1. 前言
代码性能分析是一个很重要的话题，对于开发中的优化和调试都有很大帮助。在Go语言中进行代码性能分析可以使用官方的go tool，包括pprof和trace，也可以使用第三方工具如uber的go-torch和grafana的go-sqltrace。
2. 使用pprof进行CPU分析
2.1 安装pprof
pprof是官方提供的工具，可以通过以下命令安装：
go get -u github.com/google/pprof
2.2 分析CPU性能
对于一个CPU密集型程序，我们可以使用pprof进行CPU性能分析。在代码中通过导入及使用 `runtime/pprof` 包进行性能分析。下面是一个使用CPU分析的例子：
package main
import (
"math/rand"
"os"
"runtime/pprof"
)
func test() {
var s []int
for i := 0; i < 10000000; i++ {
s = append(s, rand.Intn(100))
}
}
func main() {
f, err := os.Create("cpu.prof")
if err != nil {
panic(err)
}
defer f.Close()
if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
panic(err)
}
defer pprof.StopCPUProfile()
for i := 0; i < 5; i++ {
test()
}
}
这个例子一共运行了五次test函数，然后将pprof分析输出到文件cpu.prof中。接下来我们可以通过go tool pprof命令导入cpu.prof文件进行分析：
go tool pprof cpu.prof
这会进入pprof的命令行交互模式，通过输入 help 获得使用帮助。输入 top 可以查看资源最多的10个函数。我们可以输入 top -cum 表示查看累计调用耗时的排名。
3. 使用pprof进行内存分析
3.1 分析内存性能
对于一个内存占用过多的程序，我们可以通过pprof进行内存分析。和CPU分析类似，我们需要导入 `runtime/pprof` 包进行内存分析。
package main
import (
"math/rand"
"os"
"runtime/pprof"
"time"
)
func test() {
var s []int
for i := 0; i < 10000000; i++ {
s = append(s, rand.Intn(100))
}
time.Sleep(time.Second * 3)
}
func main() {
f, err := os.Create("mem.prof")
if err != nil {
panic(err)
}
defer f.Close()
if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
panic(err)
}
for i := 0; i < 5; i++ {
test()
}
pprof.Lookup("heap").WriteTo(os.Stdout, 1)
}
这个例子一共运行了五次test函数，然后将pprof分析输出到文件mem.prof中。最后通过pprof.Lookup("heap").WriteTo(os.Stdout, 1) 将内存分析内容输出到标准输出中。
3.2 使用go-torch进行分析
除了在命令行中使用pprof进行分析外，我们还可以通过第三方工具go-torch进行分析。go-torch是uber公司开源的一款用于分析CPU性能的可视化工具。
安装go-torch：
go get -u github.com/uber/go-torch
在代码中通过导入及使用 `github.com/uber/go-torch/tools` 包进行性能分析。下面是一个使用go-torch的例子：
package main
import (
"math/rand"
"time"
"github.com/uber/go-torch/tools"
)
func test() {
var s []int
for i := 0; i < 10000000; i++ {
s = append(s, rand.Intn(100))
}
time.Sleep(time.Second * 3)
}
func main() {
for i := 0; i < 5; i++ {
test()
}
err := tools.CPUProfile(time.Second, tools.CPUProfileOptions{})
if err != nil {
panic(err)
}
tools.Plot("torch.svg", "cpu.prof")
}
这个例子一共运行了五次test函数，然后使用go-torch生成分析结果，输出到torch.svg中。
4. 使用trace进行分析
4.1 导出trace数据
除了pprof以外，Go语言还提供了trace来进行更全面的性能分析。我们可以通过在命令行中使用trace导出性能数据，然后在浏览器中查看：
go run -trace trace.out main.go
这个命令会在执行完成之后，将性能数据写入到trace.out文件中。然后我们可以使用浏览器打开chrome://tracing页面，并将trace.out文件拖拽到页面上进行查看。
4.2 使用go-sqltrace进行分析
除了trace以外，我们还可以使用grafana提供的go-sqltrace工具进行性能分析。go-sqltrace支持对数据库语句进行跟踪，并将跟踪结果输出到文件中。
安装go-sqltrace：
go get -u github.com/grafana/go-sqltrace
在代码中使用go-sqltrace对数据库操作进行跟踪：
package main
import (
"context"
"database/sql"
"github.com/grafana/go-sqltrace"
_ "github.com/jinzhu/gorm/dialects/mysql"
"github.com/jmoiron/sqlx"
)
func main() {
db, err := sqlx.Connect("mysql", "user:password@tcp(localhost:3306)/testdb")
if err != nil {
panic(err)
}
defer db.Close()
traceLog, err := sqltrace.NewTraceLogger("trace.log")
if err != nil {
panic(err)
}
db = db.Unsafe()
db = db.DriverContext(context.WithValue(context.Background(), sqltrace.LogContextKey, traceLog))
defer traceLog.Close()
var result []struct {
Name string `db:"name"`
Value int `db:"value"`
}
err = db.Select(&result, "select name, value from test_table where value > ?", 10)
if err != nil {
panic(err)
}
}
这个例子使用了go-sqltrace对一个mysql查询进行跟踪，并将跟踪结果写入到文件trace.log中。
5. 总结
以上就是Go语言中使用pprof和trace进行代码性能分析的方法和实践。通过性能分析我们可以找到性能瓶颈，然后对瓶颈部分进行优化，提高程序的性能。