pprof 强大的golang性能分析工具使用简介

简介

性能分析是优化代码不可避免的一步。而拥有高效清晰的性能分析工具则能让我们事半功倍。
PProf就是一款Golang提供的强大代码性能分析，能够非常方便的监控代码运行性能。
这里简单的介绍pprof两种使用方式

1. 使用net/http/pprof 包 更适合整体分析
2. 运行go test时收集相关信息 更适合细节函数分析

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性能数据采集

1.net/http/pprof 包
net/http/pprof 能将信息在http端口上暴露出来，入口为 IP:PORT/debug/pprof/
若应用为web服务器，只需引入包即可 _ “net/http/pprof”，会自动注册路由到/debug/pprof/
若应用为服务时，可开启一个goroutine开启端口并监听，如

package main

import (
	"log"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"strconv"
)

func main() {
     
	// 开启监听 使用pprof 性能分析
	go func() {
     
		log.Println(http.ListenAndServe(":8090", nil))
	}()

	// 业务代码
	for {
     
		TestCode("test")
	}
}

func TestCode(str string) string {
     
	data := []byte(str)
	sData := string(data)
	var sum = 0
	for i := 0; i < 10000; i++ {
     
		sum += i
	}
	sData += strconv.Itoa(sum)
	return sData
}

运行该服务 即可在http://127.0.0.1:8090/debug/pprof/上查看性能数据 如图所示

allocs 过去所有的内存分析采样
block 导致同步原语阻塞的堆栈跟踪
cmdline 当前程序的命令行调用
goroutine 当前所有goroutine堆栈跟踪
heap 活动对象内存分配采样
mutex 互斥锁跟踪
profile 生成cpuprofile文件 生成文件可以用go tool pprof工具分析
threadcreate 创建系统线程的堆栈跟踪
trace 对当前程序执行的跟踪 生成文件可以用go tool trace工具分析

2. go test采集数据
   使用测试代码能够更准确地测试某一函数的性能

import (
	"testing"
	"time"
)

func Test_test(t *testing.T) {
     
	ti := time.Now()

	for {
     
		TestCode("test")
		if time.Now().Sub(ti) > time.Duration(30*time.Second) {
     
			break
		}
	}
}

使用改行命令 可以生成cpu,mem的分析文件

go test -run Test_test -cpuprofile=cpu.prof -memprofile=mem.prof

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性能数据分析

1. 使用命令行分析
   我们可以使用 这条命令分析已经获取的文件

go tool pprof pprof文件

如图


我们可以使用top命令来查看 最占用相关资源的部分
当然如果是使用的第一种监听方式 也可以实时获取信息再来分析

go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/heap
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/block
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/mutex

这些命令默认采集30秒 可在url最后添加 ?secends=10 来修改采集时间

2. web可视化分析
   除了命令行的文字分析结果之外 pprof还可以在web上通过图片来反映性能状况
   使得性能结果更加清晰
   同样可以在web上展示已有的数据文件cpu.prof等
   也可当前及时采集

go tool pprof -http=:8000 http://localhost:8090/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:8000 cpu.prof

打开http://localhost:8000/ui/ 即可看到清晰的性能分析图了
这里提供了多种查看方式

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源代码

参考：https://www.jianshu.com/p/4e4ff6be6af9
https://www.cnblogs.com/chenyh555/p/11533945.html