golang trace 分析 简例

今天，通过一个例子，一方面熟悉trace在自定义范围内的分析，另一方面golang 在协程调度策略上的浅析。

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// trace_example.go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"runtime"
	"runtime/trace"
	"sync"
)

func main(){
	// 为了看协程抢占，这里设置了一个cpu 跑
	runtime.GOMAXPROCS(1)

	f, _ := os.Create("trace.dat")
	defer f.Close()

	_ = trace.Start(f)
	defer trace.Stop()

	ctx,  task := trace.NewTask(context.Background(), "sumTask")
	defer task.End()

	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(10)
	for i := 0; i < 10; i ++ {
		// 启动10个协程，只是做一个累加运算
		go func(region string) {
			defer wg.Done()
			
			// 标记region
			trace.WithRegion(ctx, region, func() {
				var sum, k int64
				for ; k < 1000000000; k ++ {
					sum += k
				}
				fmt.Println(region, sum)
			})
		}(fmt.Sprintf("region_%02d", i))
	}
	wg.Wait()
}

首先，代码的功能非常简单，只是启动10个协程，每个协程处理的工作都是一样的，即把0 ... 1000000000 做了sum 运算。
其次，代码中，添加了Task 和 Task 的Region，是我们更好的发现我们协程的位置(当然，我这里都捕获了，只是用Region 做了标识)，并将记录的 trace 数据写入trace.dat 文件中。
最后，为了更好的看到协程对cpu的抢占，所以把cpu的个数限制为1个。

编译并运行,会得到如下结果：

# go build trace_example.go
# ./trace_example 
region_09 499999999500000000
region_00 499999999500000000
region_01 499999999500000000
region_02 499999999500000000
region_03 499999999500000000
region_04 499999999500000000
region_05 499999999500000000
region_06 499999999500000000
region_07 499999999500000000
region_08 499999999500000000

从结果中，我们可以看出，协程执行的顺序不是那么有序。但是真实是怎么执行的呢？我们从 trace.dat 中获取答案。

Trace 分析

执行下面命令，打开trace 的web服务：

# go tool trace trace.dat
2020/04/16 17:34:09 Parsing trace...
2020/04/16 17:34:10 Splitting trace...
2020/04/16 17:34:10 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:53426

我们先从分析整个协程入手, 从这里可以看出，我们的协程其实没有按照时间片轮询的方式跑（毕竟这是一个纯计算性的工作）

而从Task中，我们观察所有自定义的Region 和goroutine.

从图中可以看出，task 任务所关注的region 是一个一个跑的，region_09 先执行了，这个也从我们的输出中得到了验证。从图中也可以看到，我们的goroutineid(G1, G10, G12 等, 虽然我们在go编写代码时并不能拿到这个goroutineid).

总结与反思

除了实操了一次 task 和 region 的自定义做trace 分析外，我们还能从这个例子中找到些什么信息。

1. goroutine 肯定是存在的
2. goroutine 的启动肯定不是有序的, 这一点从task 的图中就可以明显看出来
3. goroutine 如果没有阻塞的服务的话，会一直占用cpu的（所以有了 runtime.Gosched() 的存在）

所以，对于一些占用高频cpu的服务（比如说加解密，编解码服务等）如果有别的优先级比较高的goroutine在工作，可以适当的让出CPU, 保证服务正常有序工作。