Golang pprof分析工具使用

1. 概述

go的pprof工具可以用来监测进程的运行数据，用于监控程序的性能，对内存使用和CPU使用的情况统信息进行分析。

官方提供了两个包：runtime/pprof和net/http/pprof，前者用于普通代码的性能分析，后者用于web服务器的性能分析

2. runtime/pprof的使用

该包提供了一系列用于调试信息的方法，可以很方便的对堆栈进行调试

• StartCPUProfile：开始监控cpu。
• StopCPUProfile：停止监控cpu，使用StartCPUProfile后一定要调用该函数停止监控。
• WriteHeapProfile：把堆中的内存分配信息写入分析文件中

测试代码

package main

import (
    "flag"
    "runtime/pprof"
    "log"
    "runtime"
    "math/rand"
    "os"
    "time"
)

var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile `file`")
var memprofile = flag.String("memprofile", "", "write memory profile to `file`")

const (
    col = 10000
    row = 10000
)

func main() {
    flag.Parse()
    if *cpuprofile != "" {
        f, err := os.Create(*cpuprofile)
        if err != nil {
            log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
        }
        if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {  //监控cpu
            log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
        }
        defer pprof.StopCPUProfile()
    }

    // 主逻辑区，进行一些简单的代码运算
    x := [row][col]int{}
    s := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))

    for i := 0; i < row; i++{
        for j := 0; j < col; j++ {
            x[i][j] = s.Intn(100000)
        }
    }


    for i := 0; i < row; i++{
        tmp := 0
        for j := 0; j < col; j++ {
            tmp += x[i][j]
        }
    }


    if *memprofile != "" {
        f, err := os.Create(*memprofile)
        if err != nil {
            log.Fatal("could not create memory profile: ", err)
        }
        runtime.GC() // GC，获取最新的数据信息
        if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {  // 写入内存信息
            log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
        }
        f.Close()
    }
}

go build
./pprof -cpuprofile cpu.prof -memprofile mem.prof // 会产生cpu分析文件和内存分析文件

然后本地运行go tool pprof cpu.prof就可以进入命令行，使用性能分析工具查看数据

• top：命令格式：top [n]，查看排名前n个数据，默认为10
• tree：命令格式：tree [n]，以树状图形式显示，默认显示10个
• web：以web形式查看，在web服务的时候经常被用到，需要安装gv工具（macos brew install graphviz）