pprof性能调优

Posted 2021-06-05 白小白2020

在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。

Go性能优化

• CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
• Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况
• Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
• Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的

采集性能数据

Go语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库：

• runtime/pprof：采集工具型应用运行数据进行分析
• net/http/pprof：采集服务型应用运行时数据进行分析
  pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取格格函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。

注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof

工具型应用

CPU分析

• 开启CPU分析：

pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)

• 停止CPU分析

pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)

应用执行结束后，就会生成一个文件，保存了我们的 CPU profiling 数据。得到采样数据之后，使用go tool pprof工具进行CPU性能分析。

内存性能优化

记录程序的堆栈信息

pprof.WriteHeapProfile(w io.Writer)

得到采样数据之后，使用go tool ppro默认是使用-inuse_space进行统计，还可以使用-inuse-objects查看分配对象的数量。

服务型引用

李文周博客

具体示例

package main

import (
	"flag"
	"fmt"
	"os"
	"runtime/pprof"
	"time"
)

// 一段有问题的代码
func logicCode() {
	var c chan int
	for {
		select {
		case v := <-c:
			fmt.Printf("recv from chan, value:%v\\n", v)
		default:
		}
	}
}

func main() {
	var isCPUprof bool
	var isMemprof bool

	// flag
	flag.BoolVar(&isCPUprof, "cpu", false, "turn cpu pprof on")
	flag.BoolVar(&isMemprof, "mem", false, "turn mem pprof on")
	flag.Parse()

	if isCPUprof {
		file, err := os.Create("./cpu.pprof")
		if err != nil {
			fmt.Println("create cpu pprof failed, err: ", err)
			return
		}
		pprof.StartCPUProfile(file)
		defer func() {
			pprof.StopCPUProfile()
			file.Close()
		}()
	}

	for i := 0; i < 4; i++ {
		go logicCode()
	}

	time.Sleep(20 * time.Second)

	if isMemprof {
		file, err := os.Create("./mem.pprof")
		if err != nil {
			fmt.Println("create mem pprof failed, err: ", err)
			return
		}
		pprof.WriteHeapProfile(file)
		defer func() {
			file.Close()
		}()
	}

}

1. go build编译后，执行pprof.exe -cpu=true命令，等待30秒会在当前目录下生成一个cpu.pprof文件
2. 使用go工具链里的pprof来分析一下

go tool pprof cpu.pprof

执行完上面的命令会进入交互界面如下：

C:\\GoProjects\\go\\src\\github.com\\baidengtian\\day09\\pprof>go tool pprof cpu.pprof      
Type: cpu
Time: Jul 18, 2020 at 9:30pm (CST)
Duration: 20.15s, Total samples = 1.13mins (336.05%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof)

3. 在交互界面输入top3来查看程序中占用CPU前3位的函数：

(pprof) top3
Showing nodes accounting for 65.99s, 97.45% of 67.72s total
Dropped 37 nodes (cum <= 0.34s)
Showing top 3 nodes out of 9
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    28.72s 42.41% 42.41%     55.24s 81.57%  runtime.selectnbrecv
    26.30s 38.84% 81.25%     26.34s 38.90%  runtime.chanrecv
    10.97s 16.20% 97.45%     66.38s 98.02%  main.logicCode

其中：

• flat：当前函数占用CPU的耗时
• flat：:当前函数占用CPU的耗时百分比
• sun%：函数占用CPU的耗时累计百分比
• cum：当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时
• cum%：当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时百分比
• 最后一列：函数名称

4. 我们还可以使用list函数名命令查看具体的函数分析，例如执行list logicCode查看我们编写的函数的详细分析。

(pprof) list logicCode
Total: 1.13mins
ROUTINE ======================== main.logicCode in C:\\GoProjects\\go\\src\\github.com\\baidengtian\\day09\\pprof\\main.go
    10.97s   1.11mins (flat, cum) 98.02% of Total
         .          .     19:// 一段有问题的代码
         .          .     20:func logicCode() {
         .          .     21:   var c chan int
         .          .     22:   for {
         .          .     23:           select {
    10.97s   1.11mins     24:           case v := <-c:
         .          .     25:                   fmt.Printf("recv from chan, value:%v\\n", v)
         .          .     26:           default:
         .          .     27:           }
         .          .     28:   }
         .          .     29:}

通过分析发现大部分CPU资源被24行占用，我们分析出select语句中的default没有内容会导致上面的case v:=<-c:一直执行。我们在default分支添加一行time.Sleep(time.Second)即可。
5. 图形化