✨ Add batch build method

benchmark/batch_benchmark_test.go

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+package benchmark
+
+import (
+	"fmt"
+	"testing"
+
+	"github.com/landaiqing/go-pixelnebula"
+	"github.com/landaiqing/go-pixelnebula/style"
+)
+
+// BenchmarkBatchGeneration 测试不同批量大小的SVG生成性能
+func BenchmarkBatchGeneration(b *testing.B) {
+	batchSizes := []int{10, 50, 100, 500}
+
+	for _, size := range batchSizes {
+		// 顺序生成的测试
+		b.Run(fmt.Sprintf("Sequential_Size_%d", size), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(false) // 禁用并行渲染
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(size)
+
+				// 执行批量生成
+				_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+
+		// 并行生成的测试
+		b.Run(fmt.Sprintf("Parallel_Size_%d", size), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(true) // 启用并行渲染
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(size)
+
+				// 执行批量生成
+				_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+	}
+}
+
+// BenchmarkBatchWithDifferentConcurrencyLevels 测试不同并发级别的批量生成性能
+func BenchmarkBatchWithDifferentConcurrencyLevels(b *testing.B) {
+	batchSize := 100
+	concurrencyLevels := []int{2, 4, 8, 16, 32}
+
+	for _, level := range concurrencyLevels {
+		b.Run(fmt.Sprintf("ConcurrencyLevel_%d", level), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(true)   // 启用并行渲染
+				pn.WithConcurrencyPool(level) // 设置并发级别
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(batchSize)
+
+				// 执行批量生成
+				_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+	}
+}
+
+// BenchmarkBatchToBase64 测试批量转换为Base64的性能
+func BenchmarkBatchToBase64(b *testing.B) {
+	batchSizes := []int{10, 50, 100}
+
+	for _, size := range batchSizes {
+		// 顺序转换
+		b.Run(fmt.Sprintf("Sequential_Size_%d", size), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(false) // 禁用并行渲染
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(size)
+
+				// 执行批量生成和转换
+				_, err := pn.GenerateBatchBase64(ids, false, nil, 231, 231)
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+
+		// 并行转换
+		b.Run(fmt.Sprintf("Parallel_Size_%d", size), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(true) // 启用并行渲染
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(size)
+
+				// 执行批量生成和转换
+				_, err := pn.GenerateBatchBase64(ids, false, nil, 231, 231)
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+	}
+}
+
+// BenchmarkBatchWithCache 测试使用缓存的批量生成性能
+func BenchmarkBatchWithCache(b *testing.B) {
+	batchSize := 100
+
+	b.Run("WithoutCache", func(b *testing.B) {
+		b.ResetTimer()
+
+		for i := 0; i < b.N; i++ {
+			pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+			pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+			pn.WithSize(231, 231)
+			pn.WithParallelRender(true) // 启用并行渲染
+
+			// 每次使用固定的ID列表
+			ids := generateFixedIDs(batchSize)
+
+			// 执行批量生成
+			_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+			if err != nil {
+				b.Fatal(err)
+			}
+		}
+	})
+
+	b.Run("WithCache", func(b *testing.B) {
+		// 创建一个使用缓存的实例
+		pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+		pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+		pn.WithSize(231, 231)
+		pn.WithParallelRender(true) // 启用并行渲染
+		pn.WithDefaultCache()       // 启用缓存
+
+		// 使用固定ID列表
+		ids := generateFixedIDs(batchSize)
+
+		b.ResetTimer()
+
+		for i := 0; i < b.N; i++ {
+			// 执行批量生成（由于固定ID，将使用缓存）
+			_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+			if err != nil {
+				b.Fatal(err)
+			}
+		}
+	})
+}
+
+// BenchmarkSaveToFiles 测试批量保存文件的性能
+func BenchmarkSaveToFiles(b *testing.B) {
+	// 跳过实际文件写入，仅测试内存操作部分
+	b.Skip("Skipping file I/O benchmark to avoid disk writes")
+
+	batchSizes := []int{10, 50, 100}
+
+	for _, size := range batchSizes {
+		// 顺序保存
+		b.Run(fmt.Sprintf("Sequential_Size_%d", size), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(false) // 禁用并行渲染
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(size)
+
+				// 执行批量保存（使用临时目录）
+				_, err := pn.SaveBatchToFiles(ids, false, nil, "/tmp/benchmark/avatar_%s.svg")
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+
+		// 并行保存
+		b.Run(fmt.Sprintf("Parallel_Size_%d", size), func(b *testing.B) {
+			b.ResetTimer()
+
+			for i := 0; i < b.N; i++ {
+				pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+				pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+				pn.WithSize(231, 231)
+				pn.WithParallelRender(true) // 启用并行渲染
+
+				// 准备ID列表
+				ids := generateIDs(size)
+
+				// 执行批量保存（使用临时目录）
+				_, err := pn.SaveBatchToFiles(ids, false, nil, "/tmp/benchmark/avatar_%s.svg")
+				if err != nil {
+					b.Fatal(err)
+				}
+			}
+		})
+	}
+}
+
+// BenchmarkMemoryUsageBatch 测试批量生成的内存使用情况
+func BenchmarkMemoryUsageBatch(b *testing.B) {
+	batchSize := 100
+
+	// 测试顺序生成的内存使用
+	b.Run("SequentialBatch", func(b *testing.B) {
+		b.ResetTimer()
+		for i := 0; i < b.N; i++ {
+			pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+			pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+			pn.WithSize(231, 231)
+			pn.WithParallelRender(false) // 禁用并行渲染
+
+			// 准备ID列表
+			ids := generateIDs(batchSize)
+
+			// 执行批量生成
+			_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+			if err != nil {
+				b.Fatal(err)
+			}
+		}
+	})
+
+	// 测试并行生成的内存使用
+	b.Run("ParallelBatch", func(b *testing.B) {
+		b.ResetTimer()
+		for i := 0; i < b.N; i++ {
+			pn := pixelnebula.NewPixelNebula()
+			pn.WithStyle(style.GirlStyle)
+			pn.WithSize(231, 231)
+			pn.WithParallelRender(true) // 启用并行渲染
+
+			// 准备ID列表
+			ids := generateIDs(batchSize)
+
+			// 执行批量生成
+			_, err := pn.GenerateBatch(ids, false, nil)
+			if err != nil {
+				b.Fatal(err)
+			}
+		}
+	})
+}
+
+// 生成指定数量的随机ID
+func generateIDs(count int) []string {
+	ids := make([]string, count)
+	for i := 0; i < count; i++ {
+		ids[i] = fmt.Sprintf("batch-id-%d", i)
+	}
+	return ids
+}
+
+// 生成固定的ID集合，用于缓存测试
+func generateFixedIDs(count int) []string {
+	ids := make([]string, count)
+	for i := 0; i < count; i++ {
+		ids[i] = fmt.Sprintf("fixed-id-%d", i)
+	}
+	return ids
+}