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Golang est un langage compilé simultané et hautes performances. L'analyse des performances est très importante lors de l'écriture d'applications hautes performances. Bien que Golang en ait tenu compte lors de sa conception initiale, certains outils sont encore nécessaires pour l'analyse des performances dans les environnements de production réels. Un outil très important est pprof .
pprof est le profilage des performances, qui est un outil d'analyse des performances intégré à Golang. pprof peut aider les développeurs à analyser l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire, etc. lorsque le programme est en cours d'exécution, afin de trouver le goulot d'étranglement des performances du programme.
pprof travaille sur base d'échantillonnage. pprof collectera périodiquement l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire et d'autres données de l'application lors de son exécution, puis générera un fichier d'échantillonnage (fichier .prof). Les utilisateurs peuvent utiliser ce fichier pour analyser les performances du programme.
Pour utiliser pprof, nous devons ajouter des extraits de code spécifiques au code du programme. Ces extraits de code capturent certaines informations clés lorsque le programme est en cours d'exécution et écrivent ces informations dans un exemple de fichier. Une fois le programme exécuté, nous pouvons utiliser l'outil standard go tool pprof pour analyser l'exemple de fichier.
Ce qui suit est un exemple d'utilisation de base :
import ( "net/http" _ "net/http/pprof" ) func main() { go func() { http.ListenAndServe("localhost:6060", nil) }() // 代码片段 }
Dans le code ci-dessus, nous avons importé le package net/http/pprof et démarré un serveur HTTP dans la fonction principale, utilisé pour écouter les demandes du pprof. Ensuite, nous insérons quelques extraits de code à des endroits clés du programme. Ces extraits de code capturent l'utilisation du processeur par le programme, les informations sur la pile, etc. et écrivent ces informations dans un exemple de fichier.
Lorsque le programme est terminé, nous pouvons utiliser la commande suivante pour démarrer l'outil pprof :
go tool pprof [binary] [profile]
Où [binaire] est le fichier binaire qui doit être analysé, [profil] est le chemin d'accès à l'exemple de fichier. Après avoir démarré l'outil pprof, vous pouvez utiliser des commandes telles que top
, web
et list
pour afficher les informations dans le fichier d'échantillonnage. top
、web
、list
等命令来查看采样文件中的信息。
top
命令可以查看程序的 CPU 使用情况和内存占用情况,并按照 CPU 使用率排序:
(pprof) top Showing nodes accounting for 1030ms, 100% of 1030ms total Dropped 105 nodes (cum <= 5.15ms) Showing top 10 nodes out of 21 flat flat% sum% cum cum% 990ms 96.12% 96.12% 990ms 96.12% main.(*myStruct).doWork 20ms 1.94% 98.06% 20ms 1.94% time.Sleep 20ms 1.94% 100.00% 20ms 1.94% fmt.(*buffer).write 0 0% 100.00% 1030ms 100% runtime.main 0 0% 100.00% 1030ms 100% runtime.main.func1 0 0% 100.00% 1030ms 100% runtime.mstart 0 0% 100.00% 1030ms 100% runtime.mstart1 0 0% 100.00% 1030ms 100% runtime.systemstack 0 0% 100.00% 990ms 95.63% main.work 0 0% 100.00% 20ms 1.94% fmt.Fprintf
web
命令可以生成一个交互式的 Web 界面,更直观地展示程序的性能瓶颈:
(pprof) web
list
top
peut afficher l'utilisation du processeur et l'utilisation de la mémoire du programme, et les trier par utilisation du processeur : (pprof) list myStruct.doWork Total: 1.03s ROUTINE ======================== main.(*myStruct).doWork in /path/to/main.go 990ms 990ms (flat, cum) 96.12% of Total 0 10ms 0.00% runtime.newstack 0 10ms 0.00% runtime.procresize 0 10ms 0.00% runtime.systemstack ...
web peut générer une interface Web interactive pour afficher de manière plus intuitive les goulots d'étranglement des performances du programme : #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#<code>list
peut afficher les informations détaillées d'une fonction et Afficher le code source et l'utilisation du processeur de la fonction : #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#pprof est un outil d'analyse des performances très pratique qui peut aider les développeurs à trouver rapidement le goulot d'étranglement des performances de l'application et à l'optimiser. pprof est un outil indispensable lorsque nous écrivons des applications hautes performances. #🎜🎜#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!