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Go 程序的性能优化及 pprof 的使用
程序的性能优化无非就是对程序占用资源的优化。对于服务器而言，最重要的两项资源莫过于 CPU 和内存。性能优化，就是在对于不影响程序数据处理能力的情况下，我们通常要求程序的 CPU 的内存占用尽量低。反过来说，也就是当程序 CPU 和内存占用不变的情况下，尽量地提高程序的数据处理能力或者说是吞吐量。
Go 的原生工具链中提供了非常多丰富的工具供开发者使用，其中包括 pprof。
对于 pprof 的使用要分成下面两部分来说。
Web 程序使用 pprof
先写一个简单的 Web 服务程序。程序在 9876 端口上接收请求。
package main
import (
"bytes"
"io/ioutil"
"log"
"math/rand"
"net/http"
_ "net/http/pprof"
)
func main() {
http.HandleFunc("/test", handler)
log.Fatal(http.ListenAndServe(":9876", nil))
}
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
err := r.ParseForm()
if nil != err {
w.Write([]byte(err.Error()))
return
}
doSomeThingOne(10000)
buff := genSomeBytes()
b, err := ioutil.ReadAll(buff)
if nil != err {
w.Write([]byte(err.Error()))
return
}
w.Write(b)
}
func doSomeThingOne(times int) {
for i := 0; i < times; i++ {
for j := 0; j < times; j++ {
}
}
}
func genSomeBytes() *bytes.Buffer {
var buff bytes.Buffer
for i := 1; i < 20000; i++ {
buff.Write([]byte{'0' + byte(rand.Intn(10))})
}
return &buff
}
可以看到我们只是简单地引入了 net/http/pprof ，并未显示地使用。
启动程序。
我们用 wrk 来简单地模拟请求。
wrk -c 400 -t 8 -d 3m http://localhost:9876/test
这时我们打开 http://localhost:9876/debug/pprof，会显示如下页面：
用户可以点击相应的链接浏览内容。不过这不是我们重点讲述的，而且这些内容看起来并不直观。
我们打开链接 http://localhost:9876/debug/pprof/profile 稍后片刻，可以下载到文件 profile。
使用 Go 自带的 pprof 工具打开。go tool pprof test profile。（proof 后跟的 test 为程序编译的可执行文件）
输入 top 命令得到：
可以看到 cpu 占用前 10 的函数，我们可以对此分析进行优化。
只是这样可能还不是很直观。
我们输入命令 web（需要事先安装 graphviz，macOS 下可以 brew install graphviz），会在浏览器中打开界面如下：
可以看到 main.doSomeThingOne 占用了 92.46% 的 CPU 时间，需要对其进行优化。
Web 形式的 CPU 时间图对于优化已经完全够用，这边再介绍一下火焰图的生成。macOS 推荐使用 go-torch 工具。使用方法和 go tool pprof 相似。
go-torch test profile 会生成 torch.svg 文件。可以用浏览器打开，如图。
刚才只是讲了 CPU 的占用分析文件的生成查看，其实内存快照的生成相似。http://localhost:9876/debug/pprof/heap，会下载得到 heap.gz 文件。
我们同样可以使用 go tool pprof test heap.gz，然后输入 top 或 web 命令查看相关内容。
通用程序使用 pprof
我们写的 Go 程序并非都是 Web 程序，这时候再使用上面的方法就不行了。
我们仍然可以使用 pprof 工具，但引入的位置为 runtime/pprof 。
这里贴出两个函数，作为示例：
// 生成 CPU 报告
func cpuProfile() {
f, err := os.OpenFile("cpu.prof", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer f.Close()
log.Println("CPU Profile started")
pprof.StartCPUProfile(f)
defer pprof.StopCPUProfile()
time.Sleep(60 * time.Second)
fmt.Println("CPU Profile stopped")
}
// 生成堆内存报告
func heapProfile() {
f, err := os.OpenFile("heap.prof", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer f.Close()
time.Sleep(30 * time.Second)
pprof.WriteHeapProfile(f)
fmt.Println("Heap Profile generated")
}
两个函数分别会生成 cpu.prof 和 heap.prof 文件。仍然可以使用 go tool pprof 工具进行分析，在此就不赘述。
Trace 报告
直接贴代码:
// 生成追踪报告
func traceProfile() {
f, err := os.OpenFile("trace.out", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer f.Close()
log.Println("Trace started")
trace.Start(f)
defer trace.Stop()
time.Sleep(60 * time.Second)
fmt.Println("Trace stopped")
}
使用工具 go tool trace 进行分析，会得到非常详细的追踪报告，供更深入的程序分析优化。由于报告内容比较复杂，且使用方法类似，就不继续了。读者可自行尝试。
贴张网上的图给大家大概看一下：
参考：https://github.com/caibirdme/hand-to-hand-optimize-go
js