Comment profitez-vous du code GO pour les performances?

L'analyse des performances du code GO peut être implémentée via l'outil PPROF intégré. Tout d'abord, importez le point de terminaison de débogage "net / http / pprof" à activer; 1. Pour les services HTTP, démarrez l'interface PPROF de LocalHost: 6060 dans le programme; 2. Utilisez GO Tool PProf http: // localhost: 6060 / debug / pprof / profil? Seconds = 30 pour collecter 30 secondes de données de performance CPU; 3. Analyser l'allocation de la mémoire via l'outil GO PPROF http: // localhost: 6060 / debug / pprof / tas; 4. Après avoir activé Runtime.SetBlockProfilerate (1) et Runtime.SetMutexProfileFraction (1) peut analyser le blocage de Goroutine et la compétition Mutex; 5. Pour les programmes de cycle de vie de courte durée de vie, utilisez pprof.startcpuprofile et pprof.writeHeApprofile pour la collecte de données de performances hors ligne; Enfin, utilisez les commandes Top, List, Web et autres pour localiser les goulots d'étranglement des performances dans des interfaces ou des visualisations interactives pour terminer la vérification d'optimisation des performances.

Le code GO pour les performances du profilage est simple grâce aux outils intégrés de la bibliothèque GO Standard. Le moyen le plus courant et le plus efficace consiste à utiliser le package pprof , qui vous aide à identifier les goulots d'étranglement dans le CPU, la mémoire et le comportement de blocage (affirmation de Goroutine).

Voici comment le faire étape par étape:

1. Utilisez net/http/pprof pour les services HTTP

Si votre programme GO est un serveur Web, le moyen le plus simple est d'importer _ "net/http/pprof" . Cela ajoute automatiquement plusieurs points de terminaison de débogage à votre serveur HTTP:

 import _ "net / http / pprof"
importer "net / http"

func main () {
    aller func () {
        Log.println (http.ListenandServe ("LocalHost: 6060", nil))
    } ()
    // votre logique d'application principale
}

Une fois en cours d'exécution, visitez http://localhost:6060/debug/pprof/ dans votre navigateur ou utilisez des outils de ligne de commande pour récupérer les profils.

2. Collectez le profil CPU

Pour voir où votre programme passe du temps CPU:

 # Exécutez ceci pendant que votre application est sous charge
Go Tool Pprof http: // localhost: 6060 / debug / pprof / profil? Seconds = 30

Cela collecte 30 secondes de données de profilage CPU. Vous entrerez dans un shell pprof interactif.

Commandes communes dans le shell:

• top - Afficher les fonctions supérieures par utilisation du processeur
• list <function> - Afficher le timing au niveau de la source pour une fonction
• web - Générez et ouvrez un graphique d'appel visuel (nécessite graphviz )

Alternativement, enregistrez le profil:

 curl -o cpu.prof http: // localhost: 6060 / debug / pprof / profil? Seconds = 30
Go Tool PPROF CPU.prof

3. Vérifiez l'utilisation de la mémoire

Pour trouver des points chauds d'allocation de mémoire:

 # Profil de tas (utilisation actuelle de la mémoire)
Go Tool Pprof http: // localhost: 6060 / debug / pprof / tas

# Ou enregistrez-le
curl -o mem.prof http: // localhost: 6060 / debug / pprof / tas
Go Tool PProf mem.prof

Commandes utiles:

• top - Fonctions d'allocation de mémoire supérieures
• top --unit=MB - Show dans les mégaoctets
• list <func> - Inspecter une fonction spécifique
• web alloc_space - visualiser l'allocation cumulative

Vous pouvez également goûter avant la collecte des ordures:

 Go Tool PProf http: // localhost: 6060 / debug / pprof / allocs

4. Bloc de profil et comportement de goroutine

Pour le diagnostic des problèmes de concurrence:

• Profil de bloc : montre où les goroutines bloquent (par exemple, sur mutexes)

   Go Tool PProf http: // localhost: 6060 / debug / pprof / block

• Profil de Goroutine : montre tous les goroutines en direct

   Go Tool Pprof http: // localhost: 6060 / debug / pprof / goroutine

Remarque: le profilage de blocs et de mutex doit être activé dans le code:

 Importer "Runtime"

func main () {
    runtime.setblockProfilerate (1) // Activer le profilage du bloc
    runtime.setmutexprofileFraction (1) // Activer le profilage Mutex
    // ...
}

5. Profil hors ligne (pour les outils CLI ou les programmes de courte durée)

Pour les programmes non serveur, utilisez le profilage manuel:

 f, _: = os.create ("cpu.prof")
pprof.startcpuprofile (f)
différer pprof.stopcpuprofile ()

// ... travaillez ...

// pour la mémoire
f, _ = os.create ("mem.prof")
pprof.writeHeApprofile (F)
f.close ()

Ensuite, analysez avec:

 Go Tool PPROF CPU.prof
Go Tool PProf mem.prof

Conseils pour un profilage efficace

• Exécuter sous une charge réaliste - les profils ne sont utiles que si votre application fait un vrai travail.
• Réchauffez le programme - en particulier pour la collecte des ordures et le comportement de type JIT dans l'exécution.
• Comparez avant / après - Assurez-vous que les modifications améliorent réellement les performances.
• Utilisez go tool pprof -http=:8080 cpu.prof pour ouvrir directement l'interface utilisateur interactive.

Fondamentalement, pprof de GO rend l'analyse des performances accessible et puissante sans outils externes. Il suffit d'ajouter quelques lignes ou d'importer net/http/pprof , générer une charge, collecter des données et explorer. Ce n'est pas magique, mais c'est proche.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!