golang性能诊断看这篇就够了

我们日常接触性能诊断问题，一般分为两种情况，一是线上应用真的出现性能问题；二是我们需要对准备上线的系统进行性能预估；后者需要压力测试辅助进行，此处不表。

针对GO应用，性能诊断工具主要分为两层:OS层面和GO应用层面(go tool pprof /trace /gc)

OS诊断

系统诊断，我们一般主要关注三个方面: CPU 、Memory、I/O

1.1 CPU

CPU诊断主要关注平均负载（Load Average），CPU使用率，上下文切换（Context Switch）。常用top命令查看cpu使用率以及服务器负载情况。

平均负载:0.14 0.07 0.06 分别表示过去1分钟、5分钟、15分钟的机器负载的平均值，根据经验，若负载数值小于0.7*CPU个数则正常，超过或者达到CPU核数的四五倍，则系统的负载就明显偏高。

CPU的上下文切换情况可通过vmstat命令可以查看，上下文切换发生的场景有如下几种:

1. 时间片用完，CPU正常调度下一个任务

2. 被其他优先级更高的任务抢占

3. 执行任务碰到I/O阻塞，挂起当前任务，切换到下一个任务

4. 用户代码主动挂起当前任务让出CPU

5. 多任务抢占资源，因没抢到而被挂起

6. 硬件中断
   

1.2  Memory

从操作系统角度，内存关注应用进程是否足够，可以使用 free –m 命令查看内存的使用情况。

通过 top 命令可以查看进程使用的虚拟内存 VIRT 和物理内存 RES，根据公式 VIRT = SWAP + RES 可以推算出具体应用使用的交换分区（Swap）情况，使用交换分区过大会影响 应用性能，可以将 swappiness 值调到尽可能小。

1.3 I/O

I/O 包括磁盘 I/O 和网络 I/O，一般情况下磁盘更容易出现 I/O 瓶颈。通过iostat可以查看磁盘的读写情况，通过 CPU 的 I/O wait 可以看出磁盘 I/O 是否正常。

如果磁盘 I/O 一直处于很高的状态，说明磁盘太慢或故障，成为了性能瓶颈，需要进行应用优化或者磁盘更换。

除了常用的 top、 ps、vmstat、iostat 等命令，还有其他 Linux 工具可以诊断系统问题，如 mpstat、tcpdump、netstat、pidstat、sar 等 更多Linux性能诊断工具如下图：

GO应用诊断

go生态已经为我们提供了大量的API和诊断工具帮助我们解决go应用的性能问题。我们常用的大致可以分为两类:

• Profiling 收集程序执行过程中的具体事件，并抽样统计 方便精确定位问题

• Tracing 一种检测代码的方法，用于分析调用或用户请求整个生命周期中的延迟，且可以跨多个Go进程。

2.1 profiling

profile一般被称为性能分析，对程序而言，就是程序运行时的各种概况信息，包括cpu占用情况、内存情况、线程情况等。方便分析昂贵或频繁调用的程序场景。

如何使用？

1.首先profiling代码埋入

import _ "net/http/pprof"


func main() {
    go func() {
        log.Println(http.ListenAndServe("0.0.0.0:9090", nil))
    }()
    ...
}

2.保存特定时间点的profile，例如保存heap信息

curl http://localhost:6060/debug/pprof/heap --output heap.tar.gz

3.使用go tool pprof 分析保存的profile快照，如分析上述heap信息

go tool pprof heap.tar.gz

2.1.1  CPU Profiling

pprof可以帮忙我们分析出函数执行缓慢问题  CPU占用过高问题

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?second=10

命令行方式: 常用命令 top  list traces

top: 查看按照占用内存或cpu多少排序的前10的函数信息

• flat:当前函数占用的CPU时长（不包含其调用的其他函数）

• flat%:当前函数使用CPU占总CPU时长的百分比

• sum%:前面每一行flat百分比的和

• cum: 累计量，当前函数及其子函数占用CPU时长 

• cum%:累计量占总量的百分比

       cum>=flat

list: 查看某个函数的代码 以及该函数每行代码的指标信息

traces:打印所有函数调用栈 以及调用栈的指标信息

UI界面方式：从服务器download下生成的sample文件  

go tool pprof -http=:8080 pprof.xxx.samples.cpu.001.pb.gz

Flame graph很清晰得可以看到当前CPU被哪些函数执行栈占用

1.2 Heap Profiling

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap?second=10

命令行 UI查看方式 同理

graph中方框越大 占用内存越多  火焰图 宽度越大 占用内存越多

SAMPLE->inuse_objects可以查看当前的对象数量 这个参数对于分析gc线程占用较高cpu时很有用处 它侧重查看对象数量

inuse_space图可以查看具体的内存占用

毕竟对于10个100m的对象和1亿个10字节的对象占用内存几乎一样大，但是回收起来一亿个小对象肯定比10个大对象要慢很多。

go tool pprof -inuse_space http://localhost:6060/debug/pprof/heap : 分析应用程序的常驻内存占用情况 （默认）
go tool pprof -alloc_objects http://localhost:6060/debug/pprof/heap: 分析应用程序的内存临时分配情况

1.3 并发请求问题 查看方式跟上面类似。

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/block
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/mutex

2.2 tracing

trace并不是万能的，它更侧重于记录分析 采样时间内运行时系统具体干了什么。

收集trace数据的三种方式:

1. 使用runtime/trace包 调用trace.Start()和trace.Stop()

2. 使用go test -trace=28897b20adb25fbae118a3f80f538dec测试标识

3. 使用debug/pprof/trace handler 获取运行时系统最好的方法

例如，通过 

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/trace?seconds=20 > trace.out

获取运行时服务的trace信息，使用

go tool trace trace.out

 会自动打开浏览器展示出UI界面

其中trace view 只能使用chrome浏览器查看，这里go截止1.14版本存在一个 bug，解决办法如下：

go tool trace trace.out 无法查看trace view
go bug:https://github.com/golang/go/issues/25151
mac 解决版本：安装gotip
go get golang.org/dl/gotip
gotip download
then  使用 gotip tool trace trace.out即可

获取的trace.out 二进制文件也可以转化为pprof格式的文件

go tool trace -pprof=TYPE trace.out > TYPE.pprof
Tips:生成的profile文件 支持 network profiling、synchronization profiling、syscall profiling、scheduler profiling
go tool pprof TYPE.pprof

使用gotip tool trace trace.out可以查看到trace view的丰富操作界面：

操作技巧：

ctrl + 1  选择信息

ctrl + 2 移动选区

ctrl + 3 放大选区

ctrl + 4 指定选区区间

shift + ? 帮助信息

AWSD跟游戏快捷键类似 玩起来跟顺手

整体的控制台信息 如下图：

• 时间线: 显示执行的时间单元 根据时间的纬度不同 可以调整区间

• 堆: 显示执行期间内存的分配和释放情况

• 协程(Goroutine): 显示每个时间点哪些Goroutine在运行 哪些goroutine等待调度 ，其包含 GC 等待（GCWaiting）、可运行（Runnable）、运行中（Running）这三种状态。

goroutine区域选中时间区间

OS线程(Machine): 显示在执行期间有多少个线程在运行，其包含正在调用 Syscall（InSyscall）、运行中（Running）这两种状态。

• 虚拟处理器Processor: 每个虚拟处理器显示一行，虚拟处理器的数量一般默认为系统内核数。数量由环境变量GOMAXPROCS控制

• 协程和事件: 显示在每个虚拟处理器上有什么 Goroutine 正在运行，而连线行为代表事件关联。

每个Processor分两层，上一层表示Processor上运行的goroutine的信息，下一层表示processor附加的事件比如SysCall 或runtime system events

ctrl+3 放大选区，选中goroutine 可以查看，特定时间点 特定goroutine的执行堆栈信息以及关联的事件信息

goroutine analysis

点击goroutine的id 可以跳到trace view 详细查看goroutine具体干了什么

名称	含义
Execution	执行时间
Network wait	网络等待时间
Sync Block	同步阻塞时间
Blocking syscall	系统调用阻塞时间
Scheduler wait	调度等待时间
GC Sweeping	GC清扫时间
GC Pause	GC暂停时间

实践 一个延迟问题诊断

当我们一个执行关键任务的协程从运行中被阻塞。这里可能的原因：被syscall阻塞 、阻塞在共享内存(channel/mutex etc)、阻塞在运行时(如 GC)、甚至有可能是运行时调度器不工作导致的。这种问题使用pprof很难排查，

使用trace只要我们确定了时间范围就可以在proc区域很容易找到问题的源头

上图可见，GC 的MARK阶段阻塞了主协程的运行

2.3 GC

golang的gc算法是根据标记清除改进的三色标记法，大概流程:

初始所有对象都是白色

1. Stack scan阶段:从root出发扫描所有可达对象，标记为灰色并放入待处理队列；root包括全局指针和goroutine栈上的指针

2. Mark阶段:1.从待处理队列取出灰色对象，将其引用的对象标记为灰色并放入队列，自身标记为黑色 2. re-scan全局指针和栈，因为mark和用户程序并行运行，故过程1的时候可能会有新的对象分配，这时需要通过写屏障(write barrier)记录下来；re-scan再完成检查；

3. 重复步骤Mark阶段，直到灰色对象队列为空，执行清扫工作（白色即为垃圾对象）

go的三色标记法也存在STW(Stop The World),大致有两个场景

1. GC即将开始时，需要STW 做一些准备工作， 如enable write barrier

2. re-scan也需要STW，否则上面Mark阶段的re-scan无法终止

通过GODEBUG=gctrace=1可以开启gc日志，查看gc的结果信息

$ GODEBUG=gctrace=1 go run main.go   
gc 1 @0.001s 19%: 0.014+3.7+0.015 ms clock, 0.11+2.8/5.7/3.2+0.12 ms cpu, 5->6->6 MB, 6 MB goal, 8 P
gc 2 @0.024s 6%: 0.004+3.4+0.010 ms clock, 0.032+1.4/4.5/5.3+0.085 ms cpu, 13->14->13 MB, 14 MB goal, 8 P
gc 3 @0.093s 3%: 0.004+6.1+0.027 ms clock, 0.032+0.19/11/15+0.22 ms cpu, 24->25->22 MB, 26 MB goal, 8 P
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 4, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 4 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 4, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 4 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 4, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 4 (MB)
scvg: 0 MB released
scvg: inuse: 4, idle: 58, sys: 63, released: 58, consumed: 4 (MB)

格式

gc # @#s #%: #+#+# ms clock, #+#/#/#+# ms cpu, #->#-># MB, # MB goal, # P

含义

gc#：GC 执行次数的编号，每次叠加。

@#s：自程序启动后到当前的具体秒数。

#%：自程序启动以来在GC中花费的时间百分比。

#+...+#：GC 的标记工作共使用的 CPU 时间占总 CPU 时间的百分比。

#->#-># MB：分别表示 GC 启动时, GC 结束时, GC 活动时的堆大小.

#MB goal：下一次触发 GC 的内存占用阈值。

#P：当前使用的处理器 P 的数量。

拓展

当我们的程序陷入CPU 和IO混和负载过高时，我们使用pprof profile只能检测出CPU耗时的函数，但是屏蔽了IO等待过长的函数。

https://github.com/felixge/fgprof  给出了一个解决方案：

具体做法是:用一个后台协程在采样时间区间内每秒99次调用runtime.GoruntineProfile，返回的结果忽略了协程当时消耗CPU还是非消耗CPU的区别 进行统计，保存在内存中的map中，可导出转化为pprof

具体用法：

package main
 
import(
    _ "net/http/pprof"
    "github.com/felixge/fgprof"
)
 
func main() {
    http.DefaultServeMux.Handle("/debug/fgprof", fgprof.Handler())
    go func() {
        log.Println(http.ListenAndServe(":6060", nil))
    }()
 
    // <code to profile>
}
 
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph
cd FlameGraph
curl -s &#39;localhost:6060/debug/fgprof?seconds=3&#39; > fgprof.fold
./flamegraph.pl fgprof.fold > fgprof.svg

如果遇到这种CPU消耗型和非CPU消耗型混合的情况下 可以试试排查下。

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