pprof 强大的golang性能分析工具使用简介

简介

性能分析是优化代码不可避免的一步。而拥有高效清晰的性能分析工具则能让我们事半功倍。
PProf就是一款Golang提供的强大代码性能分析，能够非常方便的监控代码运行性能。
这里简单的介绍pprof两种使用方式

使用net/http/pprof 包更适合整体分析
运行go test时收集相关信息更适合细节函数分析

性能数据采集

1.net/http/pprof 包
net/http/pprof 能将信息在http端口上暴露出来，入口为 IP:PORT/debug/pprof/
若应用为web服务器，只需引入包即可 _ “net/http/pprof”，会自动注册路由到/debug/pprof/
若应用为服务时，可开启一个goroutine开启端口并监听，如

package main

import (
	"log"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"strconv"
)

func main() {
	// 开启监听 使用pprof 性能分析
	go func() {
		log.Println(http.ListenAndServe(":8090", nil))
	}()

	// 业务代码
	for {
		TestCode("test")
	}
}

func TestCode(str string) string {
	data := []byte(str)
	sData := string(data)
	var sum = 0
	for i := 0; i < 10000; i++ {
		sum += i
	}
	sData += strconv.Itoa(sum)
	return sData
}

运行该服务即可在http://127.0.0.1:8090/debug/pprof/上查看性能数据如图所示

allocs 过去所有的内存分析采样
block 导致同步原语阻塞的堆栈跟踪
cmdline 当前程序的命令行调用
goroutine 当前所有goroutine堆栈跟踪
heap 活动对象内存分配采样
mutex 互斥锁跟踪
profile 生成cpuprofile文件生成文件可以用go tool pprof工具分析
threadcreate 创建系统线程的堆栈跟踪
trace 对当前程序执行的跟踪生成文件可以用go tool trace工具分析

go test采集数据
使用测试代码能够更准确地测试某一函数的性能

import (
	"testing"
	"time"
)

func Test_test(t *testing.T) {
	ti := time.Now()

	for {
		TestCode("test")
		if time.Now().Sub(ti) > time.Duration(30*time.Second) {
			break
		}
	}
}

使用改行命令可以生成cpu,mem的分析文件

go test -run Test_test -cpuprofile=cpu.prof -memprofile=mem.prof

性能数据分析

使用命令行分析
我们可以使用这条命令分析已经获取的文件

go tool pprof pprof文件

如图

我们可以使用top命令来查看最占用相关资源的部分
当然如果是使用的第一种监听方式也可以实时获取信息再来分析

go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/heap
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/block
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/mutex

这些命令默认采集30秒可在url最后添加 ?secends=10 来修改采集时间