在计算机性能调试领域里,profiling 是指对应用程序的画像,画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。
Go性能优化
- CPU profile:报告程序的 CPU 使用情况,按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
- Memory Profile(Heap Profile):报告程序的内存使用情况
- Block Profiling:报告 goroutines 不在运行状态的情况,可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
- Goroutine Profiling:报告 goroutines 的使用情况,有哪些 goroutine,它们的调用关系是怎样的
采集性能数据
Go语言内置了获取程序的运行数据的工具,包括以下两个标准库:
- runtime/pprof:采集工具型应用运行数据进行分析
- net/http/pprof:采集服务型应用运行时数据进行分析
pprof开启后,每隔一段时间(10ms)就会收集下当前的堆栈信息,获取格格函数占用的CPU以及内存资源;最后通过对这些采样数据进行分析,形成一个性能分析报告。
注意,我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof
工具型应用
CPU分析
- 开启CPU分析:
pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)
- 停止CPU分析
pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)
应用执行结束后,就会生成一个文件,保存了我们的 CPU profiling 数据。得到采样数据之后,使用go tool pprof
工具进行CPU性能分析。
内存性能优化
记录程序的堆栈信息
pprof.WriteHeapProfile(w io.Writer)
得到采样数据之后,使用go tool ppro
默认是使用-inuse_space
进行统计,还可以使用-inuse-objects
查看分配对象的数量。
服务型引用
具体示例
package main
import (
"flag"
"fmt"
"os"
"runtime/pprof"
"time"
)
// 一段有问题的代码
func logicCode() {
var c chan int
for {
select {
case v := <-c:
fmt.Printf("recv from chan, value:%v
", v)
default:
}
}
}
func main() {
var isCPUprof bool
var isMemprof bool
// flag
flag.BoolVar(&isCPUprof, "cpu", false, "turn cpu pprof on")
flag.BoolVar(&isMemprof, "mem", false, "turn mem pprof on")
flag.Parse()
if isCPUprof {
file, err := os.Create("./cpu.pprof")
if err != nil {
fmt.Println("create cpu pprof failed, err: ", err)
return
}
pprof.StartCPUProfile(file)
defer func() {
pprof.StopCPUProfile()
file.Close()
}()
}
for i := 0; i < 4; i++ {
go logicCode()
}
time.Sleep(20 * time.Second)
if isMemprof {
file, err := os.Create("./mem.pprof")
if err != nil {
fmt.Println("create mem pprof failed, err: ", err)
return
}
pprof.WriteHeapProfile(file)
defer func() {
file.Close()
}()
}
}
go build
编译后,执行pprof.exe -cpu=true
命令,等待30秒会在当前目录下生成一个cpu.pprof
文件- 使用go工具链里的
pprof
来分析一下
go tool pprof cpu.pprof
执行完上面的命令会进入交互界面如下:
C:GoProjectsgosrcgithub.comaidengtianday09pprof>go tool pprof cpu.pprof
Type: cpu
Time: Jul 18, 2020 at 9:30pm (CST)
Duration: 20.15s, Total samples = 1.13mins (336.05%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof)
- 在交互界面输入
top3
来查看程序中占用CPU前3位的函数:
(pprof) top3
Showing nodes accounting for 65.99s, 97.45% of 67.72s total
Dropped 37 nodes (cum <= 0.34s)
Showing top 3 nodes out of 9
flat flat% sum% cum cum%
28.72s 42.41% 42.41% 55.24s 81.57% runtime.selectnbrecv
26.30s 38.84% 81.25% 26.34s 38.90% runtime.chanrecv
10.97s 16.20% 97.45% 66.38s 98.02% main.logicCode
其中:
- flat:当前函数占用CPU的耗时
- flat::当前函数占用CPU的耗时百分比
- sun%:函数占用CPU的耗时累计百分比
- cum:当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时
- cum%:当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时百分比
- 最后一列:函数名称
- 我们还可以使用
list
函数名命令查看具体的函数分析,例如执行list logicCode
查看我们编写的函数的详细分析。
(pprof) list logicCode
Total: 1.13mins
ROUTINE ======================== main.logicCode in C:GoProjectsgosrcgithub.comaidengtianday09pprofmain.go
10.97s 1.11mins (flat, cum) 98.02% of Total
. . 19:// 一段有问题的代码
. . 20:func logicCode() {
. . 21: var c chan int
. . 22: for {
. . 23: select {
10.97s 1.11mins 24: case v := <-c:
. . 25: fmt.Printf("recv from chan, value:%v
", v)
. . 26: default:
. . 27: }
. . 28: }
. . 29:}
通过分析发现大部分CPU资源被24行占用,我们分析出select
语句中的default
没有内容会导致上面的case v:=<-c:
一直执行。我们在default
分支添加一行time.Sleep(time.Second)
即可。
5. 图形化