这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 6 天
入门 Go 语言-高质量编程与性能调优(三)
性能调优实战
性能分析工具 pprof-采样过程和原理
CPU
- 采样对象:函数调用和它们占用的时间
- 采样率:100次/秒，固定值
- 采样时间:从手动启动到手动结束
graph LR
开始采样 --> 设定信号处理函数--> 开定时器
停止采样 --> 取消信号处理函数--> 取消时器
CPU
- 操作系统
- 每10ms向进程发送一次SIGPROF信号·进程
- 每次接收到SIGPROF会记录调用堆栈
- 写缓冲
- 每100ms读取已经记录的调用栈并写入输出流
Heap-堆内存
- 采样程序通过内存分配器在堆上分配和释放的内存，记录分配/释放的大小和数量
- 采样率:每分配512KB记录一次，可在运行开头修改，1为每次分配均记录
- 采样时间:从程序运行开始到采样时
- 采样指标:
alloc_space,alloc_objects,inuse_space,inuse_objects - 计算方式:
inuse = alloc - free
Goroutine-协程&ThreadCreate-线程创建
- Goroutine
- 记录所有用户发起且在运行中的goroutine(即入口非runtime开头的)runtime.main的调用栈信息
graph LR StopTheWorld --> 遍历allg切片 --> 输出创建g的堆栈 --> StartTheWorld - ThreadCreate
- 记录程序创建的所有系统线程的信息
graph LR StopTheWorld --> 遍历allm链表 --> 输出创建m的堆栈 --> StartTheWorld
- 记录程序创建的所有系统线程的信息
Block-阻塞& Mutex-锁
- 阻塞操作
- 采样阻塞操作的次数和耗时
- 采样率:阻塞耗时超过阈值的才会被记录，
- 1为每次阻塞均记录
graph TD
阻塞操作 --上报调用栈和消耗时间--> Profiler -->时间未到阈值则丢弃
Profiler --采样--> 遍历阻塞记录 --> 统计阻塞次数和耗时
- 锁竞争
- 采样争抢锁的次数和耗时
- 采样率:只记录固定比例的锁操作，1为每次加锁均记录
graph TD
竞争操作 --上报调用栈和消耗时间--> Profiler -->比例未命中则丢弃
Profiler --采样--> 遍历锁记录 --> 统计锁竞争次数和耗时
小结
- 掌握常用pprof工具功能
- 灵活运用pprof工具分析解决性能问题
- 了解pprof的采样过程和工作原理
性能调优案例
简介
- 业务服务优化
- 基础库优化
- Go语言优化
性能调优案例-业务服务优化
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
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
建立服务性能评估手段·服务性能评估方式
- 单独benchmark无法满足复杂逻辑分析。不同负载情况下性能表现差异
- 请求流量构造
- 不同请求参数覆盖逻辑不同
- 请求流量构造
- 不同请求参数覆盖逻辑不同
- 线上真实流量情况
- 压测范围
- 单机器压测
- 集群压测
- 性能数据采集
- 单机性能数据
- 集群性能数据
建立服务性能评估手段 分析性能数据，定位性能瓶颈
- 使用库不规范
- 高并发场景优化不足
重点优化项改造
- 正确性是基础
- 响应数据diff
- 线上请求数据录制回放
- 新旧逻辑接口数据diff
优化效果验证
- 重复压测验证
- 上线评估优化效果
- 关注服务监控
- 逐步放量
- 收集性能数据
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
- 分析链路，通过业务流程优化提升服务性能
AB实验SDK的优化
- 分析基础库核心逻辑和性能瓶颈
- 设计完善改造方案
- 数据按需获取
- 数据序列化协议优化
- 内部压测验证
- 推广业务服务落地验证
性能调优案例-Go语言优化
编译器&运行时优化
- 优化内存分配策略
- 优化代码编译流程，生成更高效的程序。内部压测验证
- 推广业务服务落地验证
- 优点
- 接入简单,只需要调整编译配置
- 通用性强
总结
- 性能调优原则
- 要依靠数据不是猜测
- 性能分析工具 pprof
- 熟练使用pprof工具排查性能问题并了解其基本原理
- 性能调优
- 保证正确性
- 定位主要瓶颈
