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动态检查 Go 函数的性能开销解析

时间:2024-10-26 09:26:59 361浏览 收藏

一分耕耘,一分收获!既然都打开这篇《动态检查 Go 函数的性能开销解析》,就坚持看下去,学下去吧!本文主要会给大家讲到等等知识点,如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处,非常欢迎大家积极提出!在后续文章我会继续更新Golang相关的内容,希望对大家都有所帮助!

动态检查 Go 函数的性能开销解析

动态检查 Go 函数的性能开销解析

了解 Go 函数的性能开销至关重要,以便优化代码并确保应用程序的最佳性能。传统上,性能分析涉及使用基准测试工具,这需要大量的编译和运行时间。本文将介绍一种动态检查 Go 函数性能开销的方法,无需重新编译或基准测试,从而实现快速且非侵入式的分析。

pprof.Do

pprof 包提供了 Do 函数,允许在运行时对函数进行性能分析。Do 函数采用三个参数:

  • 函数:要分析的函数引用。
  • 次数:要运行函数的次数。
  • 标签:为性能分析结果指定一个标签。

Do 函数执行指定次数的函数调用,收集有关执行时间、分配内存和 goroutine 创建的信息。信息会存储在与标签相对应的特定配置文件中。

实战案例

考虑以下 Go 函数:

package main

import (
    "math/rand"
    "time"
)

func slowFunc() {
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}

这个函数模拟一个缓慢的操作,需要 100 毫秒才能完成。要分析此函数的性能开销,可以执行以下步骤:

  1. 导入 pprof 包:

    import "github.com/google/pprof/profile"
  2. 在 main 函数中调用 pprof.Do:

    func main() {
        if err := profile.Start(profile.TraceProfile, profile.ProfilePath("slowFunc.profile")); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        for i := 0; i < 1000; i++ {
            slowFunc()
        }
        profile.Stop()
    }

在上述代码中:

  • profile.Start 启动性能分析,指定要收集的配置文件类型(profile.TraceProfile用于跟踪)和配置文件的路径。
  • 循环 1000 次调用 slowFunc 函数。
  • profile.Stop 停止性能分析。

分析结果

运行程序后,将在指定路径中生成名为 slowFunc.profile 的配置文件。可以使用 pprof 工具分析此配置文件:

go tool pprof [program binary] slowFunc.profile

这将打开一个交互式 shell,提供有关函数执行的信息。例如,输入 web 将显示函数的调用图:

Showing top 10 nodes out of 34

        flat  flat%   sum%        cum   cum%
        0.03s 43.72% 43.72%  0.319s 43.72%  slowFunc
        0.01s 18.01% 18.01%  0.319s 43.72%  global init
        0.01s 10.82% 10.82%  0.153s 21.17%  sync.(*Once).Do
        0.01s  8.32%  8.32%  0.137s 18.83%  sync.(*Once).Do
        0.01s  6.92%  6.92%  0.101s 13.83%  syscall/js.(*Value).Call
        0.01s  6.92%  6.92%  0.030s  4.14%  syscall/js.Func.Call
        0.00s  6.53%  6.53%  0.010s  1.39%  cmd/asm/internal/arch.funcForPC
        0.00s  4.47%  4.47%  0.039s  5.39%  cmd/asm/internal/arch.(*FuncInfo).goSymName
        0.00s  4.47%  4.47%  0.093s 12.83%  cmd/compile/internal/gc.(*Func).setInlineCallCost
        0.00s  2.78%  2.78%  0.060s  8.28%  cmd/compile/internal/base.(*Node).setBinaryTree

从调用图中可以看出,slowFunc 函数占用了 43.72% 的执行时间。它的大部分时间都花在了睡眠上,以及相关的系统调用上,例如 sync.(*Once).Do

使用 pprof.Do,可以快速而轻松地分析 Go 函数的性能开销,而无需修改代码或重新编译。这有助于识别性能瓶颈并对其进行优化,从而提高应用程序的整体性能。

本篇关于《动态检查 Go 函数的性能开销解析》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于Golang的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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