前言
軟件開發過程中，項目上線并不是終點。上線后，還要對程序的取樣分析運行情況，并重構現有的功能，讓程序執行更高效更穩寫。 golang的工具包內自帶pprof功能，使找出程序中占內存和CPU較多的部分功能方便了不少。加上uber的火焰圖，可視化顯示，讓我們在分析程序時更簡單明了。
pprof有兩個包用來分析程序一個是net/http/pprof另一個是runtime/pprof，net/http/pprof只是對runtime/pprof包進行封裝并用http暴露出來，如下圖源碼所示：
使用net/http/pprof分析web服務
pprof分析web項目，非常的簡單只需要導入包即可。
_ "net/http/pprof"
編寫一個小的web服務器
package mainimport ( _ "net/http/pprof" "net/http" "time" "math/rand" "fmt")var Count int64 = 0func main() { go calCount() http.HandleFunc("/test", test) http.HandleFunc("/data", handlerData) err := http.ListenAndServe(":9909", nil ) if err != nil { panic(err) }}func handlerData(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { qUrl := r.URL fmt.Println(qUrl) fibRev := Fib() var fib uint64 for i:= 0; i < 5000; i++ { fib = fibRev() fmt.Println("fib = ", fib) } str := RandomStr(RandomInt(100, 500)) str = fmt.Sprintf("Fib = %d; String = %s", fib, str) w.Write([]byte(str))}func test(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fibRev := Fib() var fib uint64 index := Count arr := make([]uint64, index) var i int64 for ; i < index; i++ { fib = fibRev() arr[i] = fib fmt.Println("fib = ", fib) } time.Sleep(time.Millisecond * 500) str := fmt.Sprintf("Fib = %v", arr) w.Write([]byte(str))}func Fib() func() uint64 { var x, y uint64 = 0, 1 return func() uint64 { x, y = y, x + y return x }}var letterRunes = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890")func RandomStr(num int) string { seed := time.Now().UnixNano() if seed <= 0 { seed = time.Now().UnixNano() } rand.Seed(seed) b := make([]rune, num) for i := range b { b[i] = letterRunes[rand.Intn(len(letterRunes))] } return string(b)}func RandomInt(min, max int) int { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) return rand.Intn(max - min + 1) + min}func calCount() { timeInterval := time.Tick(time.Second) for { select { case i := <- timeInterval: Count = int64(i.Second()) } }}web服務監聽9909端口
web服務器有兩個http方法
test： 根據當前的秒數做斐波那契計算
data： 做一個5000的斐波那契計算并返回一個隨機的字符串
運行程序,通過訪問 http://192.168.3.34:9909/debug/pprof/可以查看web版的profiles相關信息
這幾個路徑表示的是
/debug/pprof/profile：訪問這個鏈接會自動進行 CPU profiling，持續 30s，并生成一個文件供下載
/debug/pprof/block：Goroutine阻塞事件的記錄。默認每發生一次阻塞事件時取樣一次。
/debug/pprof/goroutines：活躍Goroutine的信息的記錄。僅在獲取時取樣一次。
/debug/pprof/heap： 堆內存分配情況的記錄。默認每分配512K字節時取樣一次。
/debug/pprof/mutex: 查看爭用互斥鎖的持有者。
/debug/pprof/threadcreate: 系統線程創建情況的記錄。 僅在獲取時取樣一次。
除了這些golang為我提供了更多方便的方法，用于分析，下面我們來用命令去訪問詳細的信息
我們用wrk來訪問我們的兩個方法，這樣我們的服務會處在高速運行狀態，取樣的結果會更準確
wrk -c 20 -t 5 -d 3m http://192.168.3.34:9909/datawrk -c 20 -t 5 -d 3m http://192.168.3.34:9909/test
分析CPU使用情況
使用命令分析CPU使用情況
go tool pprof httpdemo http://192.168.3.34:9909/debug/pprof/profile
在默認情況下，Go語言的運行時系統會以100 Hz的的頻率對CPU使用情況進行取樣。也就是說每秒取樣100次，即每10毫秒會取樣一次。為什么使用這個頻率呢？因為100 Hz既足夠產生有用的數據，又不至于讓系統產生停頓。并且100這個數上也很容易做換算，比如把總取樣計數換算為每秒的取樣數。實際上，這里所說的對CPU使用情況的取樣就是對當前的Goroutine的堆棧上的程序計數器的取樣。
默認的取樣時間是30s 你可以通過-seconds 命令來指定取樣時間 。取樣完成后會進入命令行狀態：
可以輸入help查看相關的命令.這里說幾個常用的命令
top命令，輸入top命令默認是返加前10的占用cpu的方法。當然人可以在命令后面加數字指定top數
list命令根據你的正則輸出相關的方法.直接跟可選項o 會輸出所有的方法。也可以指定方法名
如： handlerData方法占cpu的74.81%
web命令：以網頁的形式展現：更直觀的顯示cpu的使用情況
分析內存使用情況
和分析cpu差不多使用命令
go tool pprof httpdemo http://192.168.3.34:9909/debug/pprof/heap
默認情況下取樣時只取當前內存使用情況，可以加可選命令alloc_objects，將從程序開始時的內存取樣
go tool pprof -alloc_objects httpdemo http://192.168.3.34:9909/debug/pprof/heap
和cpu的命令一樣，top list web。不同的是這里顯示的是內存使用情況而已。這里我就不演示了。
安裝go-torch
還有更方便的工具就是uber的go-torch了
安裝很簡單
go get github.com/uber/go-torchcd $GOPATH/src/github.com/uber/go-torchgit clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
然后運行FlameGraph下的 拷貝flamegraph.pl 到 /usr/local/bin
火焰圖分析CPU
使用命令
go-torch -u http://192.168.3.34:9909 --seconds 60 -f cpu.svg
會在當前目錄下生成cpu.svg文件，使用瀏覽器打開
更直觀的看到應用程序的問題。handlerData方法占用的cpu時間過長。然后就是去代碼里分析并優化了。
火焰圖分析內存
使用命令
go-torch http://192.168.3.34:9909/debug/pprof/heap --colors mem -f mem.svg
會在當前目錄下生成cpu.svg文件，使用瀏覽器打開
使用runtime/pprof分析項目
如果你的項目不是web服務，比如是rpc服務等，就要使用runtime/pprof。他提供了很多方法，有時間可以看一下源碼
我寫了一個簡單的工具類。用于調用分析
package profappimport ( "os" "rrnc_im/lib/zaplogger" "go.uber.org/zap" "runtime/pprof" "runtime")func StartCpuProf() { f, err := os.Create("cpu.prof") if err != nil { zaplogger.Error("create cpu profile file error: ", zap.Error(err)) return } if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil { zaplogger.Error("can not start cpu profile, error: ", zap.Error(err)) f.Close() }}func StopCpuProf() { pprof.StopCPUProfile()}//--------Memfunc ProfGc() { runtime.GC() // get up-to-date statistics}func SaveMemProf() { f, err := os.Create("mem.prof") if err != nil { zaplogger.Error("create mem profile file error: ", zap.Error(err)) return } if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil { zaplogger.Error("could not write memory profile: ", zap.Error(err)) } f.Close()}// goroutine blockfunc SaveBlockProfile() { f, err := os.Create("block.prof") if err != nil { zaplogger.Error("create mem profile file error: ", zap.Error(err)) return } if err := pprof.Lookup("block").WriteTo(f, 0); err != nil { zaplogger.Error("could not write block profile: ", zap.Error(err)) } f.Close()}在需要分析的方法內調用這些方法就可以 比如我是用rpc開放了幾個方法
type TestProf struct {}func (*TestProf) StartCpuProAct(context.Context, *im_test.TestRequest, *im_test.TestRequest) error { profapp.StartCpuProf() return nil}func (*TestProf) StopCpuProfAct(context.Context, *im_test.TestRequest, *im_test.TestRequest) error { profapp.StopCpuProf() return nil}func (*TestProf) ProfGcAct(context.Context, *im_test.TestRequest, *im_test.TestRequest) error { profapp.ProfGc() return nil}func (*TestProf) SaveMemAct(context.Context, *im_test.TestRequest, *im_test.TestRequest) error { profapp.SaveMemProf() return nil}func (*TestProf) SaveBlockProfileAct(context.Context, *im_test.TestRequest, *im_test.TestRequest) error { profapp.SaveBlockProfile() return nil}調用
profTest.StartCpuProAct(context.TODO(), &im_test.TestRequest{}) time.Sleep(time.Second * 30) profTest.StopCpuProfAct(context.TODO(), &im_test.TestRequest{}) profTest.SaveMemAct(context.TODO(), &im_test.TestRequest{}) profTest.SaveBlockProfileAct(context.TODO(), &im_test.TestRequest{})思想是一樣的，會在當前文件夾內導出profile文件。然后用火焰圖去分析，就不能指定域名了，要指定文件
go-torch httpdemo cpu.prof go-torch httpdemo mem.prof
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對VEVB武林網的支持。
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