Go性能分析

文章目录

1. 如何生成分析样本
2. 如何查看分析报告

Go 提供了 pprof 工具，可以用来做性能分析。pprof 可以读取分析样本的集合，并生成报告以可视化并帮助分析数据。

如何生成分析样本

runtime/pprof：采集程序的运行数据进行分析，通过调用如 runtime.StartCPUProfile 或 runtime.StopCPUProfile 等 API 生成分析样本。主要用于本地测试。
net/http/pprof：采集 HTTP Server 的运行时数据进行分析，通过 HTTP 服务获取 Profile 分析样本，底层还是调用的 runtime/pprof。主要用于服务器端测试。
go test: 通过 go test -bench=. -cpuprofile cpuprofile.out … 生成分析样本，主要用于本地基准测试。

如何查看分析报告

导入 pprof

只需要 import _ "net/http/pprof" 就可以导入 pprof。

package main

import (
  "log"
  "net/http"
  _ "net/http/pprof"
)

func main() {
  go func() {
    for {
      log.Println(Add("https://github.com/shipengqi"))
    }
  }()
  // 注意 net/http/pprof 注册是的默认的 mux
  // 如果使用的默认的 mux，可以在一个协程中调用 http.ListenAndServe
  http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)
}

var datas []string

func Add(str string) string {
  data := []byte(str)
  sData := string(data)
  datas = append(datas, sData)

  return sData
}

查看分析样本

访问 http://localhost:6060/debug/pprof/ 就可以查看分析样本。pprof 包括了一下几个子页面：

cpu（CPU Profiling）: <ip:port>/debug/pprof/profile?seconds=60，seconds 默认是 30s，表示等待时间
block（Block Profiling）：<ip:port>/debug/pprof/block，查看导致阻塞同步的堆栈跟踪
goroutine：<ip:port>/debug/pprof/goroutine，查看当前所有运行的 goroutines 堆栈跟踪
heap（Memory Profiling）: <ip:port>/debug/pprof/heap，查看活动对象的内存分配情况
mutex（Mutex Profiling）：<ip:port>/debug/pprof/mutex，查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪
threadcreate：<ip:port>/debug/pprof/threadcreate，查看创建新 OS 线程的堆栈跟踪
trace：<ip:port>/debug/pprof/trace?seconds=20，下载 20 秒的 trace 记录

这些分析样本可以直接在终端查看：

$ go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60
Fetching profile over HTTP from http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60
Saved profile in C:\Users\shipeng.CORPDOM\pprof\pprof.samples.cpu.002.pb.gz
Type: cpu
Time: Jun 12, 2020 at 2:16pm (CST)
Duration: 1mins, Total samples = 1.01mins (100.75%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top10
Showing nodes accounting for 56.80s, 93.71% of 60.61s total
Dropped 142 nodes (cum <= 0.30s)
Showing top 10 nodes out of 26
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    55.43s 91.45% 91.45%     55.78s 92.03%  runtime.cgocall
     0.38s  0.63% 92.08%     57.22s 94.41%  internal/poll.(*FD).writeConsole
     0.20s  0.33% 92.41%      0.49s  0.81%  runtime.mallocgc
     0.19s  0.31% 92.72%      0.35s  0.58%  unicode/utf16.Encode
     0.14s  0.23% 92.95%      0.33s  0.54%  runtime.scanobject
     0.10s  0.16% 93.12%      0.36s  0.59%  log.(*Logger).formatHeader
     0.10s  0.16% 93.28%      0.31s  0.51%  runtime.schedule
     0.09s  0.15% 93.43%     57.60s 95.03%  internal/poll.(*FD).Write
     0.09s  0.15% 93.58%      0.62s  1.02%  main.Add
     0.08s  0.13% 93.71%     56.21s 92.74%  syscall.WriteConsole

# 其他
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/heap
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/goroutine
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/block
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/mutex

# 下载 20 秒的 trace 记录
curl http://localhost:6060/debug/pprof/trace?seconds=20 > trace.out
# 查看
go tool trace trace.out

flat：给定函数上运行耗时
flat%：同上的 CPU 运行耗时总比例
sum%：给定函数累积使用 CPU 总比例
cum：当前函数加上它之上的调用运行总耗时
cum%：同上的 CPU 运行耗时总比例

在 web 中查看

也可以在 web 页面中查看，比如上面的示例，Saved profile in /Users/xxx/pprof/pprof.samples.cpu.002.pb.gz
生成了一个 profile 文件，执行 go tool pprof -http=":8081" <your path>/pprof.samples.cpu.002.pb.gz，就可以访问 http://localhost:8081
来查看。

框越大，线越粗代表它占用的时间越大。

火焰图（Flame graph）：

调用顺序由上到下，每一块代表一个函数，越大代表占用 CPU 的时间越长。

还可以查看 Top，Peek，Source 等。能够更方便、更直观的看到 Go 应用程序的调用链、使用情况等。

如果碰到 Could not execute dot; may need to install graphviz.，需要先安装 graphviz。

其他 heap，goroutine 等 profile 文件都可以使用上面的方式查看。

Trace

golang 的 GC 是很容易被忽视的性能影响因素。本地 benchmark 测试，由于时间较短，占用内存较少。一般不会触发 GC。线上 GC 问题定位有可以在
线上程序中添加 net/http/pprof，然后可以运行下面的命令：

1	curl http://ip:port/debug/pprof/trace?seconds=20 > trace.out

下载 20 秒的 trace 记录。通过 go tool trace trace.out 会打开一个 web 页面，可以查看 trace 信息。

View trace：查看跟踪
Goroutine analysis：Goroutine 分析
Network blocking profile：网络阻塞概况
Synchronization blocking profile：同步阻塞概况
Syscall blocking profile：系统调用阻塞概况
Scheduler latency profile：调度延迟概况，可以在这里查看整体的调用开销情况。
User defined tasks：用户自定义任务
User defined regions：用户自定义区域
Minimum mutator utilization：最低 Mutator 利用率

如果 View trace 打不开，报错 tr is not defined，看这里。
如果提示 Trace Viewer is running with WebComponentsV0 polyfill, and some features may be broken. As a workaround, you may try running chrome with “–enable-blink-features=ShadowDOMV0,CustomElementsV0,HTMLImports” flag. See crbug.com/1036492。可以到 chrome 安装目录执行
.\chrome.exe –new-window –enable-blink-features=ShadowDOMV0,CustomElementsV0,HTMLImports，在打开 trace 页面。

Goroutine analysis

进入 Goroutine analysis，可以看到程序运行过程中，每个函数块有多少个有 Goroutine 在跑，并且每个 Goroutine 的运行开销。

3 个 goroutine，分别是 runtime.main、runtime/trace.Start.func1、main.main.func1。点击进去查看 goroutine 具体做了些什么。

Execution Time，执行时间
Network Wait Time，网络等待时间
Sync Block Time，同步阻塞时间
Blocking Syscall Time，调用阻塞时间
Scheduler Wait Time，调度等待时间
GC Sweeping GC，GC 清扫时间
GC Pause GC，GC 暂停时间

还可以把 Graph 下载下来分析。

View trace

最上面的刻度表示时间线，如 0μs，200μs
PROCS，P 的数量，由 GOMAXPROCS 控制。Proc 0,1,2,3 分别代表 4 个 P。后面对应的是每个 P 上执行的 goroutine。

点击具体的 goroutine 可以查看详细信息：

Start：开始时间
Wall Duration：持续时间
Self Time：执行时间
Start Stack Trace：开始时的堆栈信息
End Stack Trace：结束时的堆栈信息
Incoming flow：输入流
Outgoing flow：输出流
Preceding events：之前的事件
Following events：之后的事件，可以在 View 中显示事件流。
All connected：所有连接的事件

使用 GODEBUG

线下环境可以通过添加环境变量 GODEBUG='gctrace=1' 来跟踪打印垃圾回收器信息：

1	GODEBUG='gctrace=1' go run main.go

配置 gctrace=1，垃圾回收器在每次回收时汇总所回收内存的大小以及耗时，并将这些内容汇总成单行内容打印到标准错误输出中。

格式：gc # @#s #%: #+#+# ms clock, #+#/#/#+# ms cpu, #->#-># MB, # MB goal, # P

gc #，GC 次数的编号，每次 GC 时递增
@#s，距离程序开始执行时的时间
#%，GC 占用的执行时间百分比
#+...+#，GC 使用的时间
#->#-># MB，GC 开始，结束，以及当前活跃堆内存的大小，单位M
# MB goal，全局堆内存大小
# P，使用 processor 的数量

示例：gc 11 @1.985s 0%: 0+1.0+0 ms clock, 0+1.0/2.0/5.0+0 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P

gc 11：GC 编号 11
@1.985s：程序执行时间 1.985s
0%：1.985s 中 gc 占用了 0%
0+1.0+0 ms clock：垃圾回收的时间，分别为 STW（stop-the-world）清扫的时间 + 并发标记和扫描的时间 + STW 标记的时间
0+1.0/2.0/5.0+0 ms cpu：垃圾回收占用的 cpu 时间
4->4->0 MB：GC 开始前堆内存 4M， GC 结束后堆内存 4M，当前活跃的堆内存 0M
5 MB goal：全局堆内存大小
8 P：本次 GC 使用了 8 个 P

使用 trace 包

package main

import (
“os”
“runtime/trace”
)

func main() {
// f, _ := os.Create(“trace.out”)
// defer f.Close()
// trace.Start(f)
trace.Start(os.Stderr)
defer trace.Stop()
…
}

go run main.go 2> trace.out 生成 trace 文件。通过 go tool trace trace.out，查看 trace 信息。

本文引自这里

iBlog

Write down what I think.