Go 库性能分析工具pprof

目录

• 场景
• pprof
• 生成 profile 文件
• CPU 性能分析
• 内存性能分析
• 分析 profile 文件 && 优化代码
• go tool pprof
• top 命令
• list 命令
• 总结

场景

我们一般没必要过度优化 Go 程序性能。但是真正需要时，Go 提供的 pprof 工具能帮我们快速定位到问题。比如，我们团队之前有一个服务，在本地和测试环境没问题，一到灰度环境，就报 cpu 负载过高，后经排查，发现某处代码死循环了。我把代码简化成如下：

// 处理某些业务，真实的代码中这个死循环很隐蔽
funcpython retrieveSomeThing() {
	for {}
}
// 处理其他的一些业务，无意义，用于后续做例子
func DOSomeThing() {
	do1()
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}
	do2()
}
// 无意义
func do1() {
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}
}
// 无意义
func do2() {
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}
}
func main() {
	go retrieveSomeThing()
  go doSomeThing()
	// 阻塞一下
	time.Sleep(3 * time.Second)
}

解决问题前，先介绍下 pprof。

pprof

pprof 包会输出运行时的分析数据(profiling data)，这些数据可以被 pprof 的可视化工具解析。Go 标准库主要提供了两个包：

• runtime/pprof 通过写入到文件的方式暴露 profile 数据；
• net/http/pprof 通过 http 服务暴露 profile 数据，适用于守护进程。

生成 profile 文件

CPU 性能分析

在 runtime/pprof 中，使用StartCPUProfile开启 CPU 性能分析。退出程序前，需要调用StopCPUProfile把采样数据 flush 到输出文件。

采样的频率默认是 100 Hz（每秒 100pssjeqF 次）。

// 输出到标准输出，一般是指定文件
if err := pprof.StartCPUProfile(os.Stdout); err != nil {
    log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
}
defer pprof.StopCPUProfile()

内存性能分析

调用 WriteHeapProfile 开启内存性能分析：

// 输出到标准输出，一般是指定文件
if err := pprof.WriteHeapProfile(os.Stdout); err != nil {
    log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
}
}

分析 profile 文件 && 优化代码

以开篇的代码为例，由于是 CPU 过载，我们可以在 main 函数开启 CPU Profile：

// 通过参数指定 cpu profile 输出的文件
var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to `file`")
func main() {
	flag.Parse()
	if *cpuprofile != "" {
		f, err := os.Create(*cpuprofile)
		if err != nil {
			log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
		}
		// 开启 CPU 分析
		if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
			log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
		}
		defer pprof.StopCPUProfile()
	}
	// 业务代码
	go retrieveSomeThing()
  go doSomeThing()
	// 模拟阻塞
	time.Sleep(5 * time.Second)
}

我们执行命令，输出 profile 文件到 cpu.prof。

go run main.go -cpuprofile cpu.prof

go tool pprof

Go 提供性能解析工具：go tool pprof。我们使用 go tool 打开 profile 文件。

> go tool pprof cpu.prof 
Type: cpu
Time: Nov 16, 2022 at 1:40pm (CST)
Duration: 5.17s, Total samples = 4.54s (87.75%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) 

这是个交互式的界面，输入help可以查看所有命令。

top 命令

我们使用 topN 命令，查看根据 flat 从大到小排序的前 N 条数据。

(pprof) top10
Sjavascripthowing nodes accounting for 4650ms, 100% of 4650ms total
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    4220ms 90.75% 90.75%     4450ms 95.70%  main.retrieveSomeThing
     230ms  4.95% 95.70%      230ms  4.95%  runtime.asyncPreempt
      80ms  1.72% 97.42%      200ms  4.30%  main.doSomeThing
      70ms  1.51% 98.92%       70ms  1.51%  main.do2 (inline)
      50ms  1.08%   100%       50ms  1.08%  main.do1 (inline)

top 命令返回数据有5个指标：

• flat : 本函数占用的 CPU 时间，不包括调用函数的时间；
• flat% : flat 占的百分比；
• sum% : 前面 flat% 的总和；
• cum : 累计时间，包括调用的函数的时间；
• cum% : cum 的百分比。

以main.doSomeThing（排第三的函数）为例子，耗时为：

func doSomeThing() {                   // flat: 80ms  cum: 200ms
	do1()                                // 执行时间 50ms
	for i := 0; i < 200000000; i++ {}    // 执行时间 80ms
	do2()                                // 执行时间 70ms
}

doSo开发者_Python培训meThing 的 flat 的值为：

for i := 0; i < 200000000; i++ {}的执行时间（80ms），不包括do1和do2的时间。

doSomeThing 的 cum 的值为：

cum(200ms) = doSomething的flat(80ms) + do1的flat(50ms) + do2的flat(70ms)

ps: top 可以使用 -cum 参数来指定，根据 cum 排序。

list 命令

明白了 top 的指标的意思，我们关注到，排在 top1 的函数是 retrieveSomeThing。可以使用 list 命令，查看 retrieveSomeThing 耗时：

(pprof) list retrieveSomeThing
Total: 4.65s
ROUTINE =================android======= main.retrieveSomeThing in /xxxx/pprof_note/pprof/main.go
     4.22s      4.45s (flat, cum) 95.70% of Total
      10ms       10ms      1:package main
         .          .      2:
         .          .      3:import (
         .          .      4:   "flag"
         .          .      5:   "log"
         .          .      6:   "os"
         .          .      7:   "runtime/pprof"
         .          .      8:   "time"
         .          .      9:)
         .          .     10:
         .          .     11:// 处理某些业务，真实的代码中这个死循环很隐蔽
         .          .     12:func retrieveSomeThing() {
     4.21s      4.44s     13:   for {
         .          .     14:   }
         .          .     15:}
         .          .     16:
         .          .     17:// 处理其他的一些业务，无意义，用于后续做例子
  编程客栈       .          .     18:func doSomeThing() {

我们定位到13行需要优化。

总结

pprof 还有很多玩法，包括其他的性能指标，go tool 的其他命令，profile 文件的可视化等。这个留给读者自行扩展阅读。

本文主要参考了 Russ Cox 大神的文章：《Profiling Go Programs》 （go.dev/blog/pprof）… 文章为反驳 "Go性能不如其他语言"的观点，借助 pprof 大幅度优化了程序的运行时间和内存。

以上就是Go 库性能分析工具pprof的详细内容，更多关于Go pprof性能分析的资料请关注我们其它相关文章！