Benchmarks

本页报告不同模型和规则大小的 强制执行开销（每次 Enforce() 调用的时间和内存）。结果取决于硬件和语言；请将其作为粗略指南使用。

Go 基准测试：model_b_test.go。环境：

Intel(R) Core(TM) i7-6700HQ CPU @ 2.60GHz, 2601 Mhz, 4 Core(s), 8 Logical Processor(s)

来自 go test -bench=. -benchmem 的结果（op = 一次 Enforce() 调用，ms = 毫秒，KB = 千字节）：

测试用例	规则大小	时间开销 (ms/op)	内存开销 (KB)
ACL	2 条规则 (2 个用户)	0.015493	5.649
RBAC	5 条规则 (2 个用户, 1 个角色)	0.021738	7.522
RBAC (small)	1100 条规则 (1000 个用户, 100 个角色)	0.164309	80.620
RBAC (medium)	11000 条规则 (10000 个用户, 1000 个角色)	2.258262	765.152
RBAC (large)	110000 条规则 (100000 个用户, 10000 个角色)	23.916776	7,606
RBAC with resource roles	6 条规则 (2 个用户, 2 个角色)	0.021146	7.906
RBAC 带域/租户	6 条规则（2 个用户，1 个角色，2 个域）	0.032696	10.755
ABAC	0 条规则（0 个用户）	0.007510	2.328
RESTful	5 条规则（3 个用户）	0.045398	91.774
Deny-override	6 条规则（2 个用户，1 个角色）	0.023281	8.370
Priority	9 条规则（2 个用户，2 个角色）	0.016389	5.313

Pycasbin 中的策略执行开销在 tests/benchmarks 中进行了基准测试。测试环境：

Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2673 v4 @ 2.30GHz (Run by Github actions)
platform linux -- Python 3.11.4, pytest-7.0.1, pluggy-1.2.0

执行 casbin_benchmark 的结果（op = 一次 enforce() 调用，ms = 毫秒）：

Casbin CPP 中的策略执行开销在 tests/benchmarks 中使用 Google 的基准测试工具进行了基准测试。测试环境：

Intel(R) Core(TM) i5-6300HQ CPU @ 2.30GHz, 4 cores, 4 threads

执行在 Release 配置下构建的 casbin_benchmark 目标的结果（op = 一次 enforce() 调用，ms = 毫秒）：

Lua Casbin 中的策略执行开销在 bench.lua 中进行了基准测试。测试环境：

AMD Ryzen(TM) 5 4600H CPU @ 3.0GHz, 6 Cores, 12 Threads

运行 luajit bench.lua 的结果（op = 一次 enforce() 调用，ms = 毫秒）：

Benchmark monitoring

下方嵌入的页面展示了 Casbin 在不同提交中的性能表现。