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Go?庫性能分析工具pprof_Golang

作者：小馬別過河 ? 更新時間： 2023-01-14 編程語言

場景

我們一般沒必要過度優化 Go 程序性能。但是真正需要時，Go 提供的 pprof 工具能幫我們快速定位到問題。比如，我們團隊之前有一個服務，在本地和測試環境沒問題，一到灰度環境，就報 cpu 負載過高，后經排查，發現某處代碼死循環了。我把代碼簡化成如下：

// 處理某些業務，真實的代碼中這個死循環很隱蔽
func retrieveSomeThing() {
	for {}
}
// 處理其他的一些業務，無意義，用于后續做例子
func doSomeThing() {
	do1()
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}
	do2()
}
// 無意義
func do1() {
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}
}
// 無意義
func do2() {
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}
}
func main() {
	go retrieveSomeThing()
  go doSomeThing()
	// 阻塞一下
	time.Sleep(3 * time.Second)
}

解決問題前，先介紹下 pprof。

pprof

pprof 包會輸出運行時的分析數據(profiling data)，這些數據可以被 pprof 的可視化工具解析。Go 標準庫主要提供了兩個包：

  • runtime/pprof 通過寫入到文件的方式暴露 profile 數據；
  • net/http/pprof 通過 http 服務暴露 profile 數據，適用于守護進程。

生成 profile 文件

CPU 性能分析

在 runtime/pprof 中，使用StartCPUProfile開啟 CPU 性能分析。退出程序前，需要調用StopCPUProfile把采樣數據 flush 到輸出文件。

采樣的頻率默認是 100 Hz（每秒 100 次）。

// 輸出到標準輸出，一般是指定文件
if err := pprof.StartCPUProfile(os.Stdout); err != nil {
    log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
}
defer pprof.StopCPUProfile()

內存性能分析

調用 WriteHeapProfile 開啟內存性能分析：

// 輸出到標準輸出，一般是指定文件
if err := pprof.WriteHeapProfile(os.Stdout); err != nil {
    log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
}
}

分析 profile 文件 && 優化代碼

以開篇的代碼為例，由于是 CPU 過載，我們可以在 main 函數開啟 CPU Profile：

// 通過參數指定 cpu profile 輸出的文件
var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to `file`")
func main() {
	flag.Parse()
	if *cpuprofile != "" {
		f, err := os.Create(*cpuprofile)
		if err != nil {
			log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
		}
		// 開啟 CPU 分析
		if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
			log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
		}
		defer pprof.StopCPUProfile()
	}
	// 業務代碼
	go retrieveSomeThing()
  go doSomeThing()
	// 模擬阻塞
	time.Sleep(5 * time.Second)
}

我們執行命令，輸出 profile 文件到 cpu.prof。

go run main.go -cpuprofile cpu.prof

go tool pprof

Go 提供性能解析工具：go tool pprof。我們使用 go tool 打開 profile 文件。

> go tool pprof cpu.prof 
Type: cpu
Time: Nov 16, 2022 at 1:40pm (CST)
Duration: 5.17s, Total samples = 4.54s (87.75%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof)

這是個交互式的界面，輸入help可以查看所有命令。

top 命令

我們使用 topN 命令，查看根據 flat 從大到小排序的前 N 條數據。

(pprof) top10
Showing nodes accounting for 4650ms, 100% of 4650ms total
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    4220ms 90.75% 90.75%     4450ms 95.70%  main.retrieveSomeThing
     230ms  4.95% 95.70%      230ms  4.95%  runtime.asyncPreempt
      80ms  1.72% 97.42%      200ms  4.30%  main.doSomeThing
      70ms  1.51% 98.92%       70ms  1.51%  main.do2 (inline)
      50ms  1.08%   100%       50ms  1.08%  main.do1 (inline)

top 命令返回數據有5個指標：

  • flat : 本函數占用的 CPU 時間，不包括調用函數的時間；
  • flat% : flat 占的百分比；
  • sum% : 前面 flat% 的總和；
  • cum : 累計時間，包括調用的函數的時間；
  • cum% : cum 的百分比。

以main.doSomeThing（排第三的函數）為例子，耗時為：

func doSomeThing() {                   // flat: 80ms  cum: 200ms
	do1()                                // 執行時間 50ms
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}    // 執行時間 80ms
	do2()                                // 執行時間 70ms
}

doSomeThing 的 flat 的值為：

for i := 0; i < 200000000; i++ {}的執行時間（80ms），不包括do1和do2的時間。

doSomeThing 的 cum 的值為：

cum(200ms) = doSomething的flat(80ms) + do1的flat(50ms) + do2的flat(70ms)

ps: top 可以使用 -cum 參數來指定，根據 cum 排序。

list 命令

明白了 top 的指標的意思，我們關注到，排在 top1 的函數是 retrieveSomeThing。可以使用 list 命令，查看 retrieveSomeThing 耗時：

(pprof) list retrieveSomeThing
Total: 4.65s
ROUTINE ======================== main.retrieveSomeThing in /xxxx/pprof_note/pprof/main.go
     4.22s      4.45s (flat, cum) 95.70% of Total
      10ms       10ms      1:package main
         .          .      2:
         .          .      3:import (
         .          .      4:   "flag"
         .          .      5:   "log"
         .          .      6:   "os"
         .          .      7:   "runtime/pprof"
         .          .      8:   "time"
         .          .      9:)
         .          .     10:
         .          .     11:// 處理某些業務，真實的代碼中這個死循環很隱蔽
         .          .     12:func retrieveSomeThing() {
     4.21s      4.44s     13:   for {
         .          .     14:   }
         .          .     15:}
         .          .     16:
         .          .     17:// 處理其他的一些業務，無意義，用于后續做例子
         .          .     18:func doSomeThing() {

我們定位到13行需要優化。

總結

pprof 還有很多玩法，包括其他的性能指標，go tool 的其他命令，profile 文件的可視化等。這個留給讀者自行擴展閱讀。

本文主要參考了 Russ Cox 大神的文章：《Profiling Go Programs》 （go.dev/blog/pprof）… 文章為反駁 "Go性能不如其他語言"的觀點，借助 pprof 大幅度優化了程序的運行時間和內存。

原文鏈接：https://juejin.cn/post/7166518730514497543

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