Go 程序的性能優(yōu)化及 pprof 的使用

程序的性能優(yōu)化無(wú)非就是對(duì)程序占用資源的優(yōu)化。對(duì)于服務(wù)器而言，最重要的兩項(xiàng)資源莫過(guò)于 CPU 和內(nèi)存。性能優(yōu)化，就是在對(duì)于不影響程序數(shù)據(jù)處理能力的情況下，我們通常要求程序的 CPU 的內(nèi)存占用盡量低。反過(guò)來(lái)說(shuō)，也就是當(dāng)程序 CPU 和內(nèi)存占用不變的情況下，盡量地提高程序的數(shù)據(jù)處理能力或者說(shuō)是吞吐量。

Go 的原生工具鏈中提供了非常多豐富的工具供開(kāi)發(fā)者使用，其中包括 pprof。

對(duì)于 pprof 的使用要分成下面兩部分來(lái)說(shuō)。

Web 程序使用 pprof

先寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的 Web 服務(wù)程序。程序在 9876 端口上接收請(qǐng)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  times; i++ {
    for j := 0; j  times; j++ {

    }
  }
}

func genSomeBytes() *bytes.Buffer {
  var buff bytes.Buffer
  for i := 1; i  20000; i++ {
    buff.Write([]byte{'0' + byte(rand.Intn(10))})
  }
  return buff
}

可以看到我們只是簡(jiǎn)單地引入了 net/http/pprof ，并未顯示地使用。

啟動(dòng)程序。

我們用 wrk 來(lái)簡(jiǎn)單地模擬請(qǐng)求。

wrk -c 400 -t 8 -d 3m http://localhost:9876/test

這時(shí)我們打開(kāi) http://localhost:9876/debug/pprof，會(huì)顯示如下頁(yè)面：

用戶可以點(diǎn)擊相應(yīng)的鏈接瀏覽內(nèi)容。不過(guò)這不是我們重點(diǎn)講述的，而且這些內(nèi)容看起來(lái)并不直觀。

我們打開(kāi)鏈接 http://localhost:9876/debug/pprof/profile 稍后片刻，可以下載到文件 profile。

使用 Go 自帶的 pprof 工具打開(kāi)。go tool pprof test profile。（proof 后跟的 test 為程序編譯的可執(zhí)行文件）

輸入 top 命令得到：

可以看到 cpu 占用前 10 的函數(shù)，我們可以對(duì)此分析進(jìn)行優(yōu)化。

只是這樣可能還不是很直觀。

我們輸入命令 web（需要事先安裝 graphviz，macOS 下可以 brew install graphviz），會(huì)在瀏覽器中打開(kāi)界面如下：

可以看到 main.doSomeThingOne 占用了 92.46% 的 CPU 時(shí)間，需要對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。

Web 形式的 CPU 時(shí)間圖對(duì)于優(yōu)化已經(jīng)完全夠用，這邊再介紹一下火焰圖的生成。macOS 推薦使用 go-torch 工具。使用方法和 go tool pprof 相似。

go-torch test profile 會(huì)生成 torch.svg 文件?？梢杂脼g覽器打開(kāi)，如圖。

剛才只是講了 CPU 的占用分析文件的生成查看，其實(shí)內(nèi)存快照的生成相似。http://localhost:9876/debug/pprof/heap，會(huì)下載得到 heap.gz 文件。

我們同樣可以使用 go tool pprof test heap.gz，然后輸入 top 或 web 命令查看相關(guān)內(nèi)容。

通用程序使用 pprof

我們寫(xiě)的 Go 程序并非都是 Web 程序，這時(shí)候再使用上面的方法就不行了。

我們?nèi)匀豢梢允褂?pprof 工具，但引入的位置為 runtime/pprof 。

這里貼出兩個(gè)函數(shù)，作為示例：

// 生成 CPU 報(bào)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")
}

// 生成堆內(nèi)存報(bào)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")
}

兩個(gè)函數(shù)分別會(huì)生成 cpu.prof 和 heap.prof 文件。仍然可以使用 go tool pprof 工具進(jìn)行分析，在此就不贅述。

Trace 報(bào)告

直接貼代碼:

// 生成追蹤報(bào)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 進(jìn)行分析，會(huì)得到非常詳細(xì)的追蹤報(bào)告，供更深入的程序分析優(yōu)化。由于報(bào)告內(nèi)容比較復(fù)雜，且使用方法類似，就不繼續(xù)了。讀者可自行嘗試。

貼張網(wǎng)上的圖給大家大概看一下：

參考：https://github.com/caibirdme/hand-to-hand-optimize-go

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。