【golang】调优工具 pprof

CPU Profiling

Golang 提供了 pprof 包（runtime/pprof）用于输出运行时的 profiling 数据，这些数据可以被 pprof 工具（或者 go tool pprof，其为 pprof 的变种）使用。通常我们这样来使用 pprof 包：

// 定义 flag cpuprofile
var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to file")
func main() {
	flag.Parse()
	// 如果命令行设置了 cpuprofile
	if *cpuprofile != "" {
		// 根据命令行指定文件名创建 profile 文件
		f, err := os.Create(*cpuprofile)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		// 开启 CPU profiling
		pprof.StartCPUProfile(f)
		defer pprof.StopCPUProfile()
	}
	...

假定我们编写的一个程序 mytest 中加入了上述代码则可以执行并生成 profile 文件：

./mytest -cpuprofile=mytest.prof

这里，我们生成了 mytest.prof profile 文件。有了 profile 文件就可以使用 go tool pprof 程序来解析此文件：

go tool pprof mytest mytest.prof

pprof 程序中最重要的命令就是 topN，此命令用于显示 profile 文件中的最靠前的 N 个样本（samples），例如（此例为 http://blog.golang.org/profiling-go-programs 中的例子）：

(pprof) top10
Total: 2525 samples
	298  11.8%  11.8%	 345  13.7% runtime.mapaccess1_fast64
	268  10.6%  22.4%	2124  84.1% main.FindLoops
	251   9.9%  32.4%	 451  17.9% scanblock
	178   7.0%  39.4%	 351  13.9% hash_insert
	131   5.2%  44.6%	 158   6.3% sweepspan
	119   4.7%  49.3%	 350  13.9% main.DFS
	 96   3.8%  53.1%	  98   3.9% flushptrbuf
	 95   3.8%  56.9%	  95   3.8% runtime.aeshash64
	 95   3.8%  60.6%	 101   4.0% runtime.settype_flush
	 88   3.5%  64.1%	 988  39.1% runtime.mallocgc

开启 CPU profiling 后，Golang 程序在 1 秒钟会停顿 100 次，每次停顿都会记录 1 个样本。上例中，前两列表示运行的函数的样本数量（the number of samples in which the function was running）和占总样本数的百分比，例如说 runtime.mapaccess1_fast64 函数在 298 次采样中（占总采样数量的 11.8%）正在运行。第三列表示前几行样本数量总和占总样本数的百分比（第二行 22.4% 为 11.8% + 10.6%）。第四、五列表示出现的函数的样本数量（the number of samples in which the function appeared）和占总样本数的百分比，这里“出现的函数”指的是在采样中正在运行或者等待某个被调用函数返回的函数，换句话就是采样中那些位于调用栈上的函数。我们可以使用 -cum（cumulative 的缩写）flag 来以第四、五列为标准排序。需要注意的是，每次采样只会包括最底下的 100 个栈帧（stack frames）。

使用 web 命令能够以图形化的方式（SVG 格式）显示函数调用关系。例如（图片来源于 http://blog.golang.org/profiling-go-programs ）：

这里每个方块的大小由运行的函数的样本数量决定（这样就能方便的一眼看到热点函数）。箭头表示的是调用关系，箭头上的数字表示的是采样到的调用次数。web 命令还可以指定显示特定的函数，例如：

(pprof) web mapaccess1

当我们有大致的想法（也就是确定热点函数）后，就可以深入特定的函数。我们使用 list 命令（此例为 http://blog.golang.org/profiling-go-programs 中的例子）：

(pprof) list DFS
Total: 2525 samples
ROUTINE ====================== main.DFS in /home/rsc/g/benchgraffiti/havlak/havlak1.go
   119    697 Total samples (flat / cumulative)
     3      3  240: func DFS(currentNode *BasicBlock, nodes []*UnionFindNode, number map[*BasicBlock]int, last []int, current int) int {
     1      1  241:     nodes[current].Init(currentNode, current)
     1     37  242:     number[currentNode] = current
     .      .  243:
     1      1  244:     lastid := current
    89     89  245:     for _, target := range currentNode.OutEdges {
     9    152  246:             if number[target] == unvisited {
     7    354  247:                     lastid = DFS(target, nodes, number, last, lastid+1)
     .      .  248:             }
     .      .  249:     }
     7     59  250:     last[number[currentNode]] = lastid
     1      1  251:     return lastid

上例中，第一列为运行到此行时的样本数，第二列为运行到此行或从此行调用的样本数，第三列为行号。如果需要显示汇编，可以使用命令 disasm（使用命令 weblist 可以同时显示源码和汇编代码， 这里 有一个范例）。通过样本数，我们可以定位到热点行，然后考虑适合的优化策略。

pprof 包

pprof 包进行 profiling 有两种方式：

1. 采样。CPU Profiling 需要不断采样，（如上所述）pprof 包提供了一套特殊的 API（StartCPUProfile / StopCPUProfile）
2. 快照。下面详细谈这种方式（同样可以使用 go tool pprof 程序来解析输出的 profile 文件）

pprof 包预先定义了（还可以自己扩展）4 种快照模式：

1. goroutine，当前所有 goroutines 的 stack traces
2. heap，所有的堆内存分配（为降低开销仅获取一个近似值，To reduce overhead, the memory profiler only records information for approximately one block per half megabyte allocated (the “1-in-524288 sampling rate”), so these are approximations to the actual counts）
3. threadcreate，致使新系统线程创建的 stack traces
4. block，致使在同步原语上阻塞的 stack traces

相关 API 具体用法如下：

// 根据名字查找 Profile
p := pprof.Lookup("heap")
// 将一个 pprof（程序）格式的快照写入 w
p.WriteTo(w, 0)

这里的 WriteTo 方法原型为：

func (p *Profile) WriteTo(w io.Writer, debug int) error

其中 debug 参数：

1. 为 0 时，仅仅输出 pprof（程序）需要的十六进制地址
2. 为 1 时，输出时增加函数名和行号，这样无需工具也可以阅读此 profile
3. 为 2 时，并且当输出 goroutine profile 时，输出的 goroutine 栈的格式为未 recovered panic 时的格式

memory profiling

以 https://blog.golang.org/profiling-go-programs 中的例子为例：

// 定义 flag memprofile
var memprofile = flag.String("memprofile", "", "write memory profile to this file")
...
	// 需要 profiling 的函数
	FindHavlakLoops(cfgraph, lsgraph)
	if *memprofile != "" {
		f, err := os.Create(*memprofile)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		// WriteHeapProfile 等价于 Lookup("heap").WriteTo(w, 0)
		pprof.WriteHeapProfile(f)
		// 关闭文件
		f.Close()
		return
	}

使用 go tool pprof 程序打开生成的 profile 文件：

(pprof) top5
Total: 82.4 MB
    56.3  68.4%  68.4%     56.3  68.4% main.FindLoops
    17.6  21.3%  89.7%     17.6  21.3% main.(*CFG).CreateNode
     8.0   9.7%  99.4%     25.6  31.0% main.NewBasicBlockEdge
     0.5   0.6% 100.0%      0.5   0.6% itab
     0.0   0.0% 100.0%      0.5   0.6% fmt.init

这里显示了函数当前大致分配的内存。类似 CPU profiling，通过 list 命令查看函数具体的内存分配情况：

(pprof) list FindLoops
Total: 82.4 MB
ROUTINE ====================== main.FindLoops in /home/rsc/g/benchgraffiti/havlak/havlak3.go
  56.3   56.3 Total MB (flat / cumulative)
...
   1.9    1.9  268:     nonBackPreds := make([]map[int]bool, size)
   5.8    5.8  269:     backPreds := make([][]int, size)
     .      .  270:
   1.9    1.9  271:     number := make([]int, size)
   1.9    1.9  272:     header := make([]int, size, size)
   1.9    1.9  273:     types := make([]int, size, size)
   1.9    1.9  274:     last := make([]int, size, size)
   1.9    1.9  275:     nodes := make([]*UnionFindNode, size, size)
     .      .  276:
     .      .  277:     for i := 0; i < size; i++ {
   9.5    9.5  278:             nodes[i] = new(UnionFindNode)
     .      .  279:     }
...
     .      .  286:     for i, bb := range cfgraph.Blocks {
     .      .  287:             number[bb.Name] = unvisited
  29.5   29.5  288:             nonBackPreds[i] = make(map[int]bool)
     .      .  289:     }

有了这些信息，我们就可以着手进行优化

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