性能分析工具 - Cloud Profiler

Cloud Profiler

性能分析是动态代码分析的一种形式，在应用运行时捕获应用的特征，然后使用这些特征信息确定如何使应用更快、更高效。

Cloud Profiler 是一个 CPU 和内存性能分析工具，是一种采样统计性能分析器，开销极低，适合生产环境。

以 Go 应用为例，用如下的代码在应用中开启 Profiler 代理，Profiler 代理会运行在新的 goroutine 中。

import "cloud.google.com/go/profiler"

func main() {
    profiler.Start(profiler.Config{})   
}

Profiler 代理的作用是从应用捕获性能分析数据，并使用 Profiler API 将此数据传输到 Profiler 后端（Cloud Profiler）并创建性能分析文件，Cloud Profiler 每 1 分钟对 Compute/App Engine 的一个已开启 Profiler 代理服务的实例收集一次性能分析数据（一次收集通常持续 10 秒），从而创建一个性能分析文件。

对于一个应用版本的多个实例（意味着有多个代理），后端平均每分钟会选择 一个代理，并指示其捕获一个性能分析文件。

Profiler 后端会将性能分析文件与 GCP 项目相关联。然后，我们就能够在 GCP Console 中使用 Profiler 界面查看和分析该性能分析文件。

性能分析可对如下指标进行采集

时间

1. CPU 时间：是 CPU 执行代码块所花费的时间。不包括 CPU 等待时间
2. 实际用时：用于测量从进入到退出函数所经过的时间

时间测量有助于我们找出长时间占据 CPU 的代码，而长时间运行的 CPU 密集型代码块可能需要进行优化。

内存

1. 堆用量（某一时间点）：是收集性能剖析文件时程序在堆中所分配的内存量
2. 堆分配量（某一段时间间隔，即 10s）：是在收集性能剖析文件的时间间隔内程序在堆中分配的总内存量

帮助发现程序中潜在的低效和内存泄漏问题，高内存占用可能加重 GC 负担。

线程：帮助找出可能被创建的无用线程。

争用：多线程对共享资源的访问所花费的等待时间可能很长。

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参考：

• 火焰图解释
• 剖析 Go 应用的性能
• 使用 Profiler 界面