Golang高质量编程与性能调优 | 青训营笔记

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这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第3天。

前言

  • 编码规范
  • Go 语言的性能优化建议
  • 性能分析工具 pprof 的使用和工作原理

高质量编程

编码规范

代码格式

  • 使用 gofmt 自动格式化代码,保证所有的 Go 代码与官方推荐格式保持一致

注释

  • 注释应该解释代码作用
  • 注释应该解释代码如何做的
  • 注释应该解释代码实现的原因
  • 注释应该解释代码什么情况会出错
  • 公共符号始终要注释
  • 包中声明的每个公共的符号:

命名规范

  • variable
    • 简洁胜于冗长
    • 缩略词全大写,但当其位于变量开头且不需要导出时,使用全小写
    • 变量距离其被使用的地方越远,则需要携带越多的上下文信息
    • 全局变量在其名字中需要更多的上下文信息,使得在不同地方可以轻易辨认出其含义
  • function
    • 函数名不携带包名的上下文信息,因为包名和函数名总是成对出现的
    • 函数名尽量简短
    • 当名为 foo 的包某个函数返回类型 Foo 时,可以省略类型信息而不导致歧义
    • 当名为 foo 的包某个函数返回类型 T 时(T 并不是 Foo),可以在函数名中加入类型信息
  • package
    • 只由小写字母组成。不包含大写字母和下划线等字符
    • 简短并包含一定的上下文信息。例如 schema、task 等
    • 不要与标准库同名。例如不要使用 sync 或者 strings

错误和异常处理

  • 简单错误处理
    • 优先使用 errors.New 来创建匿名变量来直接表示该错误。有格式化需求时使用 fmt.Errorf
  • 错误的 Wrap 和 Unwrap
    • 在 fmt.Errorf 中使用 %w 关键字来将一个错误 wrap 至其错误链中

Go1.13 在 errors 中新增了三个新 API 和一个新的 format 关键字,分别是 errors.Is、errors.As 、errors.Unwrap 以及 fmt.Errorf 的 %w。如果项目运行在小于 Go1.13 的版本中,导入 golang.org/x/xerrors 来使用。以下语法均已 Go1.13 作为标准。

  • 错误判定
    • 使用 errors.Is 可以判定错误链上的所有错误是否含有特定的错误。
    • 在错误链上获取特定种类的错误,使用 errors.As
  • panic
    • 不建议在业务代码中使用 panic
    • 如果当前 goroutine 中所有 deferred 函数都不包含 recover 就会造成整个程序崩溃
    • 当程序启动阶段发生不可逆转的错误时,可以在 init 或 main 函数中使用 panic
  • recover
    • recover 只能在被 defer 的函数中使用,嵌套无法生效,只在当前 goroutine 生效
    • 如果需要更多的上下文信息,可以 recover 后在 log 中记录当前的调用栈。

小结

  • panic 用于真正异常的情况
  • error 尽可能提供简明的上下文信息,方便定位问题
  • recover 生效范围,在当前 goroutine 的被 defer 的函数中生效

性能调优实战

pprof 功能说明

  • pprof 是用于可视化和分析性能分析数据的工具
  • 可以知道应用在什么地方耗费了多少 CPU、memory 等运行指标

图片

图片转载自青训营官方账号

性能调优案例

基本概念

  • 服务:能单独部署,承载一定功能的程序
  • 依赖:Service A 的功能实现依赖 Service B 的响应结果,称为 Service A 依赖 Service B
  • 调用链路:能支持一个接口请求的相关服务集合及其相互之间的依赖关系
  • 基础库:公共的工具包、中间件

业务优化

  • 流程
    • 建立服务性能评估手段
    • 分析性能数据,定位性能瓶颈
    • 重点优化项改造
    • 优化效果验证
  • 建立压测评估链路
    • 服务性能评估
    • 构造请求流量
    • 压测范围
    • 性能数据采集
  • 分析性能火焰图,定位性能瓶颈
    • pprof 火焰图
  • 重点优化项分析
    • 规范组件库使用
    • 高并发场景优化
    • 增加代码检查规则避免增量劣化出现
    • 优化正确性验证
  • 上线验证评估
    • 逐步放量,避免出现问题
  • 进一步优化,服务整体链路分析
    • 规范上游服务调用接口,明确场景需求
    • 分析业务流程,通过业务流程优化提升服务性能

基础库优化

  • 适应范围更广,覆盖更多服务
  • AB 实验 SDK 的优化
    • 分析基础库核心逻辑和性能瓶颈
    • 完善改造方案,按需获取,序列化协议优化
    • 内部压测验证
    • 推广业务服务落地验证

参考资料&鸣谢