> 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，获取各个函数占用的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。 [TOC] ## 工具型应用 > 如果你的应用程序是运行一段时间就结束退出类型，可以使用`runtime/pprof库`进行测试 ### 测试程序 (test.go) ~~~ package main import ( "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() { // CPU 性能测试 file, err := os.Create("./cpu.pprof") if err != nil { fmt.Printf("create cpu pprof failed, err:%v\n", err) return } pprof.StartCPUProfile(file) defer pprof.StopCPUProfile() for i := 0; i < 8; i++ { go logicCode() } time.Sleep(20 * time.Second) // Mem 性能测试 file2, err2 := os.Create("./mem.pprof") if err != nil { fmt.Printf("create mem pprof failed, err:%v\n", err2) return } pprof.WriteHeapProfile(file2) file.Close() } ~~~ > 程序执行后，等待30秒后会在当前目录下生成一个`cpu.pprof`文件 ### 解析分析报告 ~~~ go tool pprof cpu.pprof ~~~ > 执行上面的代码会进入交互界面，输入`top3`来查看程序中占用CPU前3位的函数 ~~~ top3 ~~~ > 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 > 我们还可以使用`list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 ~~~ list logicCode ~~~ ### 图形化分析报告 > 需要安装`graphviz`工具 > 下载地址：https://graphviz.org/download/，linux安装使用 `yum install graphviz` ~~~ go tool pprof --pdf cpu.pprof ~~~ ## 服务型应用 > 如果你的应用程序是一直运行的，比如web应用，那么可以使用`net/http/pprof库`，它能够在提供 HTTP 服务进行分析 ### web服务引如pprof ~~~ package main import ( "github.com/gin-contrib/pprof" "github.com/gin-gonic/gin" ) func main() { router := gin.Default() pprof.Register(router) ... router.Run(":8080") } ~~~ ### 访问性能测试web页面 > 地址：http://localhost:8080/debug/pprof/  * /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/heap： Memory Profiling 的路径，访问这个链接会得到一个内存 Profiling 结果的文件 * /debug/pprof/block：block Profiling 的路径 * /debug/pprof/goroutines：运行的 goroutines 列表，以及调用关系 ### 编写测试代码 > 路径：/test/request_test.go ~~~ package test import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "testing" ) // 向web接口请求，用于收集cpu占用情况。 func TestPprof(t *testing.T) { for i := 1; i <= 500; i++ { resp, _ := http.Get("http://localhost:8080/pro/test") defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) fmt.Println(string(body)) } } ~~~ ### 生成测试报告 > 点击`测试web页面`中的`profile`，进行cpu上的测试，点击后30s后会生成测试文件，在此期间快速的模拟访问，可执行以下脚本 ~~~ go test test/request_test.go ~~~ > 最后会生成`profile`文件供下载，将其拷贝到项目中，并进行分析报告 ### 解析分析报告 ~~~ go tool pprof profile ~~~ > 执行上面的代码会进入交互界面，输入`top3`来查看程序中占用CPU前3位的函数 ~~~ top3 ~~~ > 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 > 我们还可以使用`list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 ~~~ list logicCode ~~~ ### 图形化分析报告 > 需要安装`graphviz`工具 > 下载地址：https://graphviz.org/download/，linux安装使用 `yum install graphviz` ~~~ go tool pprof --pdf profile ~~~  > 参考文章：https://www.liwenzhou.com/posts/Go/performance_optimisation/