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  • golang 使用pprof和go-torch做性能分析

    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

    1.  
      go get github.com/uber/go-torch
    2.  
      cd $GOPATH/src/github.com/uber/go-torch
    3.  
      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:

    https://blog.csdn.net/u014023993/article/details/98161776

    https://www.jianshu.com/p/a22174de24c7?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation

    https://www.cnblogs.com/li-peng/p/9391543.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/majiang/p/14208054.html
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