golang 效能調優分析工具 pprof（上）篇， 這是下篇。
四、net/http/pprof
4.1 程式碼例子 1
go version go1.13.9
把上面的程式例子稍微改動下，命名為 demohttp.go:
package main
import (
"bytes"
"fmt"
"io/ioutil"
"log"
"math/rand"
"net/http"
_ "net/http/pprof"
"sync"
)
func main() {
http.HandleFunc("/pprof-test", handler)
fmt.Println("http server start")
err := http.ListenAndServe(":8090", nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
func handler(resp http.ResponseWriter, req *http.Request) {
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(200)
for i := 0; i < 200; i++ {
go cyclenum(30000, &wg)
}
wg.Wait()
wb := writeBytes()
b, err := ioutil.ReadAll(wb)
if err != nil {
resp.Write([]byte(err.Error()))
return
}
resp.Write(b)
}
func cyclenum(num int, wg *sync.WaitGroup) {
slice := make([]int, 0)
for i := 0; i < num; i++ {
for j := 0; j < num; j++ {
j = i + j
slice = append(slice, j)
}
}
wg.Done()
}
func writeBytes() *bytes.Buffer {
var buff bytes.Buffer
for i := 0; i < 30000; i++ {
buff.Write([]byte{'a' + byte(rand.Intn(10))})
}
return &buff
}
4.2 開始分析
4.2.1 在 web 介面上分析
先執行上面的 demohttp.go 程式，執行命令：
go run demohttp.go
然後在瀏覽器輸入：http://localhost:8090/debug/pprof/，檢視服務執行情況，如下圖：
| 名稱 | url | 說明 |
|---|---|---|
| allocs | $host/debug/pprof/allocs?debug=1 | 過去所有記憶體抽樣情況 |
| block | $host/debug/pprof/block?debug=1 | 同步阻塞時程式棧跟蹤的一些情況 |
| heap | $host/debug/pprof/heap?debug=1 | 活動物件的記憶體分配情況 |
| mutex | $host/debug/pprof/mutex?debug=1 | 互斥鎖持有者的棧幀情況 |
| profile | $host/debug/pprof/profile | cpu profile，點選時會得到一個檔案，然後可以用 go tool pprof 命令進行分析 |
| threadcreate | $host/debug/pprof/threadcreate?debug=1 | 建立新 OS 執行緒的堆疊跟蹤情況 |
| trace | $host/debug/pprof/trace | 當前程式執行的追蹤情況，點選時會得到一個檔案，可以用 go tool trace 命令來分析這個檔案 |
點選上面的連結，就可以檢視具體的分析情況。
不斷重新整理網頁，可以看到資料在不斷變化。
4.2.2 命令列互動分析
在命令列上執行 demohttp.go 程式，執行命令:
go run demohttp.go
A. 分析 cpu profile
在開啟另外一個命令列終端，執行如下命令：
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile?seconds=70
引數 seconds = 70：進行 70s 的資料樣本採集，這個引數可以根據實際情況調整。
上面的命令執行後，會等待 70s ， 然後才會進入命令互動介面，如上圖
輸入 top 命令：
大家發現沒，其實與上面 runtime/pprof 在命令列互動時是一樣的操作，可以參考上面的欄位引數說明。
找出耗時程式碼部分，也可以用命令：list。
在 top 命令執行後，發現什麼問題沒？這個 top 命令顯示的資訊都是系統呼叫資訊耗時，沒有使用者定義的函式。為什麼？下面進行分析。
B. 分析 memory profile
執行命令：
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/heap
然後同樣輸入 top 命令檢視函式使用情況，如下圖：
其餘的跟蹤分析命令類似，就不一一分析了。
把上面在終端命令列下互動分析的資料進行視覺化分析。
4.2.3 圖形視覺化分析
A. pprof 圖形視覺化
在前面視覺化分析中，我們瞭解到視覺化最重要有 2 步：1.採集資料 2.圖形化採集的資料。
在上面第三節 runtime/pprof 中，進入終端命令列互動操作，然後輸入 web 命令，就可以生成一張 svg 格式的圖片，用瀏覽器可以直接檢視該圖片。我們用同樣的方法來試一試。
- 輸入命令：
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile?seconds=30
- 等待 30s 後輸入
web命令
如下圖：
果然生成了一個 svg 檔案，在瀏覽器檢視該圖片檔案，啥有用資訊也沒有，如下圖：
為什麼沒有有用資訊？前面有講到過，沒有使用者訪問 http server ，需要的程式沒有執行，一直阻塞在那裡等待客戶端的訪問連線，所以 go tool pprof 只能採集部分程式碼執行的資訊，而這部分程式碼又沒有消耗多少 cpu。
那怎麼辦？
一個方法就是用 http 測試工具模擬使用者訪問。這裡用 https://github.com/rakyll/hey 這個工具。
安裝 hey：
go get -u github.com/rakyll/hey
安裝完成後，進行 http 測試：
hey -n 1000 http://localhost:8090/pprof-test
同時開啟另一終端執行命令：
go tool pprof http://localhost:8090/debug/pprof/profile?seconds=120
等待 120s 後，採集資訊完成，如下圖：
輸入 top 命令檢視統計資訊：
可以看到使用者定義的一個最耗時函式是：main.cyclenum。如果要檢視這個函式最耗時部分程式碼，可以用 list cyclenum 命令檢視。
我們這裡是要生成一張圖片，所以輸入 web 命令生成圖片：
在瀏覽器上檢視 svg 圖片：
(圖片較大，只擷取了部分)
這張圖完整的展示了 top 命令的資訊。
B. web 視覺化
執行命令：
go tool pprof -http=":8080" http://localhost:8090/debug/pprof/profile
同時開啟另一終端執行測試命令：
hey -n 200 -q 5 http://localhost:8090/pprof-test
上面 go tool pprof 執行完成後，會自動在瀏覽器開啟一個 http 地址，http://localhost:8080/ui/，如下圖：
(擷取部分圖片)
這樣就可以在web瀏覽器上檢視分析資料了。
C. 火焰圖
用 http 測試框架 hey 訪問，命令為：
hey -n 200 -q 5 http://localhost:8090/pprof-test
在壓測的同時開啟另一終端執行命令：
go-torch -u http://localhost:8090
來生成火焰圖。
執行命令時在終端輸出了資訊 ：
Run pprof command: go tool pprof -raw -seconds 30 http://localhost:8090/debug/pprof/profile
可以看到 go-torch 的原始命令也是用到了 go tool pprof
上面這個命令預設生成了 torch.svg 的火焰圖檔案，如下：
(擷取一部分圖展示)
點選方塊可以檢視更詳細資訊:
