软件开发过程中，项目上线并不是终点。上线后，还要对程序的取样分析运行情况，并重构现有的功能，让程序执行更高效更稳写。 golang的工具包内自带pprof功能，使找出程序中占内存和CPU较多的部分功能方便了不少。加上uber的火焰图，可视化显示，让我们在分析程序时更简单明了。pprof有两个包用来分析程序一个是net/http/pprof另一个是runtime/pprof，net/http/pprof只是对runtime/pprof包进行封装并用http暴露出来，如下图源码所示：
使用net/http/pprof分析web服务
pprof分析web项目，非常的简单只需要导入包即可。 _ "net/http/pprof" 编写一个小的web服务器
package main import ( "fmt" "math/rand" "net/http" _ "net/http/pprof" "time" ) var Count int64 = 0 func main() { go calCount() http.HandleFunc("/test", test) http.HandleFunc("/data", handlerData) err := http.ListenAndServe(":9909", nil) if err != nil { panic(err) } } func handlerData(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { qUrl := r.URL fmt.Println(qUrl) fibRev := Fib() var fib uint64 for i := 0; i < 5000; i++ { fib = fibRev() fmt.Println("fib = ", fib) } str := RandomStr(RandomInt(100, 500)) str = fmt.Sprintf("Fib = %d; String = %s", fib, str) w.Write([]byte(str)) } func test(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fibRev := Fib() var fib uint64 index := Count arr := make([]uint64, index) var i int64 for ; i < index; i++ { fib = fibRev() arr[i] = fib fmt.Println("fib = ", fib) } time.Sleep(time.Millisecond * 500) str := fmt.Sprintf("Fib = %v", arr) w.Write([]byte(str)) } func Fib() func() uint64 { var x, y uint64 = 0, 1 return func() uint64 { x, y = y, x+y return x } } var letterRunes = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890") func RandomStr(num int) string { seed := time.Now().UnixNano() if seed <= 0 { seed = time.Now().UnixNano() } rand.Seed(seed) b := make([]rune, num) for i := range b { b[i] = letterRunes[rand.Intn(len(letterRunes))] } return string(b) } func RandomInt(min, max int) int { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) return rand.Intn(max-min+1) + min } func calCount() { timeInterval := time.Tick(time.Second) for { select { case i := <-timeInterval: Count = int64(i.Second()) } } }
web服务监听9909端口,web服务器有两个http方法: test： 根据当前的秒数做斐波那契计算; data： 做一个5000的斐波那契计算并返回一个随机的字符串 运行程序,通过访问 http://localhost:9909/debug/pprof/ 可以查看web版的profiles相关信息
这几个路径表示的是
/debug/pprof/profile：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载
/debug/pprof/block：Goroutine阻塞事件的记录。默认每发生一次阻塞事件时取样一次。
/debug/pprof/goroutines：活跃Goroutine的信息的记录。仅在获取时取样一次。
/debug/pprof/heap： 堆内存分配情况的记录。默认每分配512K字节时取样一次。
/debug/pprof/mutex: 查看争用互斥锁的持有者。
/debug/pprof/threadcreate: 系统线程创建情况的记录。 仅在获取时取样一次。
分析CPU使用情况
使用命令分析CPU使用情况 go tool pprof httpdemo http://localhost:9909/debug/pprof/profile 在默认情况下，Go语言的运行时系统会以100 Hz的的频率对CPU使用情况进行取样。也就是说每秒取样100次，即每10毫秒会取样一次。为什么使用这个频率呢？因为100 Hz既足够产生有用的数据，又不至于让系统产生停顿。并且100这个数上也很容易做换算，比如把总取样计数换算为每秒的取样数。实际上，这里所说的对CPU使用情况的取样就是对当前的Goroutine的堆栈上的程序计数器的取样。
默认的取样时间是30s 你可以通过-seconds 命令来指定取样时间 。取样完成后会进入命令行状态：
可以输入help查看相关的命令.这里说几个常用的命令
top命令，输入top命令默认是返加前10的占用cpu的方法。当然人可以在命令后面加数字指定top数
list命令根据你的正则输出相关的方法.直接跟可选项o 会输出所有的方法。也可以指定方法名
如： handlerData方法占cpu的100%
web命令：以网页的形式展现：更直观的显示cpu的使用情况【windows 下需要下载Graphviz ，下载后需要配置环境变量path ，不认会提示错误】
分析内存使用情况
和分析cpu差不多使用命令 go tool pprof httpdemo http://localhost:9909/debug/pprof/heap
默认情况下取样时只取当前内存使用情况，可以加可选命令alloc_objects，将从程序开始时的内存取样 go tool pprof -alloc_objects httpdemo http://localhost:9909/debug/pprof/heap
和cpu的命令一样，top list web。不同的是这里显示的是内存使用情况而已。这里我就不演示了。
安装go-torch
还有更方便的工具就是uber的 go-torch了 安装很简单
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go get github.com/uber/go-torch
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cd $GOPATH/src/github.com/uber/go-torch
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git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
然后运行FlameGraph下的 拷贝 flamegraph.pl 到 /usr/local/bin
火焰图分析CPU
使用命令 go-torch -u http://localhost:9909 --seconds 60 -f cpu.svg
在windows 下会提示： [0mFailed: could not generate flame graph: fork/exec D:GoProjectsrcFlameGraphflamegraph.pl: %1 is not a valid Win32 application. 解决办法如下：
先下载perl https://www.activestate.com/products/perl/downloads/ 或者 https://pan.baidu.com/s/107UTzX-9_vgFPTW93Ec3AA【需要确保添加了环境变量， 可以通过 perl -v 查看版本，安装路径中不要有空格 比如Program Files 中有空格也是有问题的 】
会在当前目录下生成cpu.svg文件，使用浏览器打开
更直观的看到应用程序的问题。handlerData方法占用的cpu时间过长。然后就是去代码里分析并优化了。
火焰图分析内存
使用命令
go-torch http://localhost:9909/debug/pprof/heap --colors mem -f mem.svg会在当前目录下生成cpu.svg文件，使用浏览器打开
参考：