Go 1.20版本于2023年2月份正式发布,在这个版本里引入了PGO性能优化机制。
PGO的英文全称是Profile Guided Optimization,基本原理分为以下2个步骤:
我们都知道在编译程序的时候,编译器会对程序做很多优化,包括大家熟知的内联优化(inline optimization)、逃逸分析(escape analysis)、常数传播(constant propagation)。这些优化是编译器可以直接通过分析程序源代码来实现的。
但是有些优化是无法通过解析源代码来实现的。
比如一个函数里有很多if/else条件分支判断,我们可能希望编译器自动帮我们优化条件分支顺序,来加快条件分支的判断,提升程序性能。
但是,编译器可能是无法知道哪些条件分支进入的次数多,哪些条件分支进入的次数少,因为这个和程序的输入是有关系的。
这个时候,做编译器优化的人就想到了PGO: Profile Guided Optimization。
PGO的原理很简单,那就是先把程序跑起来,收集程序运行过程中的数据。然后编译器再根据收集到的程序运行时数据来分析程序的行为,进而做针对性的性能优化。
比如程序可以收集到哪些条件分支进入的次数更多,就把该条件分支的判断放在前面,这样可以减少条件判断的耗时,提升程序性能。
那Go语言如何使用PGO来优化程序的性能呢?我们接下来看看具体的例子。
我们实现一个web接口/render
,该接口以markdown文件的二进制格式作为输入,将markdown格式转换为html格式返回。
我们借助 gitlab.com/golang-commonmark/markdown
项目来实现该接口。
$ go mod init example.com/markdown
新建一个 main.go
文件,代码如下:
package main
import (
"bytes"
"io"
"log"
"net/http"
_ "net/http/pprof"
"gitlab.com/golang-commonmark/markdown"
)
func render(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
http.Error(w, "Only POST allowed", http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
src, err := io.ReadAll(r.Body)
if err != nil {
log.Printf("error reading body: %v", err)
http.Error(w, "Internal Server Error", http.StatusInternalServerError)
return
}
md := markdown.New(
markdown.XHTMLOutput(true),
markdown.Typographer(true),
markdown.Linkify(true),
markdown.Tables(true),
)
var buf bytes.Buffer
if err := md.Render(&buf, src); err != nil {
log.Printf("error converting markdown: %v", err)
http.Error(w, "Malformed markdown", http.StatusBadRequest)
return
}
if _, err := io.Copy(w, &buf); err != nil {
log.Printf("error writing response: %v", err)
http.Error(w, "Internal Server Error", http.StatusInternalServerError)
return
}
}
func main() {
http.HandleFunc("/render", render)
log.Printf("Serving on port 8080...")
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}
编译和运行该程序:
$ go mod tidy
$ go build -o markdown.nopgo
$ ./markdown.nopgo
2023/02/25 22:30:51 Serving on port 8080...
程序主目录下新建input.md
文件,内容可以自定义,符合markdown语法即可。
我演示的例子里用到了input.md 这个markdown文件。
通过curl命令发送markdown文件的二进制内容给/render
接口。
$ curl --data-binary @input.md http://localhost:8080/render
<h1>The Go Programming Language</h1>
<p>Go is an open source programming language that makes it easy to build simple,
reliable, and efficient software.</p>
...
可以看到该接口返回了input.md
文件内容对应的html格式。
那接下来我们给main.go
程序做profiling,得到程序运行时的数据,然后通过PGO来做性能优化。
在main.go
里,有import net/http/pprof 这个库,它会在原来已有的web接口/render
的基础上,新增一个新的web接口/debug/pprof/profile
,我们可以通过请求这个profiling接口来获取程序运行时的数据。
在程序主目录下,新增load子目录,在load子目录下新增main.go
的文件,load/main.go
运行时会不断请求上面./markdown.nogpo
启动的server的/render
接口,来模拟程序实际运行时的情况。
$ go run example.com/markdown/load
请求profiling接口来获取程序运行时数据。
$ curl -o cpu.pprof "http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=30"
等待30秒,curl命令会结束,在程序主目录下会生成cpu.pprof
文件。
注意:要使用Go 1.20版本去编译和运行程序。
$ mv cpu.pprof default.pgo
$ go build -pgo=auto -o markdown.withpgo
go build
编译程序的时候,启用-pgo
选项。
-pgo
既可以支持指定的profiling文件,也可以支持auto
模式。
如果是auto
模式,会自动寻找程序主目录下名为default.pgo
的profiling文件。
Go官方推荐大家使用auto
模式,而且把default.pgo
文件也存放在程序主目录下维护,这样方便项目所有开发者使用default.pgo
来对程序做性能优化。
Go 1.20版本里,-pgo
选项的默认值是off
,我们必须添加-pgo=auto
来开启PGO优化。
未来的Go版本里,官方计划将-pgo
选项的默认值设置为auto
。
在程序的子目录load
下新增bench_test.go
文件,bench_test.go
里使用Go性能测试的Benchmark框架来给server做压力测试。
启用未开启PGO优化的server程序:
$ ./markdown.nopgo
开启压力测试:
$ go test example.com/markdown/load -bench=. -count=20 -source ../input.md > nopgo.txt
启用开启了PGO优化的server程序:
$ ./markdown.withpgo
开启压力测试:
$ go test example.com/markdown/load -bench=. -count=20 -source ../input.md > withpgo.txt
通过上面压力测试得到的nopgo.txt
和withpgo.txt
来做性能比较。
$ go install golang.org/x/perf/cmd/benchstat@latest
$ benchstat nopgo.txt withpgo.txt
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: example.com/markdown/load
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-5250U CPU @ 1.60GHz
│ nopgo.txt │ withpgo.txt │
│ sec/op │ sec/op vs base │
Load-4 447.3µ ± 7% 401.3µ ± 1% -10.29% (p=0.000 n=20)
可以看到,使用PGO优化后,程序的性能提升了10.29%,这个提升效果非常可观。
在Go 1.20版本里,使用PGO之后,通常程序的性能可以提升2%-4%左右。
后续的版本里,编译器还会继续优化PGO机制,进一步提升程序的性能。
Go 1.20版本引入了PGO来让编译器对程序做性能优化。PGO使用分2个步骤:
go build
编译时开启PGO选项,通过profiling文件来指导编译器对程序做性能优化。在生产环境里,我们可以收集近段时间的profiling数据,然后通过PGO去优化程序,以提升系统处理性能。
更多关于PGO的使用说明和最佳实践可以参考profile-guided optimization user guide。
源代码地址:pgo optimization source code。
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