go-性能分析

go 性能分析

1. 使用默认 pprof 工具 : go tool pprof cpu.prof
2. 图形化界面依赖于graphviz
3. 常用命令：
   • top: 列出最高调用
   • list: 列出问题代码片段
   • peek: 查询具体函数的调用关系
   • web: 图形化界面

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go tool pprof mem.out

benchmark 测试

运行选项：

• bench: 输入正则表达式，匹配才会执行
• benchmem: 输出内存分配
• benchtime: 运行时间，默认1秒,可以设置次数，比如 500x
• -count: 轮速， 执行多次轮
• 生成profile 文件，用于 pprof 分析
• -cpuprofile=cpu.count
• -memprofile=mem.out
• -blockfile=block.out

运行结果： 运行次数，单词运行耗时，总耗时

google pprof 工具安装

web 界面展示

1. 使用 pprof工具分析： go get -u github.com/google/pprof
2. 安装 graphviz
3. web界面: pprof -http=:8080 cpu.prof

web 界面查看 最红最粗的就是 关键的性能瓶颈

使用反射会导致内存分配， 性能优化尽量减少反射的使用

如何查看火焰图

白色的是代码运行本身占用，有颜色红色，黄色等就是性能瓶颈(性能开销)

内存和cpu 分析 – view trace

• timeline: 时间线，表达执行时机
• Heap: 内存占用，分析 goroutine哪个消耗比较大，可以用来辅助分析内存逃逸
• Goroutines: 执行中的goroutine 和可以执行的goroutine
• Threads: 系统线程
• PROCS: go概念中的 processor

采样的概念

GO 逃逸分析

在go里面，对象可以被分配在栈或者堆上。 分配在堆上的，被称为内存逃逸

可能的原因 ( 不是必然逃逸，而是可能逃逸。 是否逃逸和 执行上下文有关)

1. 指针逃逸： 方法返回局部变量指针
2. interface{} 逃逸： 如使用 interface{} 作为参数或者返回值
3. 接口逃逸: 如以接口作为返回值
4. 大对象: 大对象会直接分配到堆上
5. 栈空间不足
6. 闭包: 闭包内部引用了外部变量
7. channel 传递指针

分析内存逃逸 gcflags=-m

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// gcflags=-m 用来分析内存逃逸
//case1: 指针逃逸
func returnpointer() *User { // 用结构体可以防止逃逸
    return &User{} //&User{...} escape to heap 
}
//case2: 输入 interface{} 会 让 str逃逸，命中第二个规则
func interface_escape() {
    str := "escaped !"
    // str escapes to heap , --> 原因 println 参数是 []interface{} {...}
    fmt.Println(str)
}

//case3: 接口逃逸
/*
//直接返回具体类型不会逃逸
func returnUser_interface() RepoImpl {
    return RepoImpl{}
}
*/
// 越是面向接口编程，会导致内存逃逸越严重，设计原则和性能在这里 就很冲突
func returnUser_interface() Repo {
    var u RepoImpl  // RepoImpl 实现接口 Repo ,会导致逃逸
    return u
}
//case6: 闭包引用外部变量
func case6() func() int {
    i := 0
    return func() int {
        i++
        return i  // i moved to heap , func liternal escapes to heap
    }
}