golang pprof 性能分析工具

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hatlonely 1月 29, 2018
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性能优化是个永恒的话题,而很多时候我们在作性能优化的时候,往往基于代码上面的直觉,把所有能想到的优化都优化了一遍,不错过任何小的优化点,结果整个代码的逻辑变得极其复杂,而性能上面并没有太大的提升。事实上,性能问题往往集中在某些小点,有时候很小的改动就能有巨大的提升,所以问题的关键是是怎么去找出这些优化点,幸运的是 golang 在设计的时候就考虑了这个问题,原生提供了性能分析的工具,可以很方便地帮我们找到性能瓶颈

pprof 简介

golang 的性能分析库在 runtime/pprof 里,主要提供下面几个接口

// 堆栈分析
func WriteHeapProfile(w io.Writer) error
// cpu分析
func StartCPUProfile(w io.Writer) error
func StopCPUProfile()

使用上面比较简单,只需要将文件指针传给对应的函数即可,性能数据将写入到文件中,然后可以使用 golang 自带的 pprof 工具生成 svg,pdf 的可视化图,然后就可以很直观地从这些图里面看到主要的性能消耗了

举个例子

首先需要一个程序

首先需要在你的程序里面注入 pprof 代码,下面是一段示例代码,完整代码在:https://github.com/hatlonely/hellogolang/blob/master/cmd/pprof/pprof_runtime.go,这里使用的 PPCmd 方法,是为了方便使用,做的一个简单封装,代码在:https://github.com/hatlonely/easygolang/blob/master/pprof/pprof.go

func main() {
    go doSomething1()
    go doSomething2()
    go doSomething3()

    if err := pprof.PPCmd("cpu 10s"); err != nil {
        panic(err)
    }

    if err := pprof.PPCmd("mem"); err != nil {
        panic(err)
    }
}

编译,运行上面代码会生成两个 pprof 文件,cpu.pprof.yyyymmddhhmmssmem.pprof.yyyymmddhhmmss,编译运行的方法如下:

cd $GOPATH/src
git clone git@github.com:hatlonely/hellogolang.git
cd hellogolang
glide install
go build cmd/pprof_runtime.go
./pprof_runtime

pprof 文件分析

pprof 文件是二进制的,不是给人读的,需要翻译一下,而 golang 原生就给我们提供了分析工具,直接执行下面命令即可,会生成一张很直观的 svg 图片,直接用 chrome 就可以打开,当然也可以生成别的格式(pdf,png 都可以),可以用 go tool pprof -h 命令查看支持的输出类型

go tool pprof -svg ./pprof_runtime cpu.pprof.201801301415 > cpu.svg

注意这个工具依赖于 graphviz 工具,Mac 上可用 brew install graphviz,centos yum install graphviz 即可

性能分析图

http 接口

net/http/pprof 里面对 runtime/pprof 作了一些封装,对外提供了 http 接口,可以直接通过浏览器访问,但是只是一些字符串的结果,没有作可视化,体验并不是很好,用 go tool 访问体验能好一点

go tool pprof http://localhost:3000/debug/pprof/profile
go tool pprof http://localhost:3000/debug/pprof/heap

个人感觉这个接口比较鸡肋,首先最大的问题是展示上面并不直观,要是能直接在网页上面可视化地展示可能还真的挺方便的;还有就是需要额外的提供一个 http 的端口,而这个接口还依赖 net/http这就意味着如果你的应用使用的是其他第三方的 http 库,可能还需要解决兼容性的问题;实际上,我再使用这个接口的时候,在服务器压力较大的场景下,会出现访问超时,而这种压力较大情况下的性能可能才是真正的性能瓶颈。

建议在根据的需求,自己封装 runtime/pprof 的接口,当然是用场景比较简单也可以用我上面的封装,然后在服务里面自己提供一个专门的性能分析接口(可能是 gprc,thrift,或者其他的第三方 http 框架)

火焰图

除了上面生成的 svg 图,还可以生成火焰图,这是 uber 提供的一个工具,在显示上面可能更直观一些

安装命令如下:

go get github.com/uber/go-torch
git clone git@github.com:brendangregg/FlameGraph.git
export PATH=$PATH:/path/to/FlameGraph

使用方法如下:

go-torch --binaryname=./pprof_runtime --binaryinput=cpu.pprof.201801301415

性能分析图

参考链接

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