> Go語言內置了獲取程序的運行數據的工具，包括以下兩個標準庫： ** runtime/pprof：采集工具型應用運行數據進行分析 ** net/http/pprof：采集服務型應用運行時數據進行分析 > pprof開啟后，每隔一段時間（10ms）就會收集下當前的堆棧信息，獲取各個函數占用的CPU以及內存資源；最后通過對這些采樣數據進行分析，形成一個性能分析報告 > 注意，我們只應該在性能測試的時候才在代碼中引入pprof。 [TOC] ## 工具型應用 > 如果你的應用程序是運行一段時間就結束退出類型，可以使用`runtime/pprof庫`進行測試 ### 測試程序 (test.go) ~~~ package main import ( "fmt" "os" "runtime/pprof" "time" ) // 一段有問題的代碼 func logicCode() { var c chan int for { select { case v := <-c: fmt.Printf("recv from chan, value:%v\n", v) default: } } } func main() { // CPU 性能測試 file, err := os.Create("./cpu.pprof") if err != nil { fmt.Printf("create cpu pprof failed, err:%v\n", err) return } pprof.StartCPUProfile(file) defer pprof.StopCPUProfile() for i := 0; i < 8; i++ { go logicCode() } time.Sleep(20 * time.Second) // Mem 性能測試 file2, err2 := os.Create("./mem.pprof") if err != nil { fmt.Printf("create mem pprof failed, err:%v\n", err2) return } pprof.WriteHeapProfile(file2) file.Close() } ~~~ > 程序執行后，等待30秒后會在當前目錄下生成一個`cpu.pprof`文件 ### 解析分析報告 ~~~ go tool pprof cpu.pprof ~~~ > 執行上面的代碼會進入交互界面，輸入`top3`來查看程序中占用CPU前3位的函數 ~~~ top3 ~~~ > 其中： * flat：當前函數占用CPU的耗時 * flat：:當前函數占用CPU的耗時百分比 * sun%：函數占用CPU的耗時累計百分比 * cum：當前函數加上調用當前函數的函數占用CPU的總耗時 * cum%：當前函數加上調用當前函數的函數占用CPU的總耗時百分比 * 最后一列：函數名稱 > 我們還可以使用`list命令`查看具體的函數分析，例如執行`list logicCode`查看我們編寫的函數的詳細分析 ~~~ list logicCode ~~~ ### 圖形化分析報告 > 需要安裝`graphviz`工具 > 下載地址：https://graphviz.org/download/，linux安裝使用 `yum install graphviz` ~~~ go tool pprof --pdf cpu.pprof ~~~ ## 服務型應用 > 如果你的應用程序是一直運行的，比如web應用，那么可以使用`net/http/pprof庫`，它能夠在提供 HTTP 服務進行分析 ### web服務引如pprof ~~~ package main import ( "github.com/gin-contrib/pprof" "github.com/gin-gonic/gin" ) func main() { router := gin.Default() pprof.Register(router) ... router.Run(":8080") } ~~~ ### 訪問性能測試web頁面 > 地址：http://localhost:8080/debug/pprof/  * /debug/pprof/profile：訪問這個鏈接會自動進行 CPU profiling，持續 30s，并生成一個文件供下載 * /debug/pprof/heap： Memory Profiling 的路徑，訪問這個鏈接會得到一個內存 Profiling 結果的文件 * /debug/pprof/block：block Profiling 的路徑 * /debug/pprof/goroutines：運行的 goroutines 列表，以及調用關系 ### 編寫測試代碼 > 路徑：/test/request_test.go ~~~ package test import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "testing" ) // 向web接口請求，用于收集cpu占用情況。 func TestPprof(t *testing.T) { for i := 1; i <= 500; i++ { resp, _ := http.Get("http://localhost:8080/pro/test") defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) fmt.Println(string(body)) } } ~~~ ### 生成測試報告 > 點擊`測試web頁面`中的`profile`，進行cpu上的測試，點擊后30s后會生成測試文件，在此期間快速的模擬訪問，可執行以下腳本 ~~~ go test test/request_test.go ~~~ > 最后會生成`profile`文件供下載，將其拷貝到項目中，并進行分析報告 ### 解析分析報告 ~~~ go tool pprof profile ~~~ > 執行上面的代碼會進入交互界面，輸入`top3`來查看程序中占用CPU前3位的函數 ~~~ top3 ~~~ > 其中： * flat：當前函數占用CPU的耗時 * flat：:當前函數占用CPU的耗時百分比 * sun%：函數占用CPU的耗時累計百分比 * cum：當前函數加上調用當前函數的函數占用CPU的總耗時 * cum%：當前函數加上調用當前函數的函數占用CPU的總耗時百分比 * 最后一列：函數名稱 > 我們還可以使用`list命令`查看具體的函數分析，例如執行`list logicCode`查看我們編寫的函數的詳細分析 ~~~ list logicCode ~~~ ### 圖形化分析報告 > 需要安裝`graphviz`工具 > 下載地址：https://graphviz.org/download/，linux安裝使用 `yum install graphviz` ~~~ go tool pprof --pdf profile ~~~  > 參考文章：https://www.liwenzhou.com/posts/Go/performance_optimisation/