性能优化是个永恒的话题,而不少时候咱们在做性能优化的时候,每每基于代码上面的直觉,把全部能想到的优化都优化了一遍,不错过任何小的优化点,结果整个代码的逻辑变得极其复杂,而性能上面并无太大的提高。事实上,性能问题每每集中在某些小点,有时候很小的改动就能有巨大的提高,因此问题的关键是是怎么去找出这些优化点,幸运的是 golang 在设计的时候就考虑了这个问题,原生提供了性能分析的工具,能够很方便地帮咱们找到性能瓶颈git
golang 的性能分析库在 runtime/pprof
里,主要提供下面几个接口github
// 堆栈分析 func WriteHeapProfile(w io.Writer) error // cpu分析 func StartCPUProfile(w io.Writer) error func StopCPUProfile()
使用上面比较简单,只须要将文件指针传给对应的函数便可,性能数据将写入到文件中,而后可使用 golang 自带的 pprof 工具生成 svg,pdf 的可视化图,而后就能够很直观地从这些图里面看到主要的性能消耗了golang
首先须要在你的程序里面注入 pprof 代码,下面是一段示例代码,完整代码在:https://github.com/hatlonely/hellogolang/blob/master/cmd/pprof_runtime.go,这里使用的 PPCmd
方法,是为了方便使用,作的一个简单封装,代码在:https://github.com/hatlonely/easygolang/blob/master/pprof/pprof.gochrome
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) } }
编译,运行上面代码会生成两个 pprof 文件,cpu.pprof.yyyymmddhhmmss
和 mem.pprof.yyyymmddhhmmss
,编译运行的方法以下:centos
cd $GOPATH/src git clone git@github.com:hatlonely/hellogolang.git cd hellogolang glide install go build cmd/pprof_runtime.go ./pprof_runtime
pprof 文件是二进制的,不是给人读的,须要翻译一下,而 golang 原生就给咱们提供了分析工具,直接执行下面命令便可,会生成一张很直观的 svg 图片,直接用 chrome 就能够打开,固然也能够生成别的格式(pdf,png 均可以),能够用 go tool pprof -h
命令查看支持的输出类型浏览器
go tool pprof -svg ./pprof_runtime cpu.pprof.201801301415 > cpu.svg
注意这个工具依赖于 graphviz 工具,Mac 上可用 brew install graphviz
,centos yum install graphviz
便可性能优化
net/http/pprof
里面对 runtime/pprof
做了一些封装,对外提供了 http 接口,能够直接经过浏览器访问,可是只是一些字符串的结果,没有做可视化,体验并非很好,用 go tool
访问体验能好一点服务器
go tool pprof http://localhost:3000/debug/pprof/profile go tool pprof http://localhost:3000/debug/pprof/heap
我的感受这个接口比较鸡肋,首先最大的问题是展现上面并不直观,要是能直接在网页上面可视化地展现可能还真的挺方便的;还有就是须要额外的提供一个 http 的端口,而这个接口还依赖 net/http
这就意味着若是你的应用使用的是其余第三方的 http 库,可能还须要解决兼容性的问题;实际上,我再使用这个接口的时候,在服务器压力较大的场景下,会出现访问超时,而这种压力较大状况下的性能可能才是真正的性能瓶颈。框架
建议在根据的需求,本身封装 runtime/pprof
的接口,固然是用场景比较简单也能够用我上面的封装,而后在服务里面本身提供一个专门的性能分析接口(多是 gprc,thrift,或者其余的第三方 http 框架)ide
除了上面生成的 svg 图,还能够生成火焰图,这是 uber 提供的一个工具,在显示上面可能更直观一些
安装命令以下:
go get github.com/uber/go-torch git clone git@github.com:brendangregg/FlameGraph.git export PATH=$PATH:/path/to/FlameGraph
使用方法以下:
go-torch --binaryname=./pprof_runtime --binaryinput=cpu.pprof.201801301415
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