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go性能分析工具pprof的用途及使用詳解

 更新時間:2023年01月06日 14:13:06   作者:我是等閑之輩  
剛開始接觸go就遇到了一個內(nèi)存問題,在進行內(nèi)存分析的時候發(fā)現(xiàn)了一下比較好的工具,在此留下記錄,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于go性能分析工具pprof的用途及使用的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

pprof的用途

  • CPU Profiling:CPU 分析,按照一定的頻率采集所監(jiān)聽的應用程序 CPU(含寄存器)的使用情況,可確定應用程序在主動消耗CPU 周期時花費時間的位置
  • Memory Profiling:內(nèi)存分析,在應用程序進行堆分配時記錄堆棧跟蹤,用于監(jiān)視當前和歷史內(nèi)存使用情況,以及檢查內(nèi)存泄漏
  • Block Profiling:阻塞分析,記錄 goroutine 阻塞等待同步(包括定時器通道)的位置。阻塞分析對分析程序并發(fā)瓶頸非常有幫助。
  • Mutex Profiling:互斥鎖分析,報告互斥鎖的競爭情況

所以當內(nèi)存或者cpu飆升的時候,我們可以使用go自帶的性能分析利器pprof來查找問題所在。

Go 語言自帶的 pprof 庫就可以分析程序的運行情況,并且提供可視化的功能。它包含兩個相關(guān)的庫:

runtime/pprof

對于只跑一次的程序,例如每天只跑一次的離線預處理程序,調(diào)用 pprof 包提供的函數(shù),手動開啟性能數(shù)據(jù)采集。

net/http/pprof

對于在線服務,對于一個 HTTP Server,訪問 pprof 提供的 HTTP 接口,獲得性能數(shù)據(jù)。當然,實際上這里底層也是調(diào)用的 runtime/pprof 提供的函數(shù),封裝成接口對外提供網(wǎng)絡訪問。

利用runtime/pprof包實現(xiàn)cpu分析的步驟

package main

import (
    "flag"
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "runtime/pprof"
)

//執(zhí)行 go run main -help 查看幫助信息
//執(zhí)行 go run main -cpuprofile cpu.prof 生成cpu性能分析文件
func main() {
    var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "請輸入 -cpuprofile 指定cpu性能分析文件名稱")
    //在所有flag都注冊之后,調(diào)用:flag.Parse()
    flag.Parse()
    f, err := os.Create(*cpuprofile)
    if err != nil {
        log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
    }
    // StartCPUProfile為當前進程開啟CPU profile。
    if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
        log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
    }
    // StopCPUProfile會停止當前的CPU profile(如果有)
    defer pprof.StopCPUProfile()

    sum := 0
    for i := 0; i < 100; i++ {
        sum += i
    }
    fmt.Printf("sum=%d\n", sum)
}

這里對flag.String參數(shù)的解釋如下:

2、執(zhí)行命令生成本地文件cpu.prof:

go run main.go -cpuprofile cpu.prof

3、對文件進行分析:

go tool pprof cpu.prof

對應的參數(shù)說明:

利用runtime/pprof包實現(xiàn)內(nèi)存分析的步驟:

package main

import (
    "flag"
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "runtime"
    "runtime/pprof"
)

//執(zhí)行 go run main -help 查看幫助信息
//執(zhí)行 go run main -menprofile men.prof 生成內(nèi)存性能分析文件
func main() {
    var menprofile = flag.String("menprofile", "", "請輸入 -menprofile 指定內(nèi)存性能分析文件名稱")
    //在所有flag都注冊之后,調(diào)用:flag.Parse()
    flag.Parse()
    f, err := os.Create(*menprofile)
    if err != nil {
        log.Fatal("could not create memory profile: ", err)
    }
    defer f.Close() // error handling omitted for example
    runtime.GC()    // get up-to-date statistics
    if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
        log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
    }
    sum := 0
    for i := 0; i < 100; i++ {
        sum += i
    }
    fmt.Printf("sum=%d\n", sum)
}

然后就是生成本地性能分析文件和查看文件:

總結(jié):

其實,我們可以把上面兩個代碼合并,輸入 go run main.go -cpuprofile cpu.prof -menprofile men.prof同時生成cpu和內(nèi)存的性能分析文件。

利用net/http/pprof包進行性能分析

這個很簡單,直接啟動一個端口(和正常提供業(yè)務服務的端口不同)監(jiān)聽 pprof 請求:

package main

import (
    "fmt"
    "gin_pro/pkg/setting"
    "gin_pro/routers"
    "net/http"
    _ "net/http/pprof"
)

func main() {
    //用于pprof檢測內(nèi)存使用情況
    go func() {
        http.ListenAndServe("0.0.0.0:8080", nil)
    }()

    router := routers.InitRouter()

    s := &http.Server{
        Addr:           fmt.Sprintf(":%d", setting.HTTPPort),
        Handler:        router,
        ReadTimeout:    setting.ReadTimeout,
        WriteTimeout:   setting.WriteTimeout,
        MaxHeaderBytes: 1 << 20, // 1* 2^20 = 1*1024*1024 = 1M
    }
    s.ListenAndServe()
}

然后在終端執(zhí)行以下命令就能查看對應的數(shù)據(jù)了:

#所有過去內(nèi)存分配的采樣
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/allocs

#對活動對象的內(nèi)存分配進行采樣(活動)
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

# 下載 cpu profile,默認從當前開始收集 30s 的 cpu 使用情況,需要等待 30s
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
# wait 120s
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile?seconds=120    

#導致同步原語阻塞的堆棧跟蹤
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/block

#所有當前goroutine的堆棧跟蹤
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/goroutine

#爭用互斥鎖持有者的堆棧跟蹤
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/mutex

#當前程序的執(zhí)行軌跡。
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/trace

在可以直接在瀏覽器查看:

http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/

總結(jié) 

到此這篇關(guān)于go性能分析工具pprof的用途及使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)go性能分析工具pprof內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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