让你最快上手 go 的 pprof 性能分析大杀器

前言，发现一直没有记录过 pprof 分析的博客，其实在实际的业务场景中已经使用它很多次了，对于性能分析来说它真的是一大杀器，基本上有了它，80% 的性能问题都能被一目了然。每次出现性能问题，总是下面几个步骤，测试环境开 pprof，启动，流量重放，火焰图生成，一看，仔细分析一下，问题就浮于水面。

今天来用最简单的一个案例，来让你快速上手 pprof，所以本博客包含以下内容

最快能让你用上 pprof
能让你最快学会认识火焰图
学会了之后其他剩下的功能你就可以慢慢自己摸索了

废话不多直接上案例

前期准备

首先你肯定有 go 环境，需要看火焰图还需要安装 graphviz http://www.graphviz.org/download/

第一个坑来了，如果 mac 使用 brew install graphviz 安装容易出现失败，还有很多奇怪的依赖如 svn java 等，所以建议使用 sudo port install graphviz 安装

问题发现

使用一些监控软件发现问题，如当前我发现有一个项目在刚启动之后，其他相同类似的项目 cpu 使用都是 20 多，但是它有 40 多（虽然很少了，但是相较于其他先相同服务来说太多了）想知道为什么，所以想来分析一下。

pprof 代码使用

pprof 需要你再代码里面主动声明开启

没有使用 web 框架的项目

如果你的项目没有使用任何 web 框架的话，可以使用如下方式开启

import (
	_ "net/http/pprof"
)

// 代码中加入
http.ListenAndServe(":8080", nil)

pprof 包中有 init 函数，会主动注册相关路由，只要你监听对应一个端口，则可以使用了

访问 : http://127.0.01:8080/debug/pprof/

使用 web 框架的项目

因为你的项目使用了 web 框架，所以默认的引入方式没办法注册到你自己创建的路由上，所以需要使用一些特殊手段，这里以 gin 框架举例

import (
   "github.com/gin-contrib/pprof"
)

// 代码中加入
r := gin.New()
pprof.Register(r)

其实里面的代码也很简单，就是将 pprof 暴露的 handler 包装了一下，将对应的路由注册上就可以，其他相关的 web 框架也应该都有类似的方案

基本信息

首先你查看之后会有这样一个页面，上面的一些基本信息你就能看到了，最长使用的就是 goroutine 和 heap 了，能很好的看到每个 goroutine 在干嘛，堆里面有哪些东西等等。

pporf 命令行使用

这里没有什么花里胡哨的各种命令，直接说最简单最常使用的火焰图（还有 top 等其他命令可以查看对应文档学习）

go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile

然后耐心等待 30s 左右会生成对应的 cpu 使用采样文件

Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Saved profile in /Users/linkinstar/pprof/pprof.orders.samples.cpu.001.pb.gz

如果相关分析的是内存而不是 cpu 则需要将地址 http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile 修改为 -> http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

会弹出一个命令行交互程序输入 help 可以查看相关命令

新开一个命令行窗口：

go tool pprof -http=:8081 /Users/linkinstar/pprof/pprof.orders.samples.cpu.001.pb.gz

后面的路径为上面生成的采样文件的路径

然后你就能到一个 web 界面了

Ps: 当然你也可以将两个命令合成为一个命令进行使用，如 go tool pprof -http=:8081 127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

火焰图如何看

首先从 view 中选择 flame graph

然后你就能看到火焰图了，一开始看可能会有点懵，不要紧，告诉你三点，然后就很简单了：

看横轴最长的：横着占用最长的，就是 cpu 占用最多的（如果你看的是内存，则是内存占用最多的）
看纵轴最长的：纵轴表示的是函数调用栈，从上到下就是函数 a 调用函数 b 调用函数 c… 纵轴越长调用栈越长
鼠标移到对应横轴最长的，然后点击，即可慢慢继续分析了

当前案例分析

当前我们看到这个生成的火焰图中横轴最长的就是 resolveServiceFromConsul 方法

显然就是这个方法占用了很多 cpu 资源，那么就很清楚了，去代码里面看，这个方法在干什么，原来是 consul 和各个注册微服务的消息交互导致。问题不大。

对比图分析

可以通过 –base 参数对比两个采样数据 tool pprof -http=:9999 --base ./heap.1 heap.2

常用 pprof 命令总结

下面是干货分享，总结了一些最常用的 pprof 的命令如下

# 下载 cpu profile 默认从当前开始收集30s的cρu使用情况, 需要等待3θs
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/profile

# wait 120s
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile?seconds=120

# 下载 heap profile
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

# 下载特定类型的heap
go tool pprof -sample_index=alloc_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof --inuse_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap

# 比较base
go tool pprof -base pprof.demo.alloc_objects.alloc_space.inuse_objects.inuse_space.001.pb.gz pprof.demo.alloc_objects.alloc_ space.inuse_objects.inuse_space.002.pb.gz

# 下载 goroutine profile
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/goroutine

# 下载 block profile
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/block

# 下载 mutex profile
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/mutex

# 在浏览器里交互
go tool pprof --http=:8080 ~/Downloads/LinkinStar/profile