概要

Go语言原生支持对于程序运行时重要指标或特征进行分析。pprof是其中一种重要的工具，其不仅可以分析程序运行时的错误（内存泄漏、并发冲突、协程泄漏等），也可以对程序进行优化（比如定位cpu,内存异常逻辑）。由于Go程序运行时不对外暴漏相关指标，因此Go提供了runtime/pprof和net/http/pprof基础库来与外界交互，其中net/http/pprof是对runtime/pprof的进一步封装，让用户可以通过http获取相关指标。

一、指标类型

本章节我们结合源码来看看有哪些指标提供给我们。

1.1、堆栈指标

// profiles records all registered profiles.
var profiles struct {
	mu sync.Mutex
	m  map[string]*Profile
}
//	goroutine    - stack traces of all current goroutines
//	heap         - a sampling of memory allocations of live objects
//	allocs       - a sampling of all past memory allocations
//	threadcreate - stack traces that led to the creation of new OS threads
//	block        - stack traces that led to blocking on synchronization primitives
//	mutex        - stack traces of holders of contended mutexes
func lockProfiles() {
	profiles.mu.Lock()
	if profiles.m == nil {
		// Initial built-in profiles.
		profiles.m = map[string]*Profile{
			"goroutine":    goroutineProfile,//go协程堆栈分析
			"threadcreate": threadcreateProfile,//创建新系统级线程的堆栈跟踪
			"heap":         heapProfile,//活跃对象内存分析，在应用程序进行堆分配时记录堆栈跟踪，用于监视当前和历史内存使用情况，以及检查内存泄漏
			"allocs":       allocsProfile,//过去所有内存分配的抽样，heap的结果是包含它的
			"block":        blockProfile,//导致阻塞的同步原语堆栈追踪
			"mutex":        mutexProfile,//互斥锁分析，争用互斥锁持有者的堆栈跟踪
		}
	}
}

示例

	saveFile, err := os.OpenFile("./goroutine.out", os.O_CREATE|os.O_APPEND, 0644)
	if err != nil {
		log.Println(err)
		return
	}
	err = pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(saveFile, 0)
	if err != nil {
		log.Println(err)
	}

1.2、CPU指标分析

cpu指标分析并没有注册到全局变量到profiles.m中管理，而是需要手动开启，并在不需要采集时手动关闭。其以100hz的频率采集相关数据。

func StartCPUProfile(w io.Writer) error {
	//代码省略。。。
}
func StopCPUProfile() {
	//代码省略。。。
}

示例

	saveFile, err := os.OpenFile("./cpu.out", os.O_CREATE|os.O_APPEND, 0644)
	if err != nil {
		log.Println(err)
		return
	}
	if err = pprof.StartCPUProfile(saveFile); err != nil {
		log.Println("could not start CPU profile: ", err)
		return
	}
	//after sometime call StopCPUProfile
	defer pprof.StopCPUProfile()

runtime/pprof一般适合只跑一次的程序，下面我们看看net/http/pprof如何使用的吧。

1.3、http-pprof

http模式是最常用的，前面说过，http就是对runtime/pprof的封装，其本质也是调的runtime/pprof的函数。
下面是http模式提供的http接口。

func init() {
	http.HandleFunc("/debug/pprof/", Index)//runtime/pprof 的 profiles.m 里注册的指标
	http.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", Cmdline)//仅打印程序启动时的参数 
	http.HandleFunc("/debug/pprof/profile", Profile)//runtime/pprof 的StartCPUProfile/StopCPUProfile
	http.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", Symbol)
	http.HandleFunc("/debug/pprof/trace", Trace)//runtime/trace，进行事件追踪（协程的创建，开始，结束。网络IO事件。协程阻塞事件等），属于宏观视图，具体细节还要要看pprof
}

示例

package main

import (
	"log"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"sync"
	"time"
)

func main() {
	go testHttpPprof()
	err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:8888", nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}
func testHttpPprof() {
	i := 0
	for {
		go Add(i)
		time.Sleep(time.Second)
		i++
	}
}

var (
	sum  = 0
	data []int
	lock sync.Mutex
)

func Add(x int) {
	defer lock.Unlock()
	if x&1 == 0 {
		time.Sleep(time.Second)
	} else {
		time.Sleep(2 * time.Second)
	}
	lock.Lock()
	sum += x
	data = append(data, sum)
}

只需要导入net/http/pprof库，再起一个http服务，就可以通过http访问相关指标了。

http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/ #查看可用指标接口

http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/heap #查看内存堆栈分析
http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/goroutine?debug=1 #查看所有协程堆栈信息
http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/goroutine?seconds=30 #查看30s内所有协程堆栈信息
http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/profile?seconds=30 #查看未来30s内的CPU数据分析
依次类推…

当携带参数debug时是返回当前堆栈数据，否则返回的是一个可下载的文件
获取到文件后，可以用go tool pprof xxx来分析文件。

二、go tool pprof

这里以内存指标分析为例，首先通过http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/heap?seconds=30获取一个pprof文件。
go tool pprof -h 可以查看所有指令

常用的指令：

• top -cum #根据cum从大到小排序，默认根据flat从大到小排序。在heap分析下cum是从当前函数开始累计内存占用。flat是当前函数分配的内存，其他分析（cpu,mutex等）为维度不同的含义。
• tree #函数调用链
• list xxx #列出某个函数的信息

另外 heap分析有四种不同类型的内存分析维度：alloc_objects、alloc_space、inuse_objects、inuse_space
alloc_objects和inuse_objects表示申请的对象和正在使用的对象；
alloc_space和inuse_space表示申请的内存和正在使用的内存；

默认是inuse_objects，切换很简单，只需输入 alloc_objects 就能切到alloc_objects维度。

2.1、可视化

pprof提供了强大的可视化功能，可以将内容转化成图片或html,只不过需要先安装graphviz

这样在命令行中输入web,png,gif等命令就可以输出相应可视化结果。

如图，就会生成一张个png图片。

2.2、CPU火焰图

如同2.1节，获取cpu数据文件后，除了可以用go tool pprof生成png文件外，还可以生成火焰图，命令如下：

go tool pprof -http :8889 http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/profile?seconds=90

稍等一会就可以通过8889端口访问火焰图了（通过VIEW菜单可以切换到不同可视化方式来查看）

• 箭头越粗代表当前路径越消耗资源（内存,时间等）；
• 箭头为虚线表示两个节点之间的某些节点已被忽略，为间接调用；
• 节点颜色红色表示cum累计值为正数，并且很大；绿色表示cum累计值为负数，并且很大；灰色表示cum累计值可以忽略不计。