Go程序性能優(yōu)化及pprof使用方法詳解
Go 程序的性能優(yōu)化及 pprof 的使用
程序的性能優(yōu)化無非就是對程序占用資源的優(yōu)化。對于服務(wù)器而言,最重要的兩項資源莫過于 CPU 和內(nèi)存。性能優(yōu)化,就是在對于不影響程序數(shù)據(jù)處理能力的情況下,我們通常要求程序的 CPU 的內(nèi)存占用盡量低。反過來說,也就是當程序 CPU 和內(nèi)存占用不變的情況下,盡量地提高程序的數(shù)據(jù)處理能力或者說是吞吐量。
Go 的原生工具鏈中提供了非常多豐富的工具供開發(fā)者使用,其中包括 pprof。
對于 pprof 的使用要分成下面兩部分來說。
Web 程序使用 pprof
先寫一個簡單的 Web 服務(wù)程序。程序在 9876 端口上接收請求。
package main import ( "bytes" "io/ioutil" "log" "math/rand" "net/http" _ "net/http/pprof" ) func main() { http.HandleFunc("/test", handler) log.Fatal(http.ListenAndServe(":9876", nil)) } func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { err := r.ParseForm() if nil != err { w.Write([]byte(err.Error())) return } doSomeThingOne(10000) buff := genSomeBytes() b, err := ioutil.ReadAll(buff) if nil != err { w.Write([]byte(err.Error())) return } w.Write(b) } func doSomeThingOne(times int) { for i := 0; i < times; i++ { for j := 0; j < times; j++ { } } } func genSomeBytes() *bytes.Buffer { var buff bytes.Buffer for i := 1; i < 20000; i++ { buff.Write([]byte{'0' + byte(rand.Intn(10))}) } return &buff }
可以看到我們只是簡單地引入了 net/http/pprof ,并未顯示地使用。
啟動程序。
我們用 wrk 來簡單地模擬請求。
wrk -c 400 -t 8 -d 3m http://localhost:9876/test
這時我們打開 http://localhost:9876/debug/pprof,會顯示如下頁面:
用戶可以點擊相應(yīng)的鏈接瀏覽內(nèi)容。不過這不是我們重點講述的,而且這些內(nèi)容看起來并不直觀。
我們打開鏈接 http://localhost:9876/debug/pprof/profile 稍后片刻,可以下載到文件 profile。
使用 Go 自帶的 pprof 工具打開。go tool pprof test profile。(proof 后跟的 test 為程序編譯的可執(zhí)行文件)
輸入 top 命令得到:
可以看到 cpu 占用前 10 的函數(shù),我們可以對此分析進行優(yōu)化。
只是這樣可能還不是很直觀。
我們輸入命令 web(需要事先安裝 graphviz,macOS 下可以 brew install graphviz),會在瀏覽器中打開界面如下:
可以看到 main.doSomeThingOne 占用了 92.46% 的 CPU 時間,需要對其進行優(yōu)化。
Web 形式的 CPU 時間圖對于優(yōu)化已經(jīng)完全夠用,這邊再介紹一下火焰圖的生成。macOS 推薦使用 go-torch 工具。使用方法和 go tool pprof 相似。
go-torch test profile 會生成 torch.svg 文件??梢杂脼g覽器打開,如圖。
剛才只是講了 CPU 的占用分析文件的生成查看,其實內(nèi)存快照的生成相似。http://localhost:9876/debug/pprof/heap,會下載得到 heap.gz 文件。
我們同樣可以使用 go tool pprof test heap.gz,然后輸入 top 或 web 命令查看相關(guān)內(nèi)容。
通用程序使用 pprof
我們寫的 Go 程序并非都是 Web 程序,這時候再使用上面的方法就不行了。
我們?nèi)匀豢梢允褂?pprof 工具,但引入的位置為 runtime/pprof 。
這里貼出兩個函數(shù),作為示例:
// 生成 CPU 報告 func cpuProfile() { f, err := os.OpenFile("cpu.prof", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644) if err != nil { log.Fatal(err) } defer f.Close() log.Println("CPU Profile started") pprof.StartCPUProfile(f) defer pprof.StopCPUProfile() time.Sleep(60 * time.Second) fmt.Println("CPU Profile stopped") } // 生成堆內(nèi)存報告 func heapProfile() { f, err := os.OpenFile("heap.prof", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644) if err != nil { log.Fatal(err) } defer f.Close() time.Sleep(30 * time.Second) pprof.WriteHeapProfile(f) fmt.Println("Heap Profile generated") }
兩個函數(shù)分別會生成 cpu.prof 和 heap.prof 文件。仍然可以使用 go tool pprof 工具進行分析,在此就不贅述。
Trace 報告
直接貼代碼:
// 生成追蹤報告 func traceProfile() { f, err := os.OpenFile("trace.out", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644) if err != nil { log.Fatal(err) } defer f.Close() log.Println("Trace started") trace.Start(f) defer trace.Stop() time.Sleep(60 * time.Second) fmt.Println("Trace stopped") }
使用工具 go tool trace 進行分析,會得到非常詳細的追蹤報告,供更深入的程序分析優(yōu)化。由于報告內(nèi)容比較復(fù)雜,且使用方法類似,就不繼續(xù)了。讀者可自行嘗試。
貼張網(wǎng)上的圖給大家大概看一下:
參考:https://github.com/caibirdme/hand-to-hand-optimize-go
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。