Go语言性能优化建议与pprof性能调优详解

性能优化建议

简介：

• 性能优化的前提是满足正确可靠、简洁清晰等质量因素
• 性能优化是综合评估，有时候时间效率和空间效率可能对立
• 针对Go语言特性，介绍Go相关的性能优化建议

Benchmark的使用

性能表现需要实际数据衡量，Go语言提供了支持基准性能测试的benchmark工具。

示例：

//fib.go
package main

func Fib(n int) int {
    if n < 2 {
       return n
    }
    return Fib(n-1) + Fib(n-2)
}

//fib_test.go
package main

import (
    "testing"
)

func BenchmarkFib10(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
       Fib(10)
    }
}

• benchmark 和普通的单元测试用例一样，都位于 _test.go 文件中。
• 函数名以 Benchmark 开头，参数是 b *testing.B。和普通的单元测试用例很像，单元测试函数名以 Test 开头，参数是 t *testing.T。

运行示例：

• 运行当前 package 内的用例：go test .
• 运行子 package 内的用例： go test ./<package name>
• 如果想递归测试当前目录下的所有的 package：go test ./...

go test 命令默认不运行 benchmark 用例的，如果我们想运行 benchmark 用例，需要加上 -bench 参数。例如：

$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkFib10-16        5496252               212.5 ns/op
PASS
ok      GoProject1      1.454s

1. goos: windows：这行显示运行基准测试的操作系统，此处为 Windows。
2. goarch: amd64：这行显示运行基准测试的机器架构，此处为 64 位 AMD 架构。
3. pkg: GoProject1：这行显示包含基准测试代码的包名，此处为 “GoProject1”。
4. cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz：这行显示运行基准测试的机器 CPU 信息，包括 CPU 型号和时钟频率。
5. PASS：这行表示所有的测试，包括基准测试，都已成功通过。
6. ok GoProject1 1.454s：这行显示所有测试，包括基准测试，的整体执行时间。在这种情况下，整个测试套件执行时间大约为 1.454 秒。

BenchmarkFib10-16 是测试函数名，-16表示GOMAXPROCS的值为16，GOMAXPROCS 1.5版本后，默认值为CPU核数 。5496252 表示一共执行5496252 次，即b.N的值。212.5 ns/op表示每次执行花费212.5ns。

slice优化

预分配内存

接下来看两个函数：

func NoPreAlloc(size int) {
	data := make([]int, 0)
	for k := 0; k < size; k++ {
		data = append(data, k)
	}
}

func PreAlloc(size int) {
	data := make([]int, 0, size)
	for k := 0; k < size; k++ {
		data = append(data, k)
	}
}

分别为它们编写基准测试：

func BenchmarkNoPreAlloc(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		NoPreAlloc(1000000)

	}
}

func BenchmarkPreAlloc(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		PreAlloc(1000000)

	}
}

运行结果如下：

$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkNoPreAlloc-16               193           5968006 ns/op
BenchmarkPreAlloc-16                1498            825965 ns/op
PASS
ok      GoProject1      3.164s

可以看到预分配内存后，性能更好。因此应尽可能在使用make()初始化切片时提供容量信息。

大内存未释放

当我们在已有切片基础上创建新的切片时，新切片并不会创建一个新的底层数组。相反，它会共享同一个底层数组。这种情况下，如果我们从一个大切片中截取出一个小切片，并且在代码中保留对大切片的引用，那么原底层数组将会一直存在于内存中，得不到释放，即使大切片的内容对我们来说已经不再需要了。

举例说明： 假设有一个名为bigSlice的大切片，其底层数组非常大。然后我们基于bigSlice创建一个新的小切片smallSlice，并且在代码中保留对bigSlice的引用。这样一来，即使我们只使用smallSlice，底层数组也不会被释放，导致占用大量的内存。

优化建议：使用copy替代re-slice 为了避免上述陷阱，我们可以使用copy操作来创建一个新的切片，而不是在已有切片基础上使用re-slice。copy操作会将源切片的内容复制到一个新的底层数组中，这样就不会和原始切片共享底层数组，避免了底层数组无法释放的问题。

示例代码：

goCopy codebigSlice := make([]int, 1000000) // 假设bigSlice是一个非常大的切片
// 使用re-slice，smallSlice和bigSlice共享同一个底层数组
smallSlice := bigSlice[:100] 

// 使用copy，创建一个新的切片，底层数组得到释放
smallSlice = make([]int, 100)
copy(smallSlice, bigSlice[:100])

通过使用copy操作，我们可以避免因为底层数组无法释放而导致的内存浪费问题。

map优化

示例代码：

func NoPreAlloc(size int) {
    data := make(map[int]int)
    for k := 0; k < size; k++ {
       data[k] = 1
    }
}

func PreAlloc(size int) {
    data := make(map[int]int, size)
    for k := 0; k < size; k++ {
       data[k] = 1
    }
}

func BenchmarkNoPreAlloc(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		NoPreAlloc(1000000)
	}
}

func BenchmarkPreAlloc(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		PreAlloc(1000000)
	}
}

运行测试：

$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkNoPreAlloc-16                12          90044942 ns/op
BenchmarkPreAlloc-16                  26          50461700 ns/op
PASS
ok      GoProject1      2.637s

可以发现map预分配内存后效果更好。

分析：

• 不断向map中添加元素的操作会触发map的扩容
• 提前分配好空间可以减少内存拷贝和Rehash的消耗。
• 建议根据实际需求提前预估好需要的空间

字符串处理优化

使用strings.Builder、预分配内存。

示例代码：

func Plus(n int, str string) string {
    s := ""
    for i := 0; i < n; i++ {
       s += str
    }
    return s
}

func StrBuilder(n int, str string) string {
    var builder strings.Builder
    for i := 0; i < n; i++ {
       builder.WriteString(str)
    }
    return builder.String()
}

func ByteBuffer(n int, str string) string {
    buf := new(bytes.Buffer)
    for i := 0; i < n; i++ {
       buf.WriteString(str)
    }
    return buf.String()
}

func PreStrBuilder(n int, str string) string {
	var builder strings.Builder
	builder.Grow(n * len(str))
	for i := 0; i < n; i++ {
		builder.WriteString(str)
	}
	return builder.String()
}
func PreStrByteBuffer(n int, str string) string {
	buf := new(bytes.Buffer)
	buf.Grow(n * len(str))
	for i := 0; i < n; i++ {
		buf.WriteString(str)
	}
	return buf.String()
}

func BenchmarkPlus(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		Plus(100000, "wxy")
	}
}

func BenchmarkStrBuilder(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		StrBuilder(100000, "wxy")
	}
}

func BenchmarkByteBuffer(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		ByteBuffer(100000, "wxy")
	}
}

func BenchmarkPreStrBuilder(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		PreStrBuilder(100000, "wxy")
	}
}

func BenchmarkPreByteBuffer(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		PreStrByteBuffer(100000, "wxy")
	}
}

运行结果：

$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkPlus-16                       1        1126084200 ns/op
BenchmarkStrBuilder-16              3982            284773 ns/op
BenchmarkByteBuffer-16              2947            485091 ns/op
BenchmarkPreStrBuilder-16           4771            278961 ns/op
BenchmarkPreByteBuffer-16           3310            364676 ns/op
PASS
ok      GoProject1      6.457s

• 使用＋拼接性能最差，strings.Builder，bytes.Buffer相近，strings.Builder更快
• 字符串在Go语言中是不可变类型，占用内存大小是固定的
• 使用＋每次都会重新分配内存
• strings.Builder， bytes.Buffer底层都是[]byte数组。内存扩容策略，不需要每次拼接重新分配内存
• 预分配内存后，strings.Builder， bytes.Buffer性能都有所提升

结构体优化

示例代码：

func EmptyStructMap(n int) {
    m := make(map[int]struct{})
    for i := 0; i < n; i++ {
       m[i] = struct{}{}
    }
}
func BoolMap(n int) {
    m := make(map[int]bool)
    for i := 0; i < n; i++ {
       m[i] = false
    }
}

func BenchmarkEmptyStructMap(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
       EmptyStructMap(100000000)
    }
}

func BenchmarkBoolMap(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
       BoolMap(100000000)
    }
}

执行结果：

$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkEmptyStructMap-16             1        13943515100 ns/op
BenchmarkBoolMap-16                    1        14002905100 ns/op
PASS
ok      GoProject1      28.215s

可以发现使用空结构体性能较好。

使用空结构体节省内存：

• 空结构体struct{}实例不占据任何的内存空间
• 可作为各种场景下的占位符使用
• 节省资源
• 空结构体本身具备很强的语义，即这里不需要任何值，仅作为占位符

atomic包

示例代码：

type atomicCounter struct {
    i int32
}

func AtomicAddOne(c *atomicCounter) {
    atomic.AddInt32(&c.i, 1)
}

type mutexCounter struct {
    i int32
    m sync.Mutex
}

func MutexAddOne(c *mutexCounter) {
    c.m.Lock()
    c.i++
    c.m.Unlock()
}

func BenchmarkAtomicAddOne(b *testing.B) {
    var c atomicCounter
    b.ResetTimer()
    for i := 0; i < b.N; i++ {
       AtomicAddOne(&c)
    }
}

func BenchmarkMutexAddOne(b *testing.B) {
    var c mutexCounter
    b.ResetTimer()
    for i := 0; i < b.N; i++ {
       MutexAddOne(&c)
    }
}

运行结果：

$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkAtomicAddOne-16        255736488                4.565 ns/op
BenchmarkMutexAddOne-16         99685160                13.66 ns/op
PASS
ok      GoProject1      3.101s

使用atomic包：

• 锁的实现是通过操作系统来实现，属于系统调用
• atomic操作是通过硬件实现，效率比锁高
• sync.Mutex应该用来保护一段逻辑，不仅仅用于保护一个变量
• 对于非数值操作，可以使用atomic.Value，能承载一个interface{}

小结

• 避免常见的性能陷阱可以保证大部分程序的性能
• 普通应用代码，不要一味地追求程序的性能
• 越高级的性能优化手段越容易出现问题
• 在满足正确可靠、简洁清晰的质量要求的前提下提高程序性能

pprof性能调优

在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。 Go语言是一个对性能特别看重的语言，因此语言中自带了 profiling 的库。

Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：

• CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
• Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况
• Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
• Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的

采集性能数据

Go语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库：

• runtime/pprof：采集工具型应用运行数据进行分析
• net/http/pprof：采集服务型应用运行时数据进行分析

pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取各个函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。

注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof。

本篇文章只对服务型应用进行性能分析。

服务型应用

如果你的应用程序是一直运行的，比如 web 应用，那么可以使用net/http/pprof库，它能够在提供 HTTP 服务进行分析。

如果使用了默认的http.DefaultServeMux（通常是代码直接使用 http.ListenAndServe(“0.0.0.0:8000”, nil)），只需要在你的web server端代码中按如下方式导入net/http/pprof

import _ "net/http/pprof"

如果你使用自定义的 Mux，则需要手动注册一些路由规则：

r.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index)
r.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline)
r.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
r.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol)
r.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)

如果你使用的是gin框架，那么推荐使用github.com/gin-contrib/pprof，在代码中通过以下命令注册pprof相关路由。

pprof.Register(router)

不管哪种方式，你的 HTTP 服务都会多出http://host:port/debug/pprof ，访问它会得到类似下面的内容：

这个路径下还有几个子页面：

• /debug/pprof/profile：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载
• /debug/pprof/heap： Memory Profiling 的路径，访问这个链接会得到一个内存 Profiling 结果的文件
• /debug/pprof/block：block Profiling 的路径
• /debug/pprof/goroutines：运行的 goroutines 列表，以及调用关系

下面是详细的解释：

Allocs: 过去所有内存分配的抽样

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: 所有当前 goroutine 的堆栈跟踪。使用 debug = 2作为查询参数，以与未恢复的惊慌相同的格式导出。

Heap: 活动对象的内存分配的抽样。在获取堆示例之前，可以指定 gc GET 参数来运行 GC。

Mutex: 对争用的互斥对象的持有者进行跟踪堆栈

profile: CPU 配置文件。可以在秒 GET 参数中指定持续时间。获得概要文件之后，使用 go 工具 pprof 命令调查概要文件。

Threadcreate: 导致创建新操作系统线程的堆栈跟踪

Trace: 当前程序执行的跟踪。可以在秒 GET 参数中指定持续时间。获得跟踪文件后，使用 go tool trace 命令调查跟踪。

go tool pprof命令

不管是工具型应用还是服务型应用，我们使用相应的pprof库获取数据之后，下一步的都要对这些数据进行分析，我们可以使用go tool pprof命令行工具。

go tool pprof最简单的使用方式为:

go tool pprof [binary] [source]

其中：

• binary 是应用的二进制文件，用来解析各种符号；
• source 表示 profile 数据的来源，可以是本地的文件，也可以是 http 地址。

注意事项： 获取的 Profiling 数据是动态的，要想获得有效的数据，请保证应用处于较大的负载（比如正在生成中运行的服务，或者通过其他工具模拟访问压力）。否则如果应用处于空闲状态，得到的结果可能没有任何意义。

项目调优分析

本案例使用了blob项目——类似博客的管理系统，用beego实现，源码我已经放到了github仓库里：https://github.com/palp1tate/blob，里面也有详细的使用说明。

修改main.go

为了能对这个项目进行调优分析，需要在main.go文件里添加几行代码：

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

go func() {
       http.ListenAndServe("localhost:8080", nil)
    }()

下面是修改后的main.go（只需要修改这一个文件）：

package main

import (
    _ "blob/models"
    _ "blob/routers"
    "blob/utils"
    "fmt"
    "github.com/beego/beego/v2/client/orm"
    "github.com/beego/beego/v2/server/web"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
    "net/http"
    _ "net/http/pprof"
)

func init() {
    username, _ := web.AppConfig.String("username")
    password, _ := web.AppConfig.String("password")
    host, _ := web.AppConfig.String("host")
    port, _ := web.AppConfig.String("port")
    database, _ := web.AppConfig.String("database")

    datasource := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/%s?charset=utf8mb4&loc=Local", username, password, host, port, database)
    err := orm.RegisterDataBase("default", "mysql", datasource)
    if err != nil {
       fmt.Printf("%v\n", err)
    }

    err = orm.RunSyncdb("default", false, true)
    if err != nil {
       fmt.Printf("%v\n", err)
    }

}

func main() {
    web.InsertFilter("/cms/index/*", web.BeforeRouter, utils.CmsLoginFilter)
    orm.RunCommand()
    go func() {
       http.ListenAndServe("localhost:8080", nil)
    }()
    web.Run()
}

安装go-wrk

为了使数据直观便于分析，需要使用压测工具。

推荐使用：https://github.com/wg/wrk 或 https://github.com/adjust/go-wrk，由于我是Windows系统，于是选择了后者，因为前者对Windows并不是很友好，虽然它的star数还要多些。

在GOPATH/src路径终端依次运行下列命令，注意是GOPATH/src：

git clone https://github.com/adjust/go-wrk.git
cd go-wrk
go mod init
go mod tidy
go build

这时你会发现go-wrk项目里会多出go-wrk.exe文件，为了方便使用我选择把它放在（也就是复制粘贴过去）GOPATH/bin目录下，当然你得把GOPATH/bin放在环境变量里面，至于为什么将go-wrk.exe放在$GOPATH/bin 里面，这似乎是一种规范。我的其他文章也有提到过。

通过上述操作就可以在任何地方使用go-wrk命令了。

命令行交互界面

首先需要保证我们的项目需要在本地跑起来。在项目根目录终端运行：

go build
./blob

当然也可以使用bee run命令，毕竟这是beego项目特有的运行方式。

然后在该路径下再开一个终端，用来跑压测，执行命令：

go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/

执行上面的代码会进入交互界面如下：

(base) PS F:\GolandProjects\beegoProject\blob> go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/
==========================BENCHMARK==========================
URL:                            http://localhost:8080/

Used Connections:               100
Used Threads:                   1
Total number of calls:          50000

===========================TIMINGS===========================
Total time passed:              22.95s
Avg time per request:           45.76ms
Requests per second:            2179.05
Median time per request:        45.14ms
99th percentile time:           53.77ms
Slowest time for request:       119.00ms

=============================DATA=============================
Total response body sizes:              251100000
Avg response body per request:          5022.00 Byte
Transfer rate per second:               10943208.24 Byte/s (10.94 MByte/s)
==========================RESPONSES==========================
20X Responses:          50000   (100.00%)
30X Responses:          0       (0.00%)
40X Responses:          0       (0.00%)
50X Responses:          0       (0.00%)
Errors:                 0       (0.00%)

接着再开一个终端，以使用pprof来分析。

执行命令：

go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile

执行上面的代码会进入交互界面如下：

(base) PS F:\GolandProjects\beegoProject\blob> go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Saved profile in C:\Users\19393\pprof\pprof.blob.exe.samples.cpu.004.pb.gz
File: blob.exe
Build ID: F:\GolandProjects\beegoProject\blob\blob.exe2023-08-01 16:06:16.7719208 +0800 CST   
Type: cpu
Time: Aug 1, 2023 at 4:10pm (CST)
Duration: 30s, Total samples = 44.41s (148.02%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof)

我们可以在交互界面输入top5来查看程序中占用CPU前5位的函数：

(pprof) top5
Showing nodes accounting for 27510ms, 61.95% of 44410ms total
Dropped 859 nodes (cum <= 222.05ms)
Showing top 5 nodes out of 246
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
   21960ms 49.45% 49.45%    22080ms 49.72%  runtime.cgocall
    2010ms  4.53% 53.97%     5980ms 13.47%  runtime.scanobject
    1410ms  3.17% 57.15%     1740ms  3.92%  runtime.greyobject
    1340ms  3.02% 60.17%     1730ms  3.90%  runtime.findObject
     790ms  1.78% 61.95%      790ms  1.78%  runtime.stdcall2

其中：

• flat：当前函数占用CPU的耗时
• flat：:当前函数占用CPU的耗时百分比
• sun%：函数占用CPU的耗时累计百分比
• cum：当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时
• cum%：当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时百分比
• 最后一列：函数名称

我们发现上面并没有我们自己写的函数，所以本项目的性能还是不错的。在大多数的情况下，我们可以通过分析这五列得出一个应用程序的运行情况，并对程序进行优化。

我们还可以使用list 函数名命令查看具体的函数分析，例如执行list cgocall查看我们编写的函数的详细分析。

(pprof) list cgocall
Total: 44.41s
ROUTINE ======================== runtime.cgocall in F:\Users\19393\sdk\go1.20.4\src\runtime\cgocall.go
    21.96s     22.08s (flat, cum) 49.72% of Total
         .          .    123:func cgocall(fn, arg unsafe.Pointer) int32 {
         .          .    124:   if !iscgo && GOOS != "solaris" && GOOS != "illumos" && GOOS != "windows" {
         .          .    125:           throw("cgocall unavailable")
         .          .    126:   }
         .          .    127:
         .          .    128:   if fn == nil {
         .          .    129:           throw("cgocall nil")
         .          .    130:   }
         .          .    131:
         .          .    132:   if raceenabled {
         .          .    133:           racereleasemerge(unsafe.Pointer(&racecgosync))        
         .          .    134:   }
         .          .    135:
         .          .    136:   mp := getg().m
         .          .    137:   mp.ncgocall++
         .          .    138:   mp.ncgo++
         .          .    139:
         .          .    140:   // Reset traceback.
         .          .    141:   mp.cgoCallers[0] = 0
         .          .    142:
         .          .    143:   // Announce we are entering a system call
         .          .    144:   // so that the scheduler knows to create another
         .          .    145:   // M to run goroutines while we are in the
         .          .    146:   // foreign code.
         .          .    147:   //
         .          .    148:   // The call to asmcgocall is guaranteed not to
         .          .    149:   // grow the stack and does not allocate memory,
         .          .    150:   // so it is safe to call while "in a system call", outside    
         .          .    151:   // the $GOMAXPROCS accounting.
         .          .    152:   //
         .          .    153:   // fn may call back into Go code, in which case we'll exit the
         .          .    154:   // "system call", run the Go code (which may grow the stack), 
         .          .    155:   // and then re-enter the "system call" reusing the PC and SP  
         .          .    156:   // saved by entersyscall here.
    21.94s     21.94s    157:   entersyscall()
         .          .    158:
         .          .    159:   // Tell asynchronous preemption that we're entering external  
         .          .    168:
         .          .    169:   // Update accounting before exitsyscall because exitsyscall may
         .          .    170:   // reschedule us on to a different M.
         .          .    171:   mp.incgo = false
         .          .    172:   mp.ncgo--
         .          .    173:
      20ms       40ms    174:   osPreemptExtExit(mp)
         .          .    175:
         .      100ms    176:   exitsyscall()
         .          .    177:
         .          .    178:   // Note that raceacquire must be called only after exitsyscall has
         .          .    179:   // wired this M to a P.
         .          .    180:   if raceenabled {
         .          .    181:           raceacquire(unsafe.Pointer(&racecgosync))

通过分析发现大部分CPU资源被157行占用，耗时21.94s。

图形化

或者可以直接输入web，通过svg图的方式查看程序中详细的CPU占用情况。 想要查看图形化的界面首先需要安装graphviz图形化工具。由于我是Windows系统，进入官网下载graphviz：https://graphviz.gitlab.io/download/

下载完后打开exe文件进行安装。

这里勾选第二个，自动帮你配置环境变量。后面快捷方式我选择不创建。

安装完毕后打开终端运行dot -v检查是否安装成功，安装成功应该会显示以下内容：

(base) PS C:\Users\19393> dot -v
dot - graphviz version 8.1.0 (20230707.0739)
libdir = "F:\Program Files\Graphviz\bin"
Activated plugin library: gvplugin_dot_layout.dll
Using layout: dot:dot_layout
Activated plugin library: gvplugin_core.dll
Using render: dot:core
Using device: dot:dot:core
The plugin configuration file:
        F:\Program Files\Graphviz\bin\config6
                was successfully loaded.
    render      :  cairo dot dot_json fig gdiplus json json0 map mp pic pov ps svg tk xdot xdot_json
    layout      :  circo dot fdp neato nop nop1 nop2 osage patchwork sfdp twopi
    textlayout  :  textlayout
    device      :  bmp canon cmap cmapx cmapx_np dot dot_json emf emfplus eps fig gif gv imap imap_np ismap jpe jpeg jpg json json0 metafile mp pdf pic plain plain-ext png pov ps ps2 svg tif tiff tk xdot xdot1.2 xdot1.4 xdot_json
    loadimage   :  (lib) bmp eps gif jpe jpeg jpg png ps svg

输入web前确认graphviz安装目录下的bin文件夹有无被添加到Path环境变量（我添加的系统变量）中。

接下来我们尝试用图形化的界面来进行分析。

先保证自己的beego项目运行在本地上，再开一个终端跑压测：go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/，另外再来一个和终端跑pprof，执行命令：go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile。

跑pprof的终端如下：

(base) PS F:\GolandProjects\beegoProject\blob> go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Saved profile in C:\Users\19393\pprof\pprof.blob.exe.samples.cpu.008.pb.gz
File: blob.exe
Build ID: F:\GolandProjects\beegoProject\blob\blob.exe2023-08-01 16:06:16.7719208 +0800 CST
Type: cpu
Time: Aug 1, 2023 at 7:02pm (CST)
Duration: 30s, Total samples = 44.25s (147.48%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) web
(pprof)

由于输入了web命令，浏览器会自动弹出查看svg的页面：

关于图形的说明： 每个框代表一个函数，理论上框的越大表示占用的CPU资源越多。 方框之间的线条代表函数之间的调用关系。 线条上的数字表示函数调用的时间。 方框中的第一行数字表示当前函数占用CPU的百分比，第二行数字表示当前函数累计占用CPU的百分比。

除了分析CPU性能数据，pprof也支持分析内存性能数据。比如，使用下面的命令分析http服务的heap性能数据，查看当前程序的内存占用以及热点内存对象使用的情况。

# 查看内存占用数据
go tool pprof -inuse_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -inuse_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
# 查看临时内存分配数据
go tool pprof -alloc_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -alloc_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

以下是查看内存占用数据的示例：

火焰图

火焰图（Flame Graph）是 Bredan Gregg 创建的一种性能分析图表，因为它的样子近似 🔥而得名。

可以通过如下方式来打开火焰图：

1. 先把压测跑上：go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/
2. 项目根目录新开一个终端，运行go tool pprof -http=:5200 http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile，30s后，浏览器会自动跳出新界面：http://localhost:5200/ui/，如下：

3. 跟之前的图形化界面差不多，接下来点击下图中图示任一个便能看到火焰图。

老版火焰图：

新版火焰图：

火焰图的优点是它是动态的：可以通过点击每个方块来 分析它下面的内容。

火焰图的调用顺序从上到下，每个方块代表一个函数，它下面一层表示这个函数会调用哪些函数，方块的大小代表了占用 CPU 使用的长短。火焰图的配色并没有特殊的意义，默认的红、黄配色是为了更像火焰而已。

火焰图的y轴表示cpu调用方法的先后，x轴表示在每个采样调用时间内，方法所占的时间百分比，越宽代表占据cpu时间越多。通过火焰图我们就可以更清楚的找出耗时长的函数调用，然后不断的修正代码，重新采样，不断优化。

此外还可以借助火焰图分析内存性能数据：

go tool pprof -http=:5200 -inuse_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:5200 -inuse_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:5200 -alloc_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:5200 -alloc_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

内存性能火焰图示例：