前端性能优化一直是前端开发不可避免的话题，而性能测试又是优化中不可或缺的部分。虽然性能测试工具有很多，但是有一种测试工具可以对比出两个版本的性能有无提升，这便是我们要介绍的 @clevernature/benchmark-regression。
背景介绍
软件开发中需要经常性地做性能测试，特别是一些面向用户的系统和应用。在前端领域中，网站的性能是影响用户体验的重要因素之一，开发者需要经常地对自己的网站进行性能测试。
在性能测试中经常涉及到对比两个版本的性能有无提升的需求。为解决这个问题，@clevernature/benchmark-regression 库被创造出来。@clevernature/benchmark-regression 是一个用于前端性能测试的 npm 包，可以通过对同一测试用例的两个版本进行基准测试来确定性能差异，并输出结果报告。
安装
您可以通过在命令行中执行以下命令来安装 @clevernature/benchmark-regression：
npm install @clevernature/benchmark-regression
使用
@clevernature/benchmark-regression 的使用非常简单。下面我们将通过一个示例来演示如何使用它。
这里假设您有两个版本的一个排序函数，您需要测试版本 1 和版本 2 的性能，并进行比较。为此，我们首先需要安装 @clevernature/benchmark-regression。在安装完毕后，您可以按照以下方式使用它：
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在上面的示例中，我们使用 run 方法来运行我们的测试。run 接受一个数组参数，该参数包含我们要测试的版本。每个版本都需要包含名称和要测试的函数。
深度解读
上面的示例虽然简单易懂，但是并不足以完全解释 @clevernature/benchmark-regression 的用法。下面我们将更深入地了解它。
在前面的示例中，我们传递的是一个数组参数，其中包含两个版本的函数。实际上，您可以传递任意数量的版本。每个版本都应该由一个对象表示，该对象需要包含以下属性：
name：版本名称fn：要测试的函数
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在运行测试之前，@clevernature/benchmark-regression 允许您设置一些选项。这些选项由一个对象表示，可以通过传递此对象将其作为第二个参数传递给 run 方法。@clevernature/benchmark-regression 支持以下选项：
maxSampleSize：最大样本大小。这是测试用例的最大执行次数。默认值为10000。minSampleCount：最小样本数量。这是测试用例的最小执行次数。默认值为50。warmupCount：预热次数。在执行实测之前，@clevernature/benchmark-regression会运行一个预热轮次，以帮助您的代码更好地适应于 JIT 编译环境。默认值为10。minMeanRelativeError：最小平均相对误差。用于确定测试是否符合您的需求。默认值为0.05（即 5%）。
run([...], { maxSampleSize: 5000, minSampleCount: 25, warmupCount: 5, minMeanRelativeError: 0.01 })
默认情况下，@clevernature/benchmark-regression 会使用 platform.fetchData 运行测试。然而，这种方法存在两个问题。首先，浏览器在网站上提供的数据方面存在很大的差异。其次，使用浏览器来进行性能测试会降低准确性。
为了解决这个问题，@clevernature/benchmark-regression 提供了一个能够避免浏览器差异的自定义数据源方法。您可以通过将该方法作为选项对象的 getSamples 属性来实现。
run([...], { getSamples: () => [{ name: '测试样例', sample: [1, 2, 3, 4, 5] }] })
指导意义
@clevernature/benchmark-regression 是一个非常好用的性能测试库，可以帮助我们进行性能测试并对比两个版本的性能。在开发项目时，我们经常需要使用它来验证我们所做的性能优化是否真正带来了提升，从而避免不必要的各种性能问题。
同时，熟悉 @clevernature/benchmark-regression ，也有助于我们更好地了解性能测试工具的使用方法，从而提高我们的工作效率和工作质量。
结论
@clevernature/benchmark-regression 是一个非常好用的前端性能测试库，它可以帮助我们对比两个版本的性能，并输出结果报告。在实际开发过程中，熟练掌握 @clevernature/benchmark-regression 可以帮助我们更好地了解性能测试工具的使用方法，从而提高我们的工作效率和工作质量。
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