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go pprof 的使用操作代码

目录
  • 背景
  • pprof 是什么
  • gin 框架使用 pprof
  • 火焰图
  • 总结

背景

最近合作开发一个项目,项目部署发现了才跑了没多久,就直接宕机了,查看服slsVhV务器信息发现在某个时间端内存猛的暴涨了非常多,由于是合作开发的项目,我仔细的检查了自己的拿块代码,都没啥问题,另一个开发也说自己的代码没啥问题。

这没理没据的争论也不是个事,突然想起还有 pprof 这么个东西,正好能用上了。一顿操作下来,总算是找到了问题的根源。

pprof 是什么

pprofgo 中进行性能分析的工具,可以提供可视化数据查看。

pprof 的采样方式

  • runtime/pprof
  • net/http/pprof
  • test

这里举例采样内存信息。

package main
import (
	"os"
	"runtime/pprof"
)

func main() {
	var buf = make([][1024 * 1024]byte, 0)
	for i := 0; i < 100; i++ {
		buf = append(buf, [1024 * 1024]byte{})
	}
	f, err := os.OpenFile("heapProfile", os.O_CREATE|os.O_TRUNC|os.O_RdwR, os.ModePerm)
	if err != nil {
		return 
	}
	err = pprof.WriteHeapProfile(f)
	if err != nil {
		return 
	}
	println("结束")
}

程序跑完之后会在本地生成 heapProfile 文件,命令行执行 go tool pprof heapProfile 可进入终端交互,可以输入 top 等命令查看:

go pprof 的使用操作代码

这里可以输入 web 查看可视化界面,如果遇到 Could not execute dot; may need to install graphviz. 错误,需要自行安装,网上教程很多,本篇不提了。

go pprof 的使用操作代码

顺带提一下 runtime.MemStats 结构体字段解释

Alloc uint64 //golang语言框架堆空间分配的字节数
TotalAlloc uint64 //从服务开始运行至今分配器为分配的堆空间总 和,只有增加,释放的时候不减少
Sys uint64 //服务现在系统使用的内存
Lookups uint64 //被runtimjavascripte监视的指针数
Mallocs uint64 //服务分配内存对象的次数
Frees uint64 //服务回收内存对象的次数
HeapAlloc uint64 //服务分配的堆内存字节数
HeapSys uint64 //系统分配的作为运行栈的内存
HeapIdle uint64 //申请但是未分配的堆内存或者回收了的堆内存(空闲)字节数
HeapInuse uint64 //正在使用的堆内存字节数
HeapReleased uint64 //返回给OS的堆内存,类似C/C++中的free。
HeapObjects uint64 //堆内存块申请的量
StackInuse uint64 //正在使用的栈字节数
StackSys uint64 //系统分配的作为运行栈的内存
MSpanInuse uint64 //用于测试用的结构体使用的字节数
MSpanSys uint64 //系统为测试用的结构体分配的字节数
MCacheInuse uint64 //mcache结构体申请的字节数(不会被视为垃圾回收)
MCacheSys uint64 //操作系统申请的堆空间用于mcache的字节数
BuckHashSys uint64 //用于剖析桶散列表的堆空间
GCSys uint64 //垃圾回收标记元信息使用的内存
OtherSys uint64 //golang系统架构占用的额外空间
NextGC uint64 //垃圾回收器检视的内存大小
LastGC uint64 // 垃圾回收器最后一次执行时间。
PauseTotalNs uint64 // 垃圾回收或者其他信息收集导致服务暂停的次数。
PauseNs [256]uint64 //一个循环队列,记录最近垃圾回收系统中断的时间
PauseEnd [256]uint64 //一个循环队列,记录最近垃圾回收系统中断的时间开始点。
NumForcedGC uint32 //服务调用runtime.GC()强制使用垃圾回收的次数。
GCCPUFraction float64 //垃圾回收占用服务CPU工作的时间总和。如果有100个goroutine,垃圾回收的时间为1S,那么就占用了100S。
BySize //内存分配器使用情况

net/http/pprof

需要引入 net/http/pprof

package main
import (
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
)

func main() {
	_ = http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)
}

然后访问服务地址 http://127.0.0.1:6060/debug/pprof 即可看到如下图所示的调试界面:

go pprof 的使用操作代码

  • allocs:查看过去所有内存分配的样本。
  • block:查看导致阻塞同步的堆栈跟踪。
  • cmdline: 当前程序的命令行的完整调用路径。
  • goroutine:查看当前所有运行的 goroutines 堆栈跟踪。
  • heap:查看活动对象的内存分配情况。
  • mutex:查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪。
  • profile: 默认进行 30s 的 CPU Profiling,得到一个分析用编程客栈的 profile 文件。
  • threadcreate:查看创建新 OS 线程的堆栈跟踪。
  • trace:略,trace可以单独写一篇文章来介绍。

这里需要注意,如果需要对 blockmutex 的信息进行追踪,需要在代码中显式加上以下代码:

	runtime.SetBlockProfileRate(1) // 开启对阻塞操作的跟踪,block  
	runtime.SetMutexProfileFraction(1) // 开启对锁调用的跟踪,mutex

gin 框架使用 pprof

gingo 社区中使用较为广泛的一个 http 服务框架,其使用 pprof 进行性能分析,也有现成的轮子可以使用,引入 github.com/gin-contrib/pprof 即可,其实就是对于 net/http/pprof 的一个包装。

package main
import (
	"github.com/gin-contrib/pprof"
	"github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
	engine := gin.Default()
	pprof.Register(engine)
}

test

 	-bench=.
         进行性能测试,“.”是正则匹配,匹配了所有的测试函数python

    -benchmem
        打印出申请内存的次数。一般用于简单的性能测试,不会导出数据文件。

    -blockprofile block.out
        将协程的阻塞数据写入特定的文件(block.out)。如果-c,则写成二进制文件。

    -cpuprofile cpu.out
        将协程的CPU使用数据写入特定的文件(cpu.out)。如果-c,则写成二进制文件。

    -memprofile mem.out
        将协程的内存申请数据写入特定的文件(mem.out)。如果-c,则写成二进制文件。

    -mutexprofile mutex.out
        将协程的互斥数据写入特定的文件(mutex.out)。如果-c,则写成二进制文件。

    -trace trace.out
        将执行调用链写入特定文件(trace.out)。

test 导出的数据也需要通过 go tool pprof 来分析。

火焰图

安装

go get -u github.com/google/pprof

启动

pprof -http=:80编程80 heapProfile

访问 http://localhost:8080 可以得到下图:

go pprof 的使用操作代码

每个块都是可点击的,可以进行深度分析。

总结

pprofgo 中做性能分析的很强大的一个工具,支持内存,cpu,锁,goroutine 等数据采集,本篇主要是做个简单介绍,真正进行分析的时候,需要耐心了解各种图,数据展示的含义,一般来说还是比较好理解的。

pprof 性能分析是个很大的知识点,本篇仅做了简单的介绍,最好自己深入理解学习一下。

参考

golang pprof 实战-CPU,heap,alloc,goroutine,mutex,block

Go 语言编程之旅-pprof篇

实用go pprof使用指南

到此这篇关于go pprof 的使用的文章就介绍到这了,更多相关go pprof 使用内容请搜索我们以前的文章或开发者_开发培训继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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