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2025-07-13
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性能优化

Go 语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：

  • CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
  • Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况
  • Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
  • Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的

# 采集性能数据

Go 语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库：

  • runtime/pprof：采集工具型应用运行数据进行分析
  • net/http/pprof：采集服务型应用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，获取格格函数占用的 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。

注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入 pprof。

# 工具型应用

如果你的应用程序是运行一段时间就结束退出类型。那么最好的办法是在应用退出的时候把 profiling 的报告保存到文件中，进行分析。对于这种情况，可以使用runtime/pprof库。 首先在代码中导入runtime/pprof工具：

import "runtime/pprof"
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# CPU 性能分析

开启 CPU 性能分析：

pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)
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停止 CPU 性能分析：

pprof.StopCPUProfile()
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应用执行结束后，就会生成一个文件，保存了我们的 CPU profiling 数据。得到采样数据之后，使用go tool pprof工具进行 CPU 性能分析。

例如：

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"runtime/pprof"
	"sync"
)

var wg sync.WaitGroup

// CPU 性能分析
func cpuPprof() {
	// defer wg.Done()
	var c1 chan int
	for {
		select {
		case v := <-c1:
			fmt.Println(v)
		default:

		}
	}
}

func main() {
	// 创建一个文件，用来保存测试数据
	pprofFile, err := os.Create("./cpu.pprof")
	if err != nil {
		fmt.Println("文件创建失败. err:", err)
		return
	}
	// 打开性能测试
	pprof.StartCPUProfile(pprofFile)
	defer pprof.StopCPUProfile()
	// 开启任务
	for i := 0; i <= 5; i++ {
		// wg.Add(1)
		go cpuPprof()
	}
	// wg.Wait()
}
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然后运行代码可以看到在项目路径下生成了一个 cpu.pprof 文件，这个文件就是保存了一些测试数据。

我们可以用go tool pprof cpu.pprof来进行分析，如下：

PS E:\DEV\Go\src\code.rookieops.com\day05\04pprof> go tool pprof .\cpu.pprof
Type: cpu
Time: Mar 24, 2020 at 4:36pm (CST)
Duration: 20.09s, Total samples = 1.14mins (339.20%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top3
Showing nodes accounting for 68.11s, 99.94% of 68.15s total
Dropped 11 nodes (cum <= 0.34s)
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    32.11s 47.12% 47.12%     52.90s 77.62%  runtime.selectnbrecv
    20.79s 30.51% 77.62%     20.79s 30.51%  runtime.chanrecv
    15.21s 22.32% 99.94%     68.11s 99.94%  main.cpuPprof
(pprof) list cpuPprof
Total: 1.14mins
ROUTINE ======================== main.cpuPprof in E:\DEV\Go\src\code.rookieops.com\day05\04pprof\main.go
    15.21s   1.14mins (flat, cum) 99.94% of Total
         .          .     14:func cpuPprof() {
         .          .     15:   // defer wg.Done()
         .          .     16:   var c1 chan int
         .          .     17:   for {
         .          .     18:           select {
    15.21s   1.14mins     19:           case v := <-c1:
         .          .     20:                   fmt.Println(v)
         .          .     21:           default:
         .          .     22:
         .          .     23:           }
         .          .     24:   }
(pprof)
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说明：

  • flat：当前函数占用 CPU 的耗时
  • flat：:当前函数占用 CPU 的耗时百分比
  • sun%：函数占用 CPU 的耗时累计百分比
  • cum：当前函数加上调用当前函数的函数占用 CPU 的总耗时
  • cum%：当前函数加上调用当前函数的函数占用 CPU 的总耗时百分比
  • 最后一列：函数名称
  • list 函数名命令查看具体的函数分析

# 内存性能分析

记录程序的堆栈信息

pprof.WriteHeapProfile(w io.Writer)
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得到采样数据之后，使用go tool pprof工具进行内存性能分析。

go tool pprof默认是使用-inuse_space进行统计，还可以使用-inuse-objects查看分配对象的数量。

例如：

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"runtime/pprof"
	"sync"
	"time"
)

var wg sync.WaitGroup

// CPU 性能分析
func cpuPprof() {
	// defer wg.Done()
	var c1 chan int
	for {
		select {
		case v := <-c1:
			fmt.Println(v)
		default:

		}
	}
}

func main() {
	// 创建一个文件，用来保存测试数据
	pprofFile, err := os.Create("./mem.pprof")
	if err != nil {
		fmt.Println("文件创建失败. err:", err)
		return
	}
	// 打开性能测试
	pprof.WriteHeapProfile(pprofFile)
	// 开启任务
	for i := 0; i <= 5; i++ {
		// wg.Add(1)
		go cpuPprof()
	}
	// wg.Wait()
	time.Sleep(time.Second * 20)
}
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# 图形化

或者可以直接输入 web，通过 svg 图的方式查看程序中详细的 CPU 占用情况。 想要查看图形化的界面首先需要安装graphviz (opens new window)图形化工具。

Mac：

brew install graphviz
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Windows: 下载graphviz (opens new window) 将graphviz安装目录下的 bin 文件夹添加到 Path 环境变量中。 在终端输入dot -version查看是否安装成功。

22b0e036505c8b1992c1416c5cc313ae MD5关于图形的说明： 每个框代表一个函数，理论上框的越大表示占用的 CPU 资源越多。 方框之间的线条代表函数之间的调用关系。 线条上的数字表示函数调用的次数。 方框中的第一行数字表示当前函数占用 CPU 的百分比，第二行数字表示当前函数累计占用 CPU 的百分比。

# go-torch 和火焰图

火焰图（Flame Graph）是 Bredan Gregg 创建的一种性能分析图表，因为它的样子近似 🔥 而得名。上面的 profiling 结果也转换成火焰图，如果对火焰图比较了解可以手动来操作，不过这里我们要介绍一个工具：go-torch。这是 uber 开源的一个工具，可以直接读取 golang profiling 数据，并生成一个火焰图的 svg 文件。

# 安装 go-touch

go get -v github.com/uber/go-torch
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火焰图 svg 文件可以通过浏览器打开，它对于调用图的最优点是它是动态的：可以通过点击每个方块来 zoom in 分析它上面的内容。

火焰图的调用顺序从下到上，每个方块代表一个函数，它上面一层表示这个函数会调用哪些函数，方块的大小代表了占用 CPU 使用的长短。火焰图的配色并没有特殊的意义，默认的红、黄配色是为了更像火焰而已。

go-torch 工具的使用非常简单，没有任何参数的话，它会尝试从http://localhost:8080/debug/pprof/profile获取 profiling 数据。它有三个常用的参数可以调整：

  • -u –url：要访问的 URL，这里只是主机和端口部分
  • -s –suffix：pprof profile 的路径，默认为 /debug/pprof/profile
  • –seconds：要执行 profiling 的时间长度，默认为 30s

# 安装 FlameGraph

要生成火焰图，需要事先安装 FlameGraph 工具，这个工具的安装很简单（需要 perl 环境支持），只要把对应的可执行文件加入到环境变量中即可。

  1. 下载安装 perl：https://www.perl.org/get.html (opens new window)
  2. 下载 FlameGraph：git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
  3. 将FlameGraph目录加入到操作系统的环境变量中。
  4. Windows 平台的同学，需要把go-torch/render/flamegraph.go文件中的GenerateFlameGraph按如下方式修改，然后在go-torch目录下执行go install即可。
// GenerateFlameGraph runs the flamegraph script to generate a flame graph SVG. func GenerateFlameGraph(graphInput []byte, args ...string) ([]byte, error) {
flameGraph := findInPath(flameGraphScripts)
if flameGraph == "" {
	return nil, errNoPerlScript
}
if runtime.GOOS == "windows" {
	return runScript("perl", append([]string{flameGraph}, args...), graphInput)
}
  return runScript(flameGraph, args, graphInput)
}
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# 压测工具 wrk

推荐使用https://github.com/wg/wrk (opens new window) 或 https://github.com/adjust/go-wrk (opens new window)

# 使用 go-torch

使用 wrk 进行压测:go-wrk -n 50000 http://127.0.0.1:8080/book/list 在上面压测进行的同时，打开另一个终端执行go-torch -u http://127.0.0.1:8080 -t 30，30 秒之后终端会初夏如下提示：Writing svg to torch.svg

然后我们使用浏览器打开torch.svg就能看到如下火焰图了。211ab830945af34cf4ea31a4dcf2e54f MD5火焰图的 y 轴表示 cpu 调用方法的先后，x 轴表示在每个采样调用时间内，方法所占的时间百分比，越宽代表占据 cpu 时间越多。通过火焰图我们就可以更清楚的找出耗时长的函数调用，然后不断的修正代码，重新采样，不断优化。

# pprof 与性能测试结合

go test命令有两个参数和 pprof 相关，它们分别指定生成的 CPU 和 Memory profiling 保存的文件：

  • -cpuprofile：cpu profiling 数据要保存的文件地址
  • -memprofile：memory profiling 数据要报文的文件地址

我们还可以选择将 pprof 与性能测试相结合，比如：

比如下面执行测试的同时，也会执行 CPU profiling，并把结果保存在 cpu.prof 文件中：

go test -bench . -cpuprofile=cpu.prof
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比如下面执行测试的同时，也会执行 Mem profiling，并把结果保存在 cpu.prof 文件中：

go test -bench . -memprofile=./mem.prof
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需要注意的是，Profiling 一般和性能测试一起使用，这个原因在前文也提到过，只有应用在负载高的情况下 Profiling 才有意义。

上次更新: 2025/07/18, 18:41:03
示例函数
go module

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