golang性能诊断看这篇就够了-猿码集

1. 前言

Go 作为一个年轻的编程语言，已经在大型 Web 应用、大数据分析、网络服务、云计算等多个领域得到广泛应用。但是，一些应用程序仍会因为性能问题而受到限制，例如延迟高、吞吐量低等。这时就需要进行性能优化，而第一步是进行性能诊断。本文将为大家介绍一些 Go 应用的性能诊断技术，以帮助你找出程序的瓶颈并做出优化。

2. CPU Profiling

2.1 CPU Profiling 简介

在 Go 中使用 pprof 包进行 CPU Profiling 可以帮助我们查找程序中占用 CPU 时间最多的函数，以便定位程序的瓶颈。需要注意的是，这种方式将程序性能的损失降到最低。

2.2 CPU Profiling 用法

在代码中添加下面的语句：


import (
    "runtime/pprof"
    "os"
)
func main() {
    f, err := os.Create("cpuprofile")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    pprof.StartCPUProfile(f)
    defer pprof.StopCPUProfile()
    // your code here
}

然后在程序运行时，会在当前目录下生成一个 cpuprofile 文件。为了更好地分析文件，我们需要使用 go tool pprof 工具。运行下面的命令：

go tool pprof mybinary cpuprofile

其中 mybinary 是你修改后的二进制文件名，cpuprofile 是上面生成的文件名。进入命令行之后你会看到类似下面的输出：


(pprof) top

这些输出结果告诉我们，哪些函数占用了大量的 CPU 时间。通过这些信息，我们可以确定程序的瓶颈，然后尝试优化它们。

3. Memory Profiling

3.1 Memory Profiling 简介

内存泄漏是一个常见的问题，如果长时间运行的 Go 程序不注意内存泄漏，就会占用大量的系统资源，从而导致系统崩溃。因此，在 Go 应用程序中，也需要使用内存 Profiling 技术来查找内存泄漏问题。

3.2 Memory Profiling 用法

使用内存 Profiling 技术的方式与使用 CPU Profiling 的方式基本相同。在你的代码中加入一些内容：


f, err := os.Create("memprofile")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer f.Close()
if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

运行你的程序，它将在当前目录下生成一个 memprofile 文件，用同样的方式，键入以下命令：

go tool pprof mybinary memprofile

然后输入 top 命令，你可以看到程序中最大的内存分配的函数，以及分配了多少内存。

4. Block Profiling

4.1 Block Profiling 简介

Block Profiling 是一种通过跟踪 goroutines 的阻塞情况来判断程序瓶颈的方法。当 goroutines 处于阻塞状态时，它们不能执行，这意味着它们是导致程序性能下降的一个潜在因素。

4.2 Block Profiling 用法

在你的代码中加入一些内容：


f, err := os.Create("blockprofile")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer f.Close()
if err := pprof.Lookup("block").WriteTo(f, 0); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

运行你的程序，它将在当前目录下生成一个 blockprofile 文件。使用相同的方式，键入以下命令：

go tool pprof mybinary blockprofile

然后输入 web 命令，你可以获取一个交互式的 UI，来分析和调试你的代码。

5. 总结

这篇文章介绍了三种常见的性能诊断技术用于 Go 应用程序 - CPU Profiling、Memory Profiling 和 Block Profiling。当你发现你的应用程序的响应时间很慢或者吞吐量不高时，你要检查你的程序的性能以找到问题。感谢您的阅读，希望对您有所帮助！

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