这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 10 天
此次课程主要介绍了基于pprof工具的项目性能分析。
pprof的采样过程和原理
CPU采样
CPU采样对象是函数调用和它们占用的时间，采样率为固定值100次/s，采样时间为从手动启动到手动结束。
其采样主要基于系统的定时信号机制。Go进程启动的时候，向操作系统注册定时器，定时器触发就采样CPU数据。操作系统会每10ms向进程发送一次SIGPROF信号，而进程每次接收到信号就会记录调用堆栈，每100ms读取已经记录的调用栈记录到写缓冲，写缓冲写到输出流保存到文件，结束时结束定时器。
heap采样
采样程序通过内存分配器在堆上分配和释放内存，记录分配或释放的大小和数量，而采样率是每分配512KB就记录一次，可以在运行开头修改，采样时间上是从程序运行开始到采样时，支持四种采样指标alloc_space, alloc_objects，inuse_space，inuse_object。计算使用分配内存的算法是用已分配内存减去空闲内存。
协程与线程创建采样
Gouroutine主要记录所有用户发起且在运行中的goroutine以及runtime.main的调用栈信息，而ThreadCreate记录程序创建的所有系统线程信息，其采样流程都从Stop The World开始，遍历协程链表或切片，输出创建堆栈，再Start the World 通过比较两个时间点的差值来判断时间段指标。
阻塞和锁采样
阻塞操作主要采样阻塞操作的次数和耗时，在发生阻塞操作后，向文件报告调用栈和消耗时间，当阻塞耗时超过阈值时会被记录。mutex主要采样争抢锁的次数和耗时，在发生锁竞争操作后，记录固定比例的锁操作。
性能调优案例
按照场景可以分为业务服务优化，基础库优化（如监控数据库，日志数据库等）和Go语言优化。
业务服务优化
部分基本概念解说如下：
- 服务：是能单独部署，承载一定功能的程序。
- 依赖：比如service A的功能实现依赖ServiceB的相应结果，也即为ServiceA依赖ServiceB。
- 调用链路：能支持一个接口请求的相关服务集合以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：需要多维度和高层次，不同负载情况的性能表现差异，而请求流量构造，要注意不同请求参数覆盖逻辑不同。需要注意压测范围是基于单机器压测还是集群压测，以及性能数据采集是基于单机或集群。单机性能是非线性的，即使提升CPU使用率，成功的请求数量也到达瓶颈。压测平台关注数据包括接口耗时，平均QPS，最大QPS，请求数等。
- 分析性能数据，定位性能瓶颈：基于pprof的火焰图可以观察代码什么位置出现性能瓶颈问题。分析性能数据，利用率在80%和利用率在40%的不同场景下可能存在性能问题等。
- 重点优化项改造：改造基础是正确性，其验证方法是，相同服务，相同请求再请求一次，新修改返回值和之前数据录制的回放是否一致。
- 优化效果验证：通过重复压测验证，或者基于上线评估优化效果，关注服务监控， 逐步放量，然后收集性能数据。
- 进一步优化：在实际场景中，可能存在服务调用接口多次重复使用问题，可以规范接口明确场景需求，此外，分析业务流程，通过业务流程优化来提升服务性能。
基础库优化
优化流程为，首先分析基础库核心逻辑和性能瓶颈，包括设计完善改造方案，数据按需获取，数据序列化协议优化等，其次是进行内部压测验证，以及推广业务服务落地验证。
Go 语言优化
编译器运行时优化，是适用范围最广的优化，可以实现优化内存分配策略，优化代码编译流程，生成更高效程序，进行内部压测验证，以及推广业务服务落地验证，优点是接入简单，只需调整编译配置，而且通用性强。
