Golang使用pprof监控性能

前言

之前一直研究过golang 的 pprof的性能分析，但是没搞出火焰图，后面查了一些资料学会了生成火焰图。
今天我就用直接简单暴力的方式的教程来说明怎么用Golang的pprof监控和生成火焰图。

简单使用pprof

一.在代码里面写监听接口口。

#必须要 import "net/http/pprof"
    go func() {
        if err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil); err != nil {
            fmt.Println("0.0.0.0:6060", err.Error())
        }
    }()

如下图所示：

二.运行程序。

三.查看pprof性能

① 访问 http://localhost:6060/debug/pprof/

②如果你不想使用网页的交互模式，可以再终端使用以下命令，当然每次都是新数据：

#查看堆信息
go tool pprof --text http://localhost:6060/debug/pprof/heap

结果如下：

火焰图

一、Go torch
go-torch是Uber公司开源的一款针对Go语言程序的火焰图生成工具，能收集 stack traces,并把它们整理成火焰图，直观地程序给开发人员。

go-torch是基于使用BrendanGregg创建的火焰图工具生成直观的图像，很方便地分析Go的各个方法所占用的CPU的时间， 火焰图是一个新的方法来可视化CPU的使用情况，本文中我会展示如何使用它辅助我们排查问题。
二、安装

1.首先，我们要配置FlameGraph的脚本

FlameGraph 是profile数据的可视化层工具，已被广泛用于Python和Node

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

2.检出完成后，把flamegraph.pl拷到我们机器环境变量$PATH的路径中去，例如：

cp flamegraph.pl /usr/local/bin

3.在终端输入 flamegraph.pl -h 是否安装FlameGraph成功

4.安装go-torch

有了flamegraph的支持，我们接下来要使用go-torch展示profile的输出，而安装go-torch很简单，我们使用下面的命令即可完成安装

go get -v github.com/uber/go-torch

5.使用go-torch命令

①go-torch -h 查看帮助，如下:

② 程序跑起来，执行go-torch如下:

#采集60秒的数据,在当前目录下生成cpu.svg文件
go-torch -u http://127.0.0.1:6060 --seconds 60 -f cpu.svg

③打开svg文件，查看火焰图，如下:

参考文章：

1. https://lihaoquan.me/2017/1/1/Profiling-and-Optimizing-Go-using-go-torch.html
   2.http://xiaorui.cc/2016/03/20/golang%E4%BD%BF%E7%94%A8pprof%E7%9B%91%E6%8E%A7%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%8F%8Agc%E8%B0%83%E4%BC%98/

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