golang 性能調優分析工具 pprof（下）

golang 性能調優分析工具 pprof（上）篇， 這是下篇。

4、net/http/pprof

4.1 代碼例子 1

go version go1.13.9

把上面的程序例子稍微改動下，命名爲 demohttp.go:

package main

import (
	"bytes"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"
	"math/rand"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"sync"
)

func main() {
	http.HandleFunc("/pprof-test", handler)

	fmt.Println("http server start")
	err := http.ListenAndServe(":8090", nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

func handler(resp http.ResponseWriter, req *http.Request) {
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(200)

	for i := 0; i < 200; i++ {
		go cyclenum(30000, &wg)
	}

	wg.Wait()

	wb := writeBytes()
	b, err := ioutil.ReadAll(wb)
	if err != nil {
		resp.Write([]byte(err.Error()))
		return
	}
	resp.Write(b)
}

func cyclenum(num int, wg *sync.WaitGroup) {
	slice := make([]int, 0)
	for i := 0; i < num; i++ {
		for j := 0; j < num; j++ {
			j = i + j
			slice = append(slice, j)
		}
	}
	wg.Done()
}

func writeBytes() *bytes.Buffer {
	var buff bytes.Buffer

	for i := 0; i < 30000; i++ {
		buff.Write([]byte{'a' + byte(rand.Intn(10))})
	}
	return &buff
}

4.2 開始分析

4.2.1 在 web 界面上分析

先運行上面的 demohttp.go 程序，執行命令：

go run demohttp.go

而後在瀏覽器輸入：http://localhost:8090/debug/pprof/，查看服務運行狀況，以下圖：

名稱	url	說明
allocs	$host/debug/pprof/allocs?debug=1	過去全部內存抽樣狀況
block	$host/debug/pprof/block?debug=1	同步阻塞時程序棧跟蹤的一些狀況
heap	$host/debug/pprof/heap?debug=1	活動對象的內存分配狀況
mutex	$host/debug/pprof/mutex?debug=1	互斥鎖持有者的棧幀狀況
profile	$host/debug/pprof/profile	cpu profile，點擊時會獲得一個文件，而後能夠用 go tool pprof 命令進行分析
threadcreate	$host/debug/pprof/threadcreate?debug=1	建立新 OS 線程的堆棧跟蹤狀況
trace	$host/debug/pprof/trace	當前程序執行的追蹤狀況，點擊時會獲得一個文件，能夠用 go tool trace 命令來分析這個文件

點擊上面的連接，就能夠查看具體的分析狀況。
不斷刷新網頁，能夠看到數據在不斷變化。

4.2.2 命令行交互分析

在命令行上運行 demohttp.go 程序，執行命令:

go run demohttp.go

A. 分析 cpu profile

在開啓另一個命令行終端，執行以下命令：

go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile?seconds=70

參數 seconds = 70：進行 70s 的數據樣本採集，這個參數能夠根據實際狀況調整。

上面的命令執行後，會等待 70s ， 而後纔會進入命令交互界面，如上圖

輸入 top 命令：

你們發現沒，其實與上面 runtime/pprof 在命令行交互時是同樣的操做，能夠參考上面的字段參數說明。

找出耗時代碼部分，也能夠用命令：list。

在 top 命令執行後，發現什麼問題沒？這個 top 命令顯示的信息都是系統調用信息耗時，沒有用戶定義的函數。爲何？下面進行分析。

B. 分析 memory profile

執行命令：

go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/heap

而後一樣輸入 top 命令查看函數使用狀況，以下圖：

其他的跟蹤分析命令相似，就不一一分析了。

把上面在終端命令行下交互分析的數據進行可視化分析。

4.2.3 圖形可視化分析

A. pprof 圖形可視化

在前面可視化分析中，咱們瞭解到可視化最重要有 2 步：1.採集數據 2.圖形化採集的數據。

在上面第三節 runtime/pprof 中，進入終端命令行交互操做，而後輸入 web 命令，就能夠生成一張 svg 格式的圖片，用瀏覽器能夠直接查看該圖片。咱們用一樣的方法來試一試。

1. 輸入命令：

go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile?seconds=30

2. 等待 30s 後輸入 web 命令

以下圖：

果真生成了一個 svg 文件，在瀏覽器查看該圖片文件，啥有用信息也沒有，以下圖：

爲何沒有有用信息？前面有講到過，沒有用戶訪問 http server ，須要的程序沒有運行，一直阻塞在那裏等待客戶端的訪問鏈接，因此 go tool pprof 只能採集部分代碼運行的信息，而這部分代碼又沒有消耗多少 cpu。

那怎麼辦？

一個方法就是用 http 測試工具模擬用戶訪問。這裏用 https://github.com/rakyll/hey 這個工具。
安裝 hey：

go get -u github.com/rakyll/hey

安裝完成後，進行 http 測試：

hey -n 1000 http://localhost:8090/pprof-test

同時開啓另外一終端執行命令：

go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile?seconds=120

等待 120s 後，採集信息完成，以下圖：

輸入 top 命令查看統計信息：

能夠看到用戶定義的一個最耗時函數是：main.cyclenum。若是要查看這個函數最耗時部分代碼，能夠用 list cyclenum 命令查看。

咱們這裏是要生成一張圖片，因此輸入 web 命令生成圖片：

在瀏覽器上查看 svg 圖片：

(圖片較大，只截取了部分)

這張圖完整的展現了 top 命令的信息。

B. web 可視化

執行命令：

go tool pprof -http=":8080" http://localhost:8090/debug/pprof/profile

同時開啓另外一終端執行測試命令：

hey -n 200 -q 5 http://localhost:8090/pprof-test

上面 go tool pprof 執行完成後，會自動在瀏覽器打開一個 http 地址，http://localhost:8080/ui/，以下圖：

(截取部分圖片)

這樣就能夠在web瀏覽器上查看分析數據了。

C. 火焰圖

用 http 測試框架 hey 訪問，命令爲：

hey -n 200 -q 5 http://localhost:8090/pprof-test

在壓測的同時開啓另外一終端執行命令：

go-torch -u http://localhost:8090

來生成火焰圖。

運行命令時在終端輸出了信息 ：

Run pprof command: go tool pprof -raw -seconds 30 http://localhost:8090/debug/pprof/profile

能夠看到 go-torch 的原始命令也是用到了 go tool pprof

上面這個命令默認生成了 torch.svg 的火焰圖文件，以下：

(截取一部分圖展現)

點擊方塊能夠查看更詳細信息:

參考

• pprof
  • README
• Profiling Go Programs
• runtime/pprof
• net/http/pprof
• go-torch
• Flame Graph
• http 壓測工具 hey