11.5. 剖析

基准测试(Benchmark)对于衡量特定操作的性能是有帮助的,但是当我们试图让程序跑的更快的时候,我们通常并不知道从哪里开始优化。每个码农都应该知道Donald Knuth在1974年的“Structured Programming with go to Statements”上所说的格言。虽然经常被解读为不重视性能的意思,但是从原文我们可以看到不同的含义:

毫无疑问,对效率的片面追求会导致各种滥用。程序员会浪费大量的时间在非关键程序的速度上,实际上这些尝试提升效率的行为反倒可能产生很大的负面影响,特别是当调试和维护的时候。我们不应该过度纠结于细节的优化,应该说约97%的场景:过早的优化是万恶之源。

当然我们也不应该放弃对那关键3%的优化。一个好的程序员不会因为这个比例小就裹足不前,他们会明智地观察和识别哪些是关键的代码;但是仅当关键代码已经被确认的前提下才会进行优化。对于很多程序员来说,判断哪部分是关键的性能瓶颈,是很容易犯经验上的错误的,因此一般应该借助测量工具来证明。

当我们想仔细观察我们程序的运行速度的时候,最好的方法是性能剖析。剖析技术是基于程序执行期间一些自动抽样,然后在收尾时进行推断;最后产生的统计结果就称为剖析数据。

Go语言支持多种类型的剖析性能分析,每一种关注不同的方面,但它们都涉及到每个采样记录的感兴趣的一系列事件消息,每个事件都包含函数调用时函数调用堆栈的信息。内建的go test工具对几种分析方式都提供了支持。

CPU剖析数据标识了最耗CPU时间的函数。在每个CPU上运行的线程在每隔几毫秒都会遇到操作系统的中断事件,每次中断时都会记录一个剖析数据然后恢复正常的运行。

堆剖析则标识了最耗内存的语句。剖析库会记录调用内部内存分配的操作,平均每512KB的内存申请会触发一个剖析数据。

阻塞剖析则记录阻塞goroutine最久的操作,例如系统调用、管道发送和接收,还有获取锁等。每当goroutine被这些操作阻塞时,剖析库都会记录相应的事件。

只需要开启下面其中一个标志参数就可以生成各种分析文件。当同时使用多个标志参数时需要当心,因为一项分析操作可能会影响其他项的分析结果。

$ go test -cpuprofile=cpu.out
$ go test -blockprofile=block.out
$ go test -memprofile=mem.out

对于一些非测试程序也很容易进行剖析,具体的实现方式,与程序是短时间运行的小工具还是长时间运行的服务会有很大不同。剖析对于长期运行的程序尤其有用,因此可以通过调用Go的runtime API来启用运行时剖析。

一旦我们已经收集到了用于分析的采样数据,我们就可以使用pprof来分析这些数据。这是Go工具箱自带的一个工具,但并不是一个日常工具,它对应go tool pprof命令。该命令有许多特性和选项,但是最基本的是两个参数:生成这个概要文件的可执行程序和对应的剖析数据。

为了提高分析效率和减少空间,分析日志本身并不包含函数的名字;它只包含函数对应的地址。也就是说pprof需要对应的可执行程序来解读剖析数据。虽然go test通常在测试完成后就丢弃临时用的测试程序,但是在启用分析的时候会将测试程序保存为foo.test文件,其中foo部分对应待测包的名字。

下面的命令演示了如何收集并展示一个CPU分析文件。我们选择net/http包的一个基准测试为例。通常最好是对业务关键代码的部分设计专门的基准测试。因为简单的基准测试几乎没法代表业务场景,因此我们用-run=NONE参数禁止那些简单测试。

$ go test -run=NONE -bench=ClientServerParallelTLS64 \
    -cpuprofile=cpu.log net/http
 PASS
 BenchmarkClientServerParallelTLS64-8  1000
    3141325 ns/op  143010 B/op  1747 allocs/op
ok       net/http       3.395s

$ go tool pprof -text -nodecount=10 ./http.test cpu.log
2570ms of 3590ms total (71.59%)
Dropped 129 nodes (cum <= 17.95ms)
Showing top 10 nodes out of 166 (cum >= 60ms)
    flat  flat%   sum%     cum   cum%
  1730ms 48.19% 48.19%  1750ms 48.75%  crypto/elliptic.p256ReduceDegree
   230ms  6.41% 54.60%   250ms  6.96%  crypto/elliptic.p256Diff
   120ms  3.34% 57.94%   120ms  3.34%  math/big.addMulVVW
   110ms  3.06% 61.00%   110ms  3.06%  syscall.Syscall
    90ms  2.51% 63.51%  1130ms 31.48%  crypto/elliptic.p256Square
    70ms  1.95% 65.46%   120ms  3.34%  runtime.scanobject
    60ms  1.67% 67.13%   830ms 23.12%  crypto/elliptic.p256Mul
    60ms  1.67% 68.80%   190ms  5.29%  math/big.nat.montgomery
    50ms  1.39% 70.19%    50ms  1.39%  crypto/elliptic.p256ReduceCarry
    50ms  1.39% 71.59%    60ms  1.67%  crypto/elliptic.p256Sum

参数-text用于指定输出格式,在这里每行是一个函数,根据使用CPU的时间长短来排序。其中-nodecount=10参数限制了只输出前10行的结果。对于严重的性能问题,这个文本格式基本可以帮助查明原因了。

这个概要文件告诉我们,HTTPS基准测试中crypto/elliptic.p256ReduceDegree函数占用了将近一半的CPU资源,对性能占很大比重。相比之下,如果一个概要文件中主要是runtime包的内存分配的函数,那么减少内存消耗可能是一个值得尝试的优化策略。

对于一些更微妙的问题,你可能需要使用pprof的图形显示功能。这个需要安装GraphViz工具,可以从 http://www.graphviz.org 下载。参数-web用于生成函数的有向图,标注有CPU的使用和最热点的函数等信息。

这一节我们只是简单看了下Go语言的数据分析工具。如果想了解更多,可以阅读Go官方博客的“Profiling Go Programs”一文。

powered by Gitbook该教程制作时间: 2017-11-21 18:40:52