Go 語言工具鏈中的 go pprof 可以幫助開發(fā)者快速分析及定位各種性能問題，如 CPU消耗 、內(nèi)存分配及阻塞分析 。具體作用如下：

性能分析首先需要使用 runtime.pprof 包嵌入到待分析程序的入口和結(jié)束處 。runtime.pprof 包在運(yùn)行時(shí)對(duì)程序進(jìn)行每秒 100 次的采樣，最少采樣 1 秒。然后將生成的數(shù)據(jù)輸出 ， 讓開發(fā)者寫入文件或者其他媒介上進(jìn)行分析。

go pprof 工具鏈配合 Graphviz 圖形化工具可以將 runtime.pprof 包生成的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 PDF格式，以圖片的方式展示程序的性能分析結(jié)果 。

1. 安裝 Graphviz

Graphviz 是一套通過文本描述的方法生成圖形的工具包。描述文本的語言叫做 DOT 。在 www.graphviz.org 網(wǎng)站可以獲取到最新的 Graphviz 各平臺(tái)的安裝包 。

CentOS下，可以使用 yum 指令直接安裝 ：

yum install graphviz

Ubuntu 下

sudo apt-get install graphviz

其它平臺(tái)安裝方式可參考： https://www.graphviz.org/download/

2. 安裝第三方包

runtime.pprof 提供基礎(chǔ)的運(yùn)行時(shí)分析的驅(qū)動(dòng)，但是這套接口使用起來還不是太方便，例如：

• 輸出數(shù)據(jù)使用 io.Writer 接口，雖然擴(kuò)展性很強(qiáng)， 但是對(duì)于實(shí)際使用不夠方便，不支持寫入文件；
• 默認(rèn)配置項(xiàng)較為復(fù)雜；

很多第三方的包在系統(tǒng)包 runtime.pprof 的技術(shù)上進(jìn)行便利性封裝，讓整個(gè)測試過程更為方便。這里使用 github.com/pkg/profile 包進(jìn)行例子展示，使用下面代碼安裝這個(gè)包：

go get github.com/pkg/profile

3. 性能分析示例

cpu.go 代碼內(nèi)容：

package mainimport ("time""github.com/pkg/profile"
)func joinSlice() []string {var arr []string// 為了進(jìn)行性能分析,這里在己知元素大小的情況下,還是使用 append()// 函數(shù)不斷地添加切片。性能較低,在實(shí)際中應(yīng)該避免,這里為了性能分析,故意這樣寫。for i := 0; i < 1000000; i++ {arr = append(arr, "arr")}return arr
}func main() {// 開始性能分析， Start 參數(shù)都是可選項(xiàng)，指定的分析項(xiàng)目是profile.CPUProfile// profile.ProfilePath(".") 指定輸出的分析文件路徑，// profile.Start 返回一個(gè)停止接口stopper := profile.Start(profile.CPUProfile, profile.ProfilePath("."))// 在main結(jié)束時(shí)停止性能分析defer stopper.Stop()// 分析的核心邏輯joinSlice()// 為了保證性能分析數(shù)據(jù)的合理性,分析的最短時(shí)間是 1 秒,使用 time.Sleep()//	在程序結(jié)束前等待 1 秒。如果你的程序默認(rèn)可以運(yùn)行 1 秒以上,這個(gè)等待可以去掉 。time.Sleep(time.Second)
}

性能分析需要可執(zhí)行配合才能生成分析結(jié)果，因此使用命令行對(duì)程序進(jìn)行編譯，步驟如下：

go build  -o cpu cpu.go			
./cpu												# 運(yùn)行可執(zhí)行文件，在當(dāng)前目錄下生成 cpu.pprof
go tool pprof  --pdf cpu cpu.pprof > cpu.pdf	

使用 go tool 工具鏈輸入 cpu.pprof 和 cpu 可執(zhí)行文件，生成 PDF 格式的輸出文件，將輸出文件重定向?yàn)?cpu.pdf 文件。這個(gè)過程中會(huì)調(diào)用 Graphviz 工具。
?

4. PDF 結(jié)果

每一個(gè)框?yàn)橐粋€(gè)函數(shù)調(diào)用的路徑，第 3 個(gè)方框中 joinSlice 函數(shù)耗費(fèi)了 76% 的 CPU 時(shí)間，存在性能瓶頸。

重新優(yōu)化代碼， 在己知切片元素?cái)?shù)量的情況下直接分配內(nèi)存，代碼如下：

func joinSlice() []string {const count = 1000000var arr = make([]string, count)for i := 0; i < count; i++ {arr[i] = "arr"}return arr
}

5. 實(shí)戰(zhàn)案例

https://github.com/wolfogre/go-pprof-practice
https://blog.wolfogre.com/posts/go-ppof-practice/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Go 学习笔记（81）— Go 性能分析工具 pprof的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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