golang pprof 效能分析工具

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效能最佳化是個永恒的話題，而很多時候我們在作效能最佳化的時候，往往基於代碼上面的直覺，把所有能想到的最佳化都最佳化了一遍，不錯過任何小的最佳化點，結果整個代碼的邏輯變得極其複雜，而效能上面並沒有太大的提升。事實上，效能問題往往集中在某些小點，有時候很小的改動就能有巨大的提升，所以問題的關鍵是是怎麼去找出這些最佳化點，幸運的是 golang 在設計的時候就考慮了這個問題，原生提供了效能分析的工具，可以很方便地幫我們找到效能瓶頸

pprof 簡介

golang 的效能分析庫在 runtime/pprof 裡，主要提供下面幾個介面

// 堆棧分析func WriteHeapProfile(w io.Writer) error// cpu分析func StartCPUProfile(w io.Writer) errorfunc StopCPUProfile()

使用上面比較簡單，只需要將檔案指標傳給對應的函數即可，效能資料將寫入到檔案中，然後可以使用 golang 內建的 pprof 工具產生 svg，pdf 的可視化圖，然後就可以很直觀地從這些圖裡面看到主要的效能消耗了

舉個例子

首先需要一個程式

首先需要在你的程式裡面注入 pprof 代碼，下面是一段範例程式碼，完整代碼在：https://github.com/hatlonely/...

func main() {    go doSomething1()    go doSomething2()    go doSomething3()    if err := pprof.PPCmd("cpu 10s"); err != nil {        panic(err)    }    if err := pprof.PPCmd("mem"); err != nil {        panic(err)    }}

編譯，運行上面代碼會產生兩個 pprof 檔案，cpu.pprof.yyyymmddhhmmss 和 mem.pprof.yyyymmddhhmmss，編譯啟動並執行方法如下：

cd $GOPATH/srcgit clone git@github.com:hatlonely/hellogolang.gitcd hellogolangglide installgo build cmd/pprof_runtime.go./pprof_runtime

pprof 檔案分析

pprof 檔案是二進位的，不是給人讀的，需要翻譯一下，而 golang 原生就給我們提供了分析工具，直接執行下面命令即可，會產生一張很直觀的 svg 圖片，直接用 chrome 就可以開啟，當然也可以產生別的格式（pdf，png 都可以），可以用 go tool pprof -h 命令查看支援的輸出類型

go tool pprof -svg ./pprof_runtime cpu.pprof.201801301415 > cpu.svg

注意這個工具依賴於 graphviz 工具，Mac 上可用 brew install graphviz，centos yum install graphviz 即可

http 介面

net/http/pprof 裡面對 runtime/pprof 作了一些封裝，對外提供了 http 介面，可以直接通過瀏覽器訪問，但是只是一些字串的結果，沒有作可視化，體驗並不是很好，用 go tool 訪問體驗能好一點

go tool pprof http://localhost:3000/debug/pprof/profilego tool pprof http://localhost:3000/debug/pprof/heap

個人感覺這個介面比較雞肋，首先最大的問題是展示上面並不直觀，要是能直接在網頁上面可視化地展示可能還真的挺方便的；還有就是需要額外的提供一個 http 的連接埠，而這個介面還依賴 net/http這就意味著如果你的應用使用的是其他第三方的 http 庫，可能還需要解決相容性的問題；實際上，我再使用這個介面的時候，在伺服器壓力較大的情境下，會出現訪問逾時，而這種壓力較大情況下的效能可能才是真正的效能瓶頸。

建議在根據的需求，自己封裝 runtime/pprof 的介面，當然是用情境比較簡單也可以用我上面的封裝，然後在服務裡面自己提供一個專門的效能分析介面（可能是 gprc，thrift，或者其他的第三方 http 架構）

火焰圖

除了上面產生的 svg 圖，還可以產生火焰圖，這是 uber 提供的一個工具，在顯示上面可能更直觀一些

安裝命令如下：

go get github.com/uber/go-torchgit clone git@github.com:brendangregg/FlameGraph.gitexport PATH=$PATH:/path/to/FlameGraph

使用方法如下：

go-torch --binaryname=./pprof_runtime --binaryinput=cpu.pprof.201801301415

參考連結

• Package pprof: https://golang.org/pkg/runtim...
• Profiling Go Programs: https://blog.golang.org/profi...
• Go torch: https://github.com/uber/go-torch

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本文連結：http://hatlonely.github.io/20...