这份文档用于收口 TrendRadar Rust 当前可复用的 benchmark 基线,避免后续优化只停留在“感觉更快”。
当前基线只覆盖 Rust 内部测量结果,不直接声称已经完成与 Python 版本的严格对比。
如需查看 Rust / Python 对比的记录模板与对齐要求,见 benchmark-python-baseline.md。
当前统一入口:
cargo bench --package trendradar-app --bench pipeline_bench对应代码位置:
crates/app/benches/pipeline_bench.rs
| Benchmark | 当前基线 |
|---|---|
pipeline_total/fixture_pipeline_minimal |
147.17 µs ~ 166.30 µs |
pipeline_stage/fetch_fixture_sources |
9.0537 µs ~ 9.4556 µs |
pipeline_stage/analyze_filter_rank_group |
1.1192 µs ~ 1.1954 µs |
pipeline_stage/storage_in_memory_roundtrip |
75.258 µs ~ 84.820 µs |
pipeline_stage/report_render_all_formats |
30.268 µs ~ 31.643 µs |
| Benchmark | 初始基线 |
|---|---|
pipeline_total/fixture_pipeline_minimal |
194.20 µs ~ 207.51 µs |
pipeline_stage/storage_in_memory_roundtrip |
99.968 µs ~ 108.28 µs |
目前仓库内可以直接复用的对比结论主要有:
pipeline_total/fixture_pipeline_minimal已从194.20 µs ~ 207.51 µs降到147.17 µs ~ 166.30 µspipeline_stage/storage_in_memory_roundtrip已从99.968 µs ~ 108.28 µs降到75.258 µs ~ 84.820 µs
这些对比主要反映两类优化收益:
- 批量写入替代逐条写入
- 主链路阶段职责收口后,pipeline 总体开销下降
当前 benchmark 结果是 Rust 内部基线,不是 Rust / Python 的一一对照。
还未直接写入 Python 对比值的原因是:
- Python 侧还没有在当前仓库内固化统一的测量脚本
- 两边的输入、运行方式和环境还没有完全对齐
- 直接写未经对齐的对比值,容易造成误导
Python 对比基线的模板、对齐规则和落表方式,已经单独整理到 benchmark-python-baseline.md。
后续如果继续推进 E6,建议直接在那份文档中补真实测量入口和结果,而不是继续把对比说明堆到本页。