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go pprof使用

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leobhao
发布2024-04-01 08:18:15
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发布2024-04-01 08:18:15
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文章被收录于专栏:涓流

pprof 简介

工欲善其事必先利其器, java 中有 async-profile、 arthas、jstack/jmap/jstat 等一系列工具来辅助排查性能问题

在 linux 下,常用的调试定位工具:

  • vmstat、iostat、 mpstat、netstat、 sar 、top:查看系统、程序信息等
  • gprof、perf、perf top:定位到具体函数、调用等
  • strace、ltrace:系统调用、函数调用、库函数调用等
  • pstack、ptree、pmap:堆栈信息
  • dmesg:系统log信息

go 语言中在内存、性能排查方面主要使用 pprof:

  • pprof 是用于可视化和分析性能分析数据的工具
  • pprof 以 profile.proto 读取分析样本的集合,并生成报告以可视化并帮助分析数据(支持文本和图形报告)
  • profile.proto 是一个 Protocol Buffer v3 的描述文件,它描述了一组 callstack 和 symbolization 信息, 作用是表示统计分析的一组采样的调用栈,是很常见的 stacktrace 配置文件格式

pprof 的使用场景:

  • CPU Profiling:CPU 分析,按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU(含寄存器)的使用情况,可确定应用程序在主动消耗 CPU 周期时花费时间的位置
  • Memory Profiling:内存分析,在应用程序进行堆分配时记录堆栈跟踪,用于监视当前和历史内存使用情况,以及检查内存泄漏
  • Block Profiling:阻塞分析,记录 goroutine 阻塞等待同步(包括定时器通道)的位置
  • Mutex Profiling:互斥锁分析,报告互斥锁的竞争情况

pprof 的使用方式:

  • Report generation:报告生成
  • Interactive terminal use:交互式终端使用
  • Web interface:Web 界面

pprof 使用

引入 pprof

pprof 是入侵式的, 需要先引入依赖:

代码语言:text
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"net/http"
_ "net/http/pprof"

然后显示的开启一个端口(最好是单独启一个协程, 如果程序是一个web服务, 避免和web Server公用同一个端口):

代码语言:text
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go func() {
   log.Println(http.ListenAndServe(":6060", nil))
}()

我们引入了两个包: net/httpnet/http/pprof, 前者是启动一个http服务监听一个端口, 后者做了几件事情:

init 里面注册路由:

代码语言:text
复制
func init() {
	http.HandleFunc("/debug/pprof/", Index)
	http.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", Cmdline)
	http.HandleFunc("/debug/pprof/profile", Profile)
	http.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", Symbol)
	http.HandleFunc("/debug/pprof/trace", Trace)
}

实现ServeHTTP并注册以下几个路由:

代码语言:text
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var profileSupportsDelta = map[handler]bool{
	"allocs":       true,
	"block":        true,
	"goroutine":    true,
	"heap":         true,
	"mutex":        true,
	"threadcreate": true,
}
通过 web 界面访问

直接访问ip:port/debug/pprof 可以看到一些子页面, 类似如下:

代码语言:text
复制
/debug/pprof/

Types of profiles available:
Count	Profile
95	allocs
3	block
0	cmdline
55	goroutine
95	heap
1	mutex
0	profile
5	threadcreate
0	trace
full goroutine stack dump

我们常用的一些性能分析数据可以从这些页面得到:

  • cpu(CPU Profiling): /debug/pprof/profile,默认进行 30s 的 CPU Profiling,得到一个分析用的 profile 文件
  • block(Block Profiling):/debug/pprof/block,查看导致阻塞同步的堆栈跟踪
  • goroutine:/debug/pprof/goroutine,查看当前所有运行的 goroutines 堆栈跟踪
  • heap(Memory Profiling): /debug/pprof/heap,查看活动对象的内存分配情况
  • mutex(Mutex Profiling):/debug/pprof/mutex,查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪
  • threadcreate:/debug/pprof/threadcreate,查看创建新 OS 线程的堆栈跟踪
  • cmdline: 显示程序启动命令及参数
  • trace: 程序运行跟踪信息
交互终端使用
  1. CPU Profile: go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60

执行该命令后,需等待 60 秒(可调整 seconds 的值),pprof 会进行 CPU Profiling。结束后将默认进入 pprof 的交互式命令模式,可以对分析的结果进行查看或导出。交互模式下具体的命令可以通过 help 查看命令说明

代码语言:text
复制
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60
Fetching profile over HTTP from http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60
Saved profile in /root/pprof/pprof.pprof-amd64-linux.samples.cpu.001.pb.gz
File: pprof-amd64-linux
Type: cpu
Time: Jun 27, 2023 at 7:56pm (CST)
Duration: 60.14s, Total samples = 32.90s (54.71%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)


#### CPU Profile 
(pprof) top
Showing nodes accounting for 32.88s, 99.94% of 32.90s total
Dropped 15 nodes (cum <= 0.16s)
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    32.88s 99.94% 99.94%     32.88s 99.94%  github.com/wolfogre/go-pprof-practice/animal/felidae/tiger.(*Tiger).Eat
         0     0% 99.94%     32.88s 99.94%  github.com/wolfogre/go-pprof-practice/animal/felidae/tiger.(*Tiger).Live
         0     0% 99.94%     32.90s   100%  main.main
         0     0% 99.94%     32.90s   100%  runtime.main

上面的示例在结束 CPU Profiling 后, 通过 top 命令查看CPU占用久的函数, top 输出各列的含义:

  • flat:给定函数上运行耗时
  • flat%:同上的 CPU 运行耗时总比例
  • sum%:给定函数累积使用 CPU 总比例
  • cum:当前函数加上它之上的调用运行总耗时
  • cum%:同上的 CPU 运行耗时总比例
  1. 分析内存使用情况 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
  2. 阻塞同步分析 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/block
  3. 锁竞争分析 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/mutex
  4. 协程堆栈分析 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine
可视化分析

pprof 还提供了可视化界面的查看, 有两种操作方式(需要提前安装 graphviz 支持):

  1. 在本机操作, 在交互式终端输入 web, 此刻会打开浏览器跳转
  2. 如要将服务器/容器上的信息拉到本地分析, 在命令交互的时候会生成 .pb.gz 文件, 拉到本地后使用命令如: go tool pprof -http=:8081 ./pprof.pprof-amd64-linux.goroutine.001.pb.gz 即可跳转浏览器查看(有top占用、火焰图等信息) 备注: 这里生成的文件也可以采取 curl 生成: curl -o cpu.prof http://localhost:6060/debug/pprof/profile
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原始发表:2023-6-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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