这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 3 天，主要讲了Go语言的编程规范、性能调优等。

一、Go性能调优

在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。 Go语言是一个对性能特别看重的语言，因此语言中自带了 profiling 的库，这篇文章就要讲解怎么在 golang 中做 profiling。

Go性能优化

Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：

• CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
• Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况
• Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
• Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的

采集性能数据

Go语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库：

• runtime/pprof：采集工具型应用运行数据进行分析
• net/http/pprof：采集服务型应用运行时数据进行分析

pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取各个函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。

注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof。

工具型应用

如果你的应用程序是运行一段时间就结束退出类型。那么最好的办法是在应用退出的时候把 profiling 的报告保存到文件中，进行分析。对于这种情况，可以使用runtime/pprof库。 首先在代码中导入runtime/pprof工具：

import "runtime/pprof"

服务型应用

如果你的应用程序是一直运行的，比如 web 应用，那么可以使用net/http/pprof库，它能够在提供 HTTP 服务进行分析。

如果使用了默认的http.DefaultServeMux（通常是代码直接使用 http.ListenAndServe(“0.0.0.0:8000”, nil)），只需要在你的web server端代码中按如下方式导入net/http/pprof

import _ "net/http/pprof"

go tool pprof命令

不管是工具型应用还是服务型应用，我们使用相应的pprof库获取数据之后，下一步的都要对这些数据进行分析，我们可以使用go tool pprof命令行工具。

go tool pprof最简单的使用方式为:

go tool pprof [binary] [source]

其中：

• binary 是应用的二进制文件，用来解析各种符号；
• source 表示 profile 数据的来源，可以是本地的文件，也可以是 http 地址。

注意事项：  获取的 Profiling 数据是动态的，要想获得有效的数据，请保证应用处于较大的负载（比如正在生成中运行的服务，或者通过其他工具模拟访问压力）。否则如果应用处于空闲状态，得到的结果可能没有任何意义。