Go程序性能优化及pprof使用方法详解
来源:脚本之家
时间:2022-12-29 13:02:41 414浏览 收藏
怎么入门Golang编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《Go程序性能优化及pprof使用方法详解》,涉及到pprof,有需要的可以收藏一下
Go 程序的性能优化及 pprof 的使用
程序的性能优化无非就是对程序占用资源的优化。对于服务器而言,最重要的两项资源莫过于 CPU 和内存。性能优化,就是在对于不影响程序数据处理能力的情况下,我们通常要求程序的 CPU 的内存占用尽量低。反过来说,也就是当程序 CPU 和内存占用不变的情况下,尽量地提高程序的数据处理能力或者说是吞吐量。
Go 的原生工具链中提供了非常多丰富的工具供开发者使用,其中包括 pprof。
对于 pprof 的使用要分成下面两部分来说。
Web 程序使用 pprof
先写一个简单的 Web 服务程序。程序在 9876 端口上接收请求。
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可以看到我们只是简单地引入了 net/http/pprof ,并未显示地使用。
启动程序。
我们用 wrk 来简单地模拟请求。
wrk -c 400 -t 8 -d 3m http://localhost:9876/test
这时我们打开 http://localhost:9876/debug/pprof,会显示如下页面:
用户可以点击相应的链接浏览内容。不过这不是我们重点讲述的,而且这些内容看起来并不直观。
我们打开链接 http://localhost:9876/debug/pprof/profile 稍后片刻,可以下载到文件 profile。
使用 Go 自带的 pprof 工具打开。go tool pprof test profile。(proof 后跟的 test 为程序编译的可执行文件)
输入 top 命令得到:
可以看到 cpu 占用前 10 的函数,我们可以对此分析进行优化。
只是这样可能还不是很直观。
我们输入命令 web(需要事先安装 graphviz,macOS 下可以 brew install graphviz),会在浏览器中打开界面如下:
可以看到 main.doSomeThingOne 占用了 92.46% 的 CPU 时间,需要对其进行优化。
Web 形式的 CPU 时间图对于优化已经完全够用,这边再介绍一下火焰图的生成。macOS 推荐使用 go-torch 工具。使用方法和 go tool pprof 相似。
go-torch test profile 会生成 torch.svg 文件。可以用浏览器打开,如图。
刚才只是讲了 CPU 的占用分析文件的生成查看,其实内存快照的生成相似。http://localhost:9876/debug/pprof/heap,会下载得到 heap.gz 文件。
我们同样可以使用 go tool pprof test heap.gz,然后输入 top 或 web 命令查看相关内容。
通用程序使用 pprof
我们写的 Go 程序并非都是 Web 程序,这时候再使用上面的方法就不行了。
我们仍然可以使用 pprof 工具,但引入的位置为 runtime/pprof 。
这里贴出两个函数,作为示例:
// 生成 CPU 报告 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") } // 生成堆内存报告 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") }两个函数分别会生成 cpu.prof 和 heap.prof 文件。仍然可以使用 go tool pprof 工具进行分析,在此就不赘述。
Trace 报告
直接贴代码:
// 生成追踪报告 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 进行分析,会得到非常详细的追踪报告,供更深入的程序分析优化。由于报告内容比较复杂,且使用方法类似,就不继续了。读者可自行尝试。
贴张网上的图给大家大概看一下:
参考:https://github.com/caibirdme/hand-to-hand-optimize-go
今天带大家了解了pprof的相关知识,希望对你有所帮助;关于Golang的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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