAQ）

Formula & Standard References

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