Golang-pprof

Go性能调优

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语言是一个对性能特别看重的语言，因此语言中自带了 profiling 的库，这篇文章就要讲解怎么在 golang 中做 profiling。

Go性能优化

Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：

• 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#

如果你的应用程序是运行一段时间就结束退出类型。那么最好的办法是在应用退出的时候把 profiling 的报告保存到文件中，进行分析。对于这种情况，可以使用runtime/pprof库。 首先在代码中导入runtime/pprof工具：

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import "runtime/pprof"

CPU性能分析#

开启CPU性能分析：

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pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)

停止CPU性能分析：

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pprof.StopCPUProfile()

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

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pprof.WriteHeapProfile(w io.Writer)

得到采样数据之后，使用go tool pprof工具进行内存性能分析。

go tool pprof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。

服务型应用#

如果你的应用程序是一直运行的，比如 web 应用，那么可以使用net/http/pprof库，它能够在提供 HTTP 服务进行分析。

如果使用了默认的http.DefaultServeMux（通常是代码直接使用 http.ListenAndServe(“0.0.0.0:8000”, nil)），只需要在你的web server端代码中按如下方式导入net/http/pprof

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import _ "net/http/pprof"

如果你使用自定义的 Mux，则需要手动注册一些路由规则：

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r.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index) r.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline) r.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile) r.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol) r.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)

如果你使用的是gin框架，那么推荐使用"github.com/DeanThompson/ginpprof"。

不管哪种方式，你的 HTTP 服务都会多出/debug/pprof endpoint，访问它会得到类似下面的内容：

这个路径下还有几个子页面：

• /debug/pprof/profile：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载
• /debug/pprof/heap： Memory Profiling 的路径，访问这个链接会得到一个内存 Profiling 结果的文件
• /debug/pprof/block：block Profiling 的路径
• /debug/pprof/goroutines：运行的 goroutines 列表，以及调用关系

go tool pprof命令#

不管是工具型应用还是服务型应用，我们使用相应的pprof库获取数据之后，下一步的都要对这些数据进行分析，我们可以使用go tool pprof命令行工具。

go tool pprof最简单的使用方式为:

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go tool pprof [binary] [source]

其中：

• binary 是应用的二进制文件，用来解析各种符号；
• source 表示 profile 数据的来源，可以是本地的文件，也可以是 http 地址。

注意事项： 获取的 Profiling 数据是动态的，要想获得有效的数据，请保证应用处于较大的负载（比如正在生成中运行的服务，或者通过其他工具模拟访问压力）。否则如果应用处于空闲状态，得到的结果可能没有任何意义。

具体示例#

首先我们来写一段有问题的代码：

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// runtime_pprof/main.go 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\n", v) default: } } } func main() { var isCPUPprof bool var isMemPprof bool flag.BoolVar(&isCPUPprof, "cpu", false, "turn cpu pprof on") flag.BoolVar(&isMemPprof, "mem", false, "turn mem pprof on") flag.Parse() if isCPUPprof { file, err := os.Create("./cpu.pprof") if err != nil { fmt.Printf("create cpu pprof failed, err:%v\n", err) return } pprof.StartCPUProfile(file) defer pprof.StopCPUProfile() } for i := 0; i < 8; i++ { go logicCode() } time.Sleep(20 * time.Second) if isMemPprof { file, err := os.Create("./mem.pprof") if err != nil { fmt.Printf("create mem pprof failed, err:%v\n", err) return } pprof.WriteHeapProfile(file) file.Close() } }

通过flag我们可以在命令行控制是否开启CPU和Mem的性能分析。 将上面的代码保存并编译成runtime_pprof可执行文件，执行时加上-cpu命令行参数如下：

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./runtime_pprof -cpu

等待30秒后会在当前目录下生成一个cpu.pprof文件。

命令行交互界面#

我们使用go工具链里的pprof来分析一下。

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go tool pprof cpu.pprof

执行上面的代码会进入交互界面如下：

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runtime_pprof $ go tool pprof cpu.pprof Type: cpu Time: Jun 28, 2019 at 11:28am (CST) Duration: 20.13s, Total samples = 1.91mins (568.60%) Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options) (pprof)

我们可以在交互界面输入top3来查看程序中占用CPU前3位的函数：

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(pprof) top3 Showing nodes accounting for 100.37s, 87.68% of 114.47s total Dropped 17 nodes (cum <= 0.57s) Showing top 3 nodes out of 4 flat flat% sum% cum cum% 42.52s 37.15% 37.15% 91.73s 80.13% runtime.selectnbrecv 35.21s 30.76% 67.90% 39.49s 34.50% runtime.chanrecv 22.64s 19.78% 87.68% 114.37s 99.91% 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

在大多数的情况下，我们可以通过分析这五列得出一个应用程序的运行情况，并对程序进行优化。

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。

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(pprof) list logicCode Total: 1.91mins ROUTINE ================ main.logicCode in .../runtime_pprof/main.go 22.64s 1.91mins (flat, cum) 99.91% of Total . . 12:func logicCode() { . . 13: var c chan int . . 14: for { . . 15: select { . . 16: case v := <-c: 22.64s 1.91mins 17: fmt.Printf("recv from chan, value:%v\n", v) . . 18: default: . . 19: . . 20: } . . 21: } . . 22:}

通过分析发现大部分CPU资源被17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。

图形化#

或者可以直接输入web，通过svg图的方式查看程序中详细的CPU占用情况。 想要查看图形化的界面首先需要安装graphviz图形化工具。

Mac：

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brew install graphviz

Windows: 下载graphviz 将graphviz安装目录下的bin文件夹添加到Path环境变量中。 在终端输入dot -version查看是否安装成功。

关于图形

的说明： 每个框代表一个函数，理论上框的越大表示占用的CPU资源越多。 方框之间的线条代表函数之间的调用关系。 线条上的数字表示函数调用的次数。 方框中的第一行数字表示当前函数占用CPU的百分比，第二行数字表示当前函数累计占用CPU的百分比。

go-torch和火焰图#

火焰图（Flame Graph）是 Bredan Gregg 创建的一种性能分析图表，因为它的样子近似 而得名。上面的 profiling 结果也转换成火焰图，如果对火焰图比较了解可以手动来操作，不过这里我们要介绍一个工具：go-torch。这是 uber 开源的一个工具，可以直接读取 golang profiling 数据，并生成一个火焰图的 svg 文件。

安装go-touch#

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go get -v github.com/uber/go-torch

火焰图 svg 文件可以通过浏览器打开，它对于调用图的最优点是它是动态的：可以通过点击每个方块来 zoom in 分析它上面的内容。

火焰图的调用顺序从下到上，每个方块代表一个函数，它上面一层表示这个函数会调用哪些函数，方块的大小代表了占用 CPU 使用的长短。火焰图的配色并没有特殊的意义，默认的红、黄配色是为了更像火焰而已。

go-torch 工具的使用非常简单，没有任何参数的话，它会尝试从http://localhost:8080/debug/pprof/profile获取 profiling 数据。它有三个常用的参数可以调整：

• -u –url：要访问的 URL，这里只是主机和端口部分
• -s –suffix：pprof profile 的路径，默认为 /debug/pprof/profile
• –seconds：要执行 profiling 的时间长度，默认为 30s

安装 FlameGraph#

要生成火焰图，需要事先安装 FlameGraph工具，这个工具的安装很简单（需要perl环境支持），只要把对应的可执行文件加入到环境变量中即可。

1. 下载安装perl：https://www.perl.org/get.html
2. 下载FlameGraph：git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
3. 将FlameGraph目录加入到操作系统的环境变量中。
4. Windows平台的同学，需要把go-torch/render/flamegraph.go文件中的GenerateFlameGraph按如下方式修改，然后在go-torch目录下执行go install即可。

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// GenerateFlameGraph runs the flamegraph script to generate a flame graph SVG. func GenerateFlameGraph(graphInput []byte, args ...string) ([]byte, error) { flameGraph := findInPath(flameGraphScripts) if flameGraph == "" { return nil, errNoPerlScript } if runtime.GOOS == "windows" { return runScript("perl", append([]string{flameGraph}, args...), graphInput) } return runScript(flameGraph, args, graphInput) }

压测工具wrk#

推荐使用https://github.com/wg/wrk 或 https://github.com/adjust/go-wrk

使用go-torch#

使用wrk进行压测:go-wrk -n 50000 http://127.0.0.1:8080/book/list 在上面压测进行的同时，打开另一个终端执行go-torch -u http://127.0.0.1:8080 -t 30，30秒之后终端会初夏如下提示：Writing svg to torch.svg

然后我们使用浏览器打开torch.svg就能看到如下火焰图了。

火焰图的y轴表示cpu调用方法的先后，x轴表示在每个采样调用时间内，方法所占的时间百分比，越宽代表占据cpu时间越多。通过火焰图我们就可以更清楚的找出耗时长的函数调用，然后不断的修正代码，重新采样，不断优化。

pprof与性能测试结合#

go test命令有两个参数和 pprof 相关，它们分别指定生成的 CPU 和 Memory profiling 保存的文件：

• -cpuprofile：cpu profiling 数据要保存的文件地址
• -memprofile：memory profiling 数据要报文的文件地址

我们还可以选择将pprof与性能测试相结合，比如：

比如下面执行测试的同时，也会执行 CPU profiling，并把结果保存在 cpu.prof 文件中：

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go test -bench . -cpuprofile=cpu.prof

比如下面执行测试的同时，也会执行 Mem profiling，并把结果保存在 cpu.prof 文件中：

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go test -bench . -memprofile=./mem.prof

需要注意的是，Profiling 一般和性能测试一起使用，这个原因在前文也提到过，只有应用在负载高的情况下 Profiling 才有意义

转自：https://www.cnblogs.com/Dr-wei/p/11742414.html