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                使用pprof及Go 程序的性能優化 **使用Golang 程序的性能優化及 Pprof** 程序的性能優化無非就是對程序占用資源的優化。對于服務器而言,最重要的兩項資源莫過于 CPU 和內存。性能優化,就是在對于不影響程序數據處理能力的情況下,我們通常要求程序的 CPU 的內存占用盡量低。反過來說,也就是當程序 CPU 和內存占用不變的情況下,盡量地提高程序的數據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: ![](https://box.kancloud.cn/6a5311087b7a7d20d1f6b0f61c39ea3e_742x644.png) 用戶可以點擊相應的鏈接瀏覽內容。不過這不是我們重點講述的,而且這些內容看起來并不直觀。 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 為程序編譯的可執行文件) 輸入 top 命令得到: ![](https://box.kancloud.cn/0e5dbf75914760cd2f79af103e07f5a5_1224x624.png) 可以看到 cpu 占用前 10 的函數,我們可以對此分析進行優化。 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: ![](https://box.kancloud.cn/1dd5038b5b862171b8f621b44909a41a_1488x1286.png) 可以看到 main.doSomeThingOne 占用了 92.46% 的 CPU 時間,需要對其進行優化。 Web 形式的 CPU 時間圖對于優化已經完全夠用,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。可以用瀏覽器打開,如圖。 ![](https://box.kancloud.cn/b2fb5c7eb69f1c3342c5818890143e9e_2396x868.png) 剛才只是講了 CPU 的占用分析文件的生成查看,其實內存快照的生成相似。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 命令查看相關內容。 ![](https://box.kancloud.cn/af49db54deb86048bb8dfd8648479c5f_1158x620.png) ![](https://box.kancloud.cn/b501f14e29016c4c5d7fa87ee04d6c36_1184x1330.png) **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。 我們仍然可以使用 pprof 工具,但引入的位置為 runtime/pprof 。 這里貼出兩個函數,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化。由于報告內容比較復雜,且使用方法類似,就不繼續了。讀者可自行嘗試。 貼張網上的圖給大家大概看一下: ![](https://box.kancloud.cn/95fa72a380fb000c3fa0e1ea342372a3_1092x643.png) 參考:https://github.com/caibirdme/hand-to-hand-optimize-go
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