1 简介

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
常用的模式有:

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

在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。

  • runtime/pprof：采集程序（非 Server）的运行数据进行分析
  • net/http/pprof：采集 HTTP Server 的运行时数据进行分析

pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取每个函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。

  • 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

2 代码示例

  1. package main
  3. import (
  4.     "math/rand"
  5.     "os"
  6.     "runtime/pprof"
  7.     "time"
  8. )
  10. const (
  11.     row = 6
  12.     col = 5
  13. )
  15. func fillMatrix(m *[row][col]int) {
  16.     s := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
  17.     for i := 0; i < row; i++ {
  18.         for j := 0; j < col; j++ {
  19.             m[i][j] = s.Intn(100000)
  20.         }
  21.     }
  22.     rand.Intn(32)
  23. }
  25. func calculate(m *[row][col]int) {
  26.     for i := 0; i < row; i++ {
  27.         tmp := 0
  28.         for j := 0; j < col; j++ {
  29.             tmp += m[i][j]
  30.         }
  31.     }
  32. }
  34. func main() {
  35.     // 对CPU进行profile(性能分析)
  36.     f1, err := os.Create("cpu.prof")
  37.     if err != nil {
  38.         return
  39.     }
  40.     err = pprof.StartCPUProfile(f1)
  41.     if err != nil {
  42.         return
  43.     }
  44.     defer pprof.StopCPUProfile()
  46.     // 进行代码运算
  47.     x := [row][col]int{}
  48.     fillMatrix(&x)
  49.     calculate(&x)
  50.     time.Sleep(10 * time.Second)
  52.     // 对堆进行profile(性能分析)
  53.     f2, err2 := os.Create("mem.prof")
  54.     if err2 != nil {
  55.         return
  56.     }
  57.     err2 = pprof.WriteHeapProfile(f2)
  58.     if err2 != nil {
  59.         return
  60.     }
  61.     f2.Close()
  63.     // 对go程进行profile(性能分析)
  64.     f3, err3 := os.Create("goroutine.prof")
  65.     if err3 != nil {
  66.         return
  67.     }
  68.     gprof := pprof.Lookup("goroutine")
  69.     if gprof == nil {
  70.         return
  71.     }
  72.     gprof.WriteTo(f3, 0)
  73.     f3.Close()
  74. }

image.png

3 分析prof文件

  1. go tool pprof cpu.prof

image.png
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。具体可执行 pprof help 查看命令说明

  • 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