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Go語言工具鏈中的 go pprof 可以幫助開發(fā)者快速分析及定位各種性能問題，如 CPU 消耗、內(nèi)存分配及阻塞分析。
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性能分析首先需要使用 runtime.pprof 包嵌入到待分析程序的入口和結(jié)束處。runtime.pprof 包在運行時對程序進行每秒 100 次的采樣，最少采樣 1 秒。然后將生成的數(shù)據(jù)輸出，讓開發(fā)者寫入文件或者其他媒介上進行分析。
go pprof 工具鏈配合 Graphviz 圖形化工具可以將 runtime.pprof 包生成的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 PDF 格式，以圖片的方式展示程序的性能分析結(jié)果。
安裝第三方圖形化顯式分析數(shù)據(jù)工具（Graphviz）
Graphviz 是一套通過文本描述的方法生成圖形的工具包。描述文本的語言叫做 DOT。
在 www.graphviz.org 網(wǎng)站可以獲取到最新的 Graphviz 各平臺的安裝包。
CentOS 下，可以使用 yum 指令直接安裝：
$ yum install graphiviz
安裝第三方性能分析來分析代碼包
runtime.pprof 提供基礎的運行時分析的驅(qū)動，但是這套接口使用起來還不是太方便，例如：
- 輸出數(shù)據(jù)使用 io.Writer 接口，雖然擴展性很強，但是對于實際使用不夠方便，不支持寫入文件。
- 默認配置項較為復雜。
很多第三方的包在系統(tǒng)包 runtime.pprof 的技術(shù)上進行便利性封裝，讓整個測試過程更為方便。這里使用 github.com/pkg/profile 包進行例子展示，使用下面代碼安裝這個包：
$ go get github.com/pkg/profile
性能分析代碼
下面代碼故意制造了一個性能問題，同時使用 github.com/pkg/profile 包進行性能分析。
本套教程所有源碼下載地址： https://pan.baidu.com/s/1ORFVTOLEYYqDhRzeq0zIiQ 提取密碼：hfyf
基準測試代碼如下（具體文件：./src/chapter11/profile/cpu.go）：
package main
import (
"github.com/pkg/profile"
"time"
)
func joinSlice() []string {
var arr []string
for i := 0; i < 100000; i++ {
// 故意造成多次的切片添加(append)操作, 由于每次操作可能會有內(nèi)存重新分配和移動, 性能較低
arr = append(arr, "arr")
}
return arr
}
func main() {
// 開始性能分析, 返回一個停止接口
stopper := profile.Start(profile.CPUProfile, profile.ProfilePath("."))
// 在main()結(jié)束時停止性能分析
defer stopper.Stop()
// 分析的核心邏輯
joinSlice()
// 讓程序至少運行1秒
time.Sleep(time.Second)
}代碼說明如下：
- 第 4 行，引用 github.com/pkg/profile 第三方包封裝。
- 第 14 行，為了進行性能分析，這里在已知元素大小的情況下，還是使用 append() 函數(shù)不斷地添加切片。性能較低，在實際中應該避免，這里為了性能分析，故意這樣寫。
- 第 22 行，使用 profile.Start 調(diào)用 github.com/pkg/profile 包的開啟性能分析接口。這個 Start 函數(shù)的參數(shù)都是可選項，這里需要指定的分析項目是 profile.CPUProfile，也就是 CPU 耗用。profile.ProfilePath(".") 指定輸出的分析文件路徑，這里指定為當前文件夾。profile.Start() 函數(shù)會返回一個 Stop 接口，方便在程序結(jié)束時結(jié)束性能分析。
- 第 25 行，使用 defer，將性能分析在 main() 函數(shù)結(jié)束時停止。
- 第 28 行，開始執(zhí)行分析的核心。
- 第 31 行，為了保證性能分析數(shù)據(jù)的合理性，分析的最短時間是 1 秒，使用 time.Sleep() 在程序結(jié)束前等待 1 秒。如果你的程序默認可以運行 1 秒以上，這個等待可以去掉。
性能分析需要可執(zhí)行配合才能生成分析結(jié)果，因此使用命令行對程序進行編譯，代碼如下：
$ go build -o cpu cpu.go
$ ./cpu
$ go tool pprof --pdf cpu cpu.pprof > cpu.pdf
代碼說明如下：
- 第 1 行將 cpu.go 編譯為可執(zhí)行文件 cpu。
- 第 2 行運行可執(zhí)行文件，在當前目錄輸出 cpu.pprof 文件。
- 第 3 行，使用 go tool 工具鏈輸入 cpu.pprof 和 cpu 可執(zhí)行文件，生成 PDF 格式的輸出文件，將輸出文件重定向為 cpu.pdf 文件。這個過程中會調(diào)用 Graphviz 工具，Windows 下需將 Graphviz 的可執(zhí)行目錄添加到環(huán)境變量 PATH 中。
最終生成 cpu.pdf 文件，使用 PDF 查看器打開文件，觀察后發(fā)現(xiàn)下圖所示的某個地方可能存在瓶頸。
圖：性能分析
圖中的每一個框為一個函數(shù)調(diào)用的路徑，第 3 個方框中 joinSlice 函數(shù)耗費了 50% 的 CPU 時間，存在性能瓶頸。重新優(yōu)化代碼，在已知切片元素數(shù)量的情況下直接分配內(nèi)存，代碼如下：
func joinSlice() []string {
const count = 100000
var arr []string = make([]string, count)
for i := 0; i < count; i++ {
arr[i] = "arr"
}
return arr
}代碼說明如下：
- 第 5 行，將切片預分配 count 個數(shù)量，避免之前使用 append() 函數(shù)的多次分配。
- 第 8 行，預分配后，直接對每個元素進行直接賦值。
重新運行上面的代碼進行性能分析，最終得到的 cpu.pdf 中將不會再有耗時部分。
本文名稱：創(chuàng)新互聯(lián)GO教程:gopprof命令（Go語言性能分析命令）完全攻略
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