Golang 性能测试(2) 性能分析

本文介绍 golang 如何做性能分析。

对服务做了基准性能测试后，如果服务出现问题，可以通过性能分析工具，查出消耗资源的瓶颈，并做针对性的性能优化。

Golang 语言也为我们提供了方便的性能分析工具pprof，方便我们做必要的服务优化。pprof 可以做cpu分析，统计所有调用方法执行的时间片(通过采样); 可以查看内存分配，找到是否有内存泄漏，哪里泄露了（调用栈）；还可以查看Block、事件调用，互斥锁等。可谓麻雀虽小，五脏俱全。Golang 提供了两种分析的工具，一种是web工具，直接引入即可；另一种是命令行交互工具，需要抓取prof 数据，再做详细分析。

WEB 工具

golang 性能分析工具主要有几种，最常用的是使用web 界面的工具。我们举个简单的例子，将一个map数据做编码，编码100w次，例子如下：

package main

import "encoding/json"
import _ "net/http/pprof"
import "net/http"

func main() {
  mapData := 
  mapData := map[string]string{
    "abcdefg1":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg2":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg3":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg4":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg5":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg6":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg7":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg8":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg9":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
    "abcdefg10": "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  }

  go func() {
    for i := 0; i < 100000000; i++ {
      _, _ = json.Marshal(data)
    }
  }()
  http.ListenAndServe("0.0.0.0:8080", nil)
}

引入 "net/http/pprof" 包，将自动在默认的http中添加相关 pprof 的处理方法（当然也可以自己添加了）。
我们通过访问 /debug/pprof/ 就可以打开对应的web 界面。

• allocs 过去所有内存分配的采样。
• block 查看阻塞同步的堆栈
• cmdline 当前进程的命令行
• goroutine 所有协程的调用栈
• heap 当前活动对象的内存分配
• mutex 竞态互斥锁的调用栈
• profile 获取一个30s（可以通过seconds 参数指定）的cpu 采样prof 文件 （可以用 go tool pprof 分析）
• threadcreate 导致创建了新系统线程的调用栈
• trace 抓一个当前执行的trace包，可以捕获各种事件(可以用go tool trace 做可视化分析)

命令行交互

命令行工具，需要先抓取一段采样数据，采样数据可以通过web 的 profile 链接直接下载，也可以不启动web服务，直接采样。直接采样的好处是，可以直接采样我们需要优化的代码段的数据，而web采样的数据不一定会抓到我们执行的代码段（毕竟是通过采样实现的）。下面我们写一个直接采样的例子：

package main

import "encoding/json"
import "runtime/pprof"
import "os"
import "log"

func main() {
  cpuprofile := "json_map.prof"
  mapData := map[string]string{
  	"abcdefg1":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg2":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg3":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg4":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg5":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg6":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg7":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg8":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg9":  "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  	"abcdefg10": "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
  }

  if cpuprofile != "" {
  	f, err := os.Create(cpuprofile)
  	if err != nil {
  		log.Fatal(err)
  	}

  	pprof.StartCPUProfile(f)
  	defer pprof.StopCPUProfile()
  }

  for i := 0; i < 1000000; i++ {
  	_, _ = json.Marshal(mapData)
  }
}

然后我们通过如下命令进入交互模式：

[root@localhost pprof]# go tool pprof json_map.prof
File: json_map_1
Type: cpu
Time: Apr 11, 2020 at 6:49pm (CST)
Duration: 7.38s, Total samples = 7.12s (96.46%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof)

交互模式，也提供了丰富的命令查看prof文件中的数据，例如如下使用top10 查看代码执行cpu占比top10 的方法。

(pprof) top10
Showing nodes accounting for 3470ms, 48.74% of 7120ms total
Dropped 78 nodes (cum <= 35.60ms)
Showing top 10 nodes out of 87
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
     570ms  8.01%  8.01%     1100ms 15.45%  encoding/json.(*encodeState).string
     550ms  7.72% 15.73%     1850ms 25.98%  runtime.mallocgc
     460ms  6.46% 22.19%      460ms  6.46%  runtime.memmove
     410ms  5.76% 27.95%      540ms  7.58%  runtime.mapaccess2
     320ms  4.49% 32.44%      350ms  4.92%  runtime.heapBitsSetType
     290ms  4.07% 36.52%      970ms 13.62%  runtime.typedmemmove
     230ms  3.23% 39.75%      230ms  3.23%  runtime.nextFreeFast
     220ms  3.09% 42.84%      220ms  3.09%  runtime.memclrNoHeapPointers
     210ms  2.95% 45.79%      210ms  2.95%  cmpbody
     210ms  2.95% 48.74%     6720ms 94.38%  encoding/json.mapEncoder.encode

还有其他功能，例如绘制调用图，内存分配图等，可以通过help查看:

除此之外，go tool profile 还有另外的打开模式。例如，通过web服务查看prof 文件。
执行如下命令，通过web服务查看prof文件：

[root@localhost pprof]# go tool pprof -http=:8080 json_map.prof

可以查看进程调用图，看到各调用函数的执行事件。

可以查看火焰图，具体分析哪些方法有优化空间。

• 还可以查看Peek (调用者与被调用者匹配关系)

• 可以从源码角度查看执行时间占比。

• 也可以通过反汇编的代码角度查看执行时间占比。
  

除此之外，还可以命令行方式直接抓取web工具中的profile 数据做分析。（实际看来和自己抓取没什么区别，只是方便了而已）

其他

golang 目前提供的性能分析工具已经比较齐全了。本文只是对目前已经使用的功能做简单总结，其他功能还待我们一起去探索。

备注：

本文使用的go版本为1.13

下一篇将对 go tool 的另一神器 go tool trace 做简单总结。