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一文搞懂pprof 一文搞懂伤寒论六经辨证

btikc 2024-10-12 10:47:40 技术文章 7 ℃ 0 评论

pprof是GoLang程序性能分析工具，prof是profile（画像）的缩写，用pprof我们可以分析下面9种数据

真正分析时常用4种

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

做性能分析，第一步需要先获取数据，然后对数据进行分析。所以下面展示一下如何进行数据获取。

1.数据获取

数据获取的方法和应用的类型相关：

工具型应用：执行完任务就退出
服务型应用：一直运行，如web服务等
使用默认 ServerMux
自定义 ServerMux
开源web框架，如gin等
grpc类服务

1.1工具形应用

工具形应用主要使用 runtime/pprof 库，将画像数据写入文件中。

package main
import (
	"fmt"
	"os"
	"runtime/pprof"
)
func main() {
	//CPU Profile
	f, err := os.Create("./cpuprofile")
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	defer f.Close()
	pprof.StartCPUProfile(f)
	defer pprof.StopCPUProfile()
	//Memory Profile
	fm, err := os.Create("./memoryprofile")
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	defer fm.Close()
	pprof.WriteHeapProfile(fm)
	for i := 0; i < 100; i++ {
		fmt.Println("程序员麻辣烫")
	}
}

执行完后，会发现cpuprofile、memoryprofile文件，里面包含cpu、内存的画像。 runtime/pprof 直接支持这两种画像。

1.2服务型应用

1.2.1使用默认ServerMux

这种是指使用了默认的 http.DefaultServeMux，通常是代码直接使用 http.ListenAndServe("0.0.0.0:8000", nil)，第二个参数赋值为nil的情况。对于这种只需要在代码中添加一行，匿名引用**net/http/pprof**。

package main
import (
   "fmt"
   "net/http"
   _ "net/http/pprof"
   "strings"
)
func sayhelloName(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
   r.ParseForm()       //解析参数，默认是不会解析的
   fmt.Println(r.Form) //这些信息是输出到服务器端的打印信息
   fmt.Println("path", r.URL.Path)
   fmt.Println("scheme", r.URL.Scheme)
   fmt.Println(r.Form["url_long"])
   for k, v := range r.Form {
      fmt.Println("key:", k)
      fmt.Println("val:", strings.Join(v, ""))
   }
   fmt.Fprintf(w, "Hello 程序员麻辣烫!")
}
func main() {
   http.HandleFunc("/", sayhelloName)       //设置访问的路由
   err := http.ListenAndServe(":9090", nil) //设置监听的端口
   if err != nil {
      fmt.Printf("ListenAndServe: %s", err)
   }
}

执行 http://localhost:9090/?url_long=111&url_long=222 可看到返回内容 “Hello 程序员麻辣烫!”。

执行 http://localhost:9090/debug/pprof/ 可看到画像信息，如图一所示。

1.2.2使用自定义的ServerMux

这里解释一下ServerMux，它是HTTP包中的一个结构体，里面存储了指定路径和该路径对应的处理函数

type ServeMux struct {
   mu    sync.RWMutex
   m     map[string]muxEntry
   es    []muxEntry // slice of entries sorted from longest to shortest.
   hosts bool       // whether any patterns contain hostnames
}

HTTP包中Server的hander默认就是DefaultServeMux

type Server struct {
   Addr    string  // TCP address to listen on, ":http" if empty
   Handler Handler // handler to invoke, http.DefaultServeMux if nil
}

http.ListenAndServe函数可以传递handler，如果handler不为nil，则说明研发自定义了 ServerMux，否则用的是默认DefaultServeMux

// ListenAndServe always returns a non-nil error.
func ListenAndServe(addr string, handler Handler) error {
   server := &Server{Addr: addr, Handler: handler}
   return server.ListenAndServe()
}

ListenAndServe最终会调用到ServeHTTP函数，根据路径找到对应的执行函数，整个流程结束

func (sh serverHandler) ServeHTTP(rw ResponseWriter, req *Request) {
   handler := sh.srv.Handler
   if handler == nil {
      handler = DefaultServeMux
   }
   if req.RequestURI == "*" && req.Method == "OPTIONS" {
      handler = globalOptionsHandler{}
   }
   handler.ServeHTTP(rw, req)
}

net/http/pprof包中，有init函数

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)
}

所以如果使用默认ServerMux，则不需要注册，但是如果使用自定义的ServerMux，则需要增加注册后，才能获取到pprof。

r.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index)
r.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline)
r.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
r.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol)
r.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)

这里就不编写代码了，因为自定义一个ServerMux虽然难度不大，但是还是有些耗时的。大家知道对这种情况如何添加pprof即可。

操作完成后，执行 http://localhost:9090/debug/pprof/ 可看到画像信息，如图一所示。

1.2.3开源web框架

开源web框架很多，因为常用gin，此处就讲述一下如何在gin框架中使用pprof。

在gin中使用pprof比较简单:

直接引入Gin项目组提供的gin-contrib/pprof包
调用pprof.Register(r)

package main
import (
   "github.com/gin-contrib/pprof"
   "github.com/gin-gonic/gin"
   "net/http"
)
func Ping(c *gin.Context) {
   c.String(http.StatusOK, "ok")
}
func main() {
   r := gin.Default()
   pprof.Register(r)
   r.GET("/ping", Ping)
   // Listen and Server in 0.0.0.0:8080
   r.Run(":8082")
}

执行 http://localhost:8082/ping 可看到返回结果 “OK”

执行 http://localhost:8082/debug/pprof/ 可看到画像信息，如图一所示

之所以调用pprof.Register(r)后pprof相关路由可访问，是因为Register替我们做了路径注册的事情

// Register the standard HandlerFuncs from the net/http/pprof package with
// the provided gin.Engine. prefixOptions is a optional. If not prefixOptions,
// the default path prefix is used, otherwise first prefixOptions will be path prefix.
func Register(r *gin.Engine, prefixOptions ...string) {
   RouteRegister(&(r.RouterGroup), prefixOptions...)
}
// RouteRegister the standard HandlerFuncs from the net/http/pprof package with
// the provided gin.GrouterGroup. prefixOptions is a optional. If not prefixOptions,
// the default path prefix is used, otherwise first prefixOptions will be path prefix.
func RouteRegister(rg *gin.RouterGroup, prefixOptions ...string) {
   prefix := getPrefix(prefixOptions...)
   prefixRouter := rg.Group(prefix)
   {
      prefixRouter.GET("/", pprofHandler(pprof.Index))
      prefixRouter.GET("/cmdline", pprofHandler(pprof.Cmdline))
      prefixRouter.GET("/profile", pprofHandler(pprof.Profile))
      prefixRouter.POST("/symbol", pprofHandler(pprof.Symbol))
      prefixRouter.GET("/symbol", pprofHandler(pprof.Symbol))
      prefixRouter.GET("/trace", pprofHandler(pprof.Trace))
      prefixRouter.GET("/allocs", pprofHandler(pprof.Handler("allocs").ServeHTTP))
      prefixRouter.GET("/block", pprofHandler(pprof.Handler("block").ServeHTTP))
      prefixRouter.GET("/goroutine", pprofHandler(pprof.Handler("goroutine").ServeHTTP))
      prefixRouter.GET("/heap", pprofHandler(pprof.Handler("heap").ServeHTTP))
      prefixRouter.GET("/mutex", pprofHandler(pprof.Handler("mutex").ServeHTTP))
      prefixRouter.GET("/threadcreate", pprofHandler(pprof.Handler("threadcreate").ServeHTTP))
   }
}

该项目地址为：https://github.com/shidawuhen/asap

1.2.4grpc类服务

上面的几种服务型应用都能通过链接直接访问，如果是grpc这种类型的服务，如何使用pprof呢？

pprof做CPU分析原理是按照一定的频率采集程序CPU（包括寄存器）的使用情况，所以我们可以

在gRPC服务启动时，异步启动一个监听其他端口的HTTP服务，通过这个HTTP服务间接获取gRPC服务的分析数据
因为gin使用默认的ServerMux（服务复用器），所以只要匿名导入net/http/pprof包，这个HTTP的复用器默认就会注册pprof相关的路由

package main
import (
   "context"
   "log"
   "net"
   "net/http"
   "google.golang.org/grpc"
   pb "grpcservice/helloworld"
   _ "net/http/pprof"
)
const (
   port = ":50051"
   portpprof = ":50052"
)
// server is used to implement helloworld.GreeterServer.
type server struct {
   pb.UnimplementedGreeterServer
}
// SayHello implements helloworld.GreeterServer
func (s *server) SayHello(ctx context.Context, in *pb.HelloRequest) (*pb.HelloReply, error) {
   log.Printf("Received: %v", in.GetName())
   return &pb.HelloReply{Message: "Hello " + in.GetName()}, nil
}
func main() {
   //pprof
   go func() {
      http.ListenAndServe(portpprof, nil)
   }()
   lis, err := net.Listen("tcp", port)
   if err != nil {
      log.Fatalf("failed to listen: %v", err)
   }
   s := grpc.NewServer()
   pb.RegisterGreeterServer(s, &server{})
   if err := s.Serve(lis); err != nil {
      log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
   }
}

github地址为：https://github.com/shidawuhen/grpcservice (以前学习时的demo竟然用到新文章上，开心)

执行 http://localhost:50052/debug/pprof/ 可看到画像信息，如图一所示

PS：通过分析上面几种类型，可以看出对于服务型应用，核心在于将pprof的路由注册到服务中，并能提供访问。

2.数据分析

虽然我们生成了数据，这些数据可以存储到文件里、也可以展示在浏览器中。

但是直接访问这些性能分析数据，我们是分析不过来什么的。Go在1.11版本后在它自带的工具集go tool里内置了pprof工具来分析由pprof库生成的数据文件。

使用go tool pprof分析数据，主要有两种写法：

通过路径，如go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/profile （进入命令行交互模式）
通过下载的文件，如go tool pprof cpuprofile （进入命令行交互模式）或者 go tool pprof -http=:9091 cpuprofile（进入web页面）

进入命令行交互模式后，可以使用help查看所有子命令，使用help <cmd|option>查看子命令使用方法。

(pprof) help
Commands:
	callgrind        Outputs a graph in callgrind format
	comments         Output all profile comments

(pprof) help top
Outputs top entries in text form
  Usage:
    top [n] [focus_regex]* [-ignore_regex]* [-cum] >f

具体选择哪种根据自己需要使用，本文都是用通过路径的方案进行分析，使用https://github.com/shidawuhen/asap中的代码。

2.1CPU Profiling

先来看profile，访问/debug/pprof/profile这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载，可以通过带参数?=seconds=60进行60秒的数据采集。

为了模拟请求，使用ab进行压测，ab -k -c 1 -t 180 -n 100000000 http://localhost:8082/limit/countreject

执行go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/profile后，默认需要等30s才会显示交互

2.1.1列出最耗时的地方

(pprof) top 20
Showing nodes accounting for 30.06s, 99.01% of 30.36s total
Dropped 52 nodes (cum <= 0.15s)
Showing top 20 nodes out of 78
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
     8.74s 28.79% 28.79%      8.76s 28.85%  syscall.syscall
     5.99s 19.73% 48.52%      5.99s 19.73%  runtime.pthread_cond_signal
     4.46s 14.69% 63.21%      4.46s 14.69%  runtime.pthread_cond_wait
     3.25s 10.70% 73.91%      3.25s 10.70%  runtime.kevent
     2.25s  7.41% 81.32%      5.50s 18.12%  runtime.netpoll
        2s  6.59% 87.91%         2s  6.59%  runtime.nanotime
     1.44s  4.74% 92.65%      1.44s  4.74%  runtime.usleep
     0.68s  2.24% 94.89%      0.68s  2.24%  runtime.pthread_cond_timedwait_relative_np
     0.55s  1.81% 96.71%      1.23s  4.05%  runtime.notetsleep
     0.50s  1.65% 98.35%      0.67s  2.21%  net/http.(*connReader).backgroundRead
     0.11s  0.36% 98.72%     11.24s 37.02%  runtime.findrunnable
     0.04s  0.13% 98.85%      4.52s 14.89%  runtime.stopm
     0.03s 0.099% 98.95%      0.23s  0.76%  runtime.runqgrab
     0.02s 0.066% 99.01%      5.48s 18.05%  internal/poll.(*FD).Write
         0     0% 99.01%      2.84s  9.35%  asap/aredis.(*RedisManager).Do
         0     0% 99.01%      2.84s  9.35%  asap/aredis.(*RedisManager).Incr
         0     0% 99.01%      2.84s  9.35%  asap/aredis.(*RedisManager).Incr.func1
         0     0% 99.01%      2.84s  9.35%  asap/aredis.(*RedisManager).redialDo
         0     0% 99.01%      3.10s 10.21%  asap/controller/limit.CountReject
         0     0% 99.01%      1.50s  4.94%  bufio.(*Reader).ReadLine

每一行表示一个函数的信息。

flat：函数在 CPU 上运行的时间

flat%：函数在CPU上运行时间的百分比

sum%：是从上到当前行所有函数累加使用 CPU 的比例，如第二行sum=48.52=28.79+19.73

cum：这个函数以及子函数运行所占用的时间，应该大于等于flat

cum%：这个函数以及子函数运行所占用的比例，应该大于等于flat%

最后一列：函数的名字

如果应用程序有性能问题，上面这些信息应该能告诉我们时间都花费在哪些函数的执行上。通过这些信息可以发现，redis操作所消耗的时间微乎其微。

2.1.2生成函数调用图

在交互模式下输入 web，就能自动生成一个 svg 文件，并跳转到浏览器打开，生成了一个函数调用图，不过需要安装graphviz后才能使用，安装方法可参考 https://shidawuhen.github.io/2020/02/08/go-callvis/ 。

左上角方框内数据：表示显示的为cpu的画像。显示的节点在总共30.36s的抽样中，占30.06s，比例为99.01%。

图中每个方框对应应用程序运行的一个函数，方框越大代表函数执行的时间越久（函数执行时间会包含它调用的子函数的执行时间，但并不是正比的关系）；方框之间的箭头代表着调用关系，箭头上的数字代表被调用函数的执行时间。具体细节可以参考：https://github.com/google/pprof/tree/master/doc#interpreting-the-callgraph

方框中显示的时间为总时间，findrunnable的总执行时间为11.24s，总时间占比为37.02%，只算函数自身执行时间为0.11s，总时间占比为0.36%=(0.11/11.24)*37.02%。调用函数5.49+4.52+0.23+0.82=11.06约等于11.24-0.11=11.13。

通过函数调用图，可以很直观的看出哪个函数耗时严重。

2.1.3分析函数代码

当确定出哪个函数耗时之后，可以用pprof分析函数中的哪一行导致的耗时，使用子命令：list 函数名。

(pprof) list CountReject
Total: 30.36s
ROUTINE ======================== asap/controller/limit.CountReject in /Users/bytedance/My/work/code/go/asap/controller/limit/countReject.go
         0      3.10s (flat, cum) 10.21% of Total
         .          .     16:// @Router /limit/countreject [get]
         .          .     17:func CountReject(c *gin.Context) {
         .          .     18:	currentTime := time.Now().Unix()
         .          .     19:	key := fmt.Sprintf("count:%d", currentTime)
         .          .     20:	limitCount := 5
         .      250ms     21:	fmt.Println(key)
         .      2.84s     22:	trafficCount, _ := aredis.GetRedis(aredis.BASEREDIS).Incr(key)
         .          .     23:	if trafficCount == 1 {
         .          .     24:		aredis.GetRedis(aredis.BASEREDIS).Expire(key, 86400)
         .          .     25:	}
         .          .     26:	if int(trafficCount) > limitCount {
         .       10ms     27:		c.String(http.StatusBadGateway, "reject")
         .          .     28:		return
         .          .     29:	}
         .          .     30:	c.String(http.StatusOK, "ok")
         .          .     31:}

可以看出，对于CountReject函数，耗时的位置主要在第22行，请求Redis的操作。

2.2Memory Profiling

memory profiling主要查看程序当前活动对象内存分配。使用方法和CPU Profiling一样，

执行go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/heap

2.2.1列出最耗内存的地方

仍然使用top命令，可以看出最耗内存的位置是：golang.org/x/net/webdav.(*memFile).Write

(pprof) top 20
Showing nodes accounting for 16250.09kB, 100% of 16250.09kB total
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
14704.35kB 90.49% 90.49% 14704.35kB 90.49%  golang.org/x/net/webdav.(*memFile).Write
 1024.38kB  6.30% 96.79%  1024.38kB  6.30%  runtime.malg
  521.37kB  3.21%   100%   521.37kB  3.21%  golang.org/x/net/webdav/internal/xml.init
         0     0%   100%  2154.28kB 13.26%  github.com/swaggo/gin-swagger/swaggerFiles.init.12
         0     0%   100%  1574.07kB  9.69%  github.com/swaggo/gin-swagger/swaggerFiles.init.5
         0     0%   100%    10976kB 67.54%  github.com/swaggo/gin-swagger/swaggerFiles.init.6
         0     0%   100% 15225.72kB 93.70%  runtime.doInit
         0     0%   100% 15225.72kB 93.70%  runtime.main
         0     0%   100%  1024.38kB  6.30%  runtime.mstart
         0     0%   100%  1024.38kB  6.30%  runtime.newproc.func1
         0     0%   100%  1024.38kB  6.30%  runtime.newproc1
         0     0%   100%  1024.38kB  6.30%  runtime.systemstack

每一列的含义和CPU Profiling中表达的一致，只不过这里显示的是内存。

2.2.2生成函数调用图

使用web命名，能够生成函数调用图，只不过显示的内容为内存维度

在这个代码里，我使用了swagger，在所有环境里都是打开的，所以看一下这个消耗可以发现生产环境确实是没必要开，浪费空间。

2.2.3分析函数代码

仍然使用list 函数名，如list runtime.malg

(pprof) list runtime.malg
Total: 15.87MB
ROUTINE ======================== runtime.malg in /usr/local/go/src/runtime/proc.go
       1MB        1MB (flat, cum)  6.30% of Total
         .          .   3227:	execLock.unlock()
         .          .   3228:}
         .          .   3229:
         .          .   3230:// Allocate a new g, with a stack big enough for stacksize bytes.
         .          .   3231:func malg(stacksize int32) *g {
       1MB        1MB   3232:	newg := new(g)
         .          .   3233:	if stacksize >= 0 {
         .          .   3234:		stacksize = round2(_StackSystem + stacksize)
         .          .   3235:		systemstack(func() {
         .          .   3236:			newg.stack = stackalloc(uint32(stacksize))
         .          .   3237:		})

可以看到内存主要消耗的位置。

2.3数据分析总结

使用profile可以获取很多重要信息，cpu profiling、memory profiling使用也是最频繁的。分析的时候，需要先获取到数据，通过web发现耗时的函数，然后通过list找到具体位置。

其它的数据的分析和CPU、Memory基本一致。下面列一下所有的数据类型：

http://localhost:8082/debug/pprof/ ：获取概况信息，即图一的信息
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/allocs : 分析内存分配
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/block : 分析堆栈跟踪导致阻塞的同步原语
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/cmdline : 分析命令行调用的程序，web下调用报错
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/goroutine : 分析当前 goroutine 的堆栈信息
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/heap : 分析当前活动对象内存分配
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/mutex : 分析堆栈跟踪竞争状态互斥锁的持有者
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/profile : 分析一定持续时间内CPU的使用情况
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/threadcreate : 分析堆栈跟踪系统新线程的创建
go tool pprof http://localhost:8082/debug/pprof/trace : 分析追踪当前程序的执行状况

3.总结

希望大家在生产环境中不会用到pprof，正常情况下，大部分问题都不需要用到pprof即可解决。使用pprof是有一定成本的，必须要想办法先能获取到数据。

如果真的遇到线上问题必须使用pprof，建议先想好要分析哪类数据。

pprof对程序的性能优化还是很有利的，获取数据后，可以快速定位到耗时较多的位置进行优化，而且也支持只打印和某个函数相关的命令，很人性化。

资料

https: //studygolang.com/articles/26918#reply0
Golang程序性能分析（一）pprof和go-torch
Golang程序性能分析（二）在Echo和Gin框架中使用pprof
Golang程序性能分析（三）用pprof分析gRPC服务的性能
Golang 大杀器之性能剖析 PProf https://segmentfault.com/a/1190000016412013
http://docscn.studygolang.com/pkg/runtime/pprof/
https://github.com/google/pprof/blob/master/doc/README.md
https://github.com/google/pprof/tree/master/doc
pprof的使用 https://www.jianshu.com/p/f4690622930d
手把手教你使用pprof分析web项目（Golang）https://www.yuque.com/u12472119/wtxoi6/ny150b

最后

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一文搞懂pprof 一文搞懂伤寒论六经辨证

1.数据获取

1.1工具形应用

1.2服务型应用

1.2.1使用默认ServerMux

1.2.2使用自定义的ServerMux

1.2.3开源web框架

1.2.4grpc类服务

2.数据分析

2.1CPU Profiling

2.1.1列出最耗时的地方

2.1.2生成函数调用图

2.1.3分析函数代码

2.2Memory Profiling

2.2.1列出最耗内存的地方

2.2.2生成函数调用图

2.2.3分析函数代码

2.3数据分析总结

3.总结

资料

最后

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1.数据获取

1.1工具形应用

1.2服务型应用

1.2.1使用默认ServerMux

1.2.2使用自定义的ServerMux

1.2.3开源web框架

1.2.4grpc类服务

2.数据分析

2.1CPU Profiling

2.1.1列出最耗时的地方

2.1.2生成函数调用图

2.1.3分析函数代码

2.2Memory Profiling

2.2.1列出最耗内存的地方

2.2.2生成函数调用图

2.2.3分析函数代码

2.3数据分析总结

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