这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 3 天

Go 语言 - 性能优化指南

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课程目标： 学习Go项目性能优化工具的使用方法

字符串处理

使用Strings.Builder

在处理字符串拼接的过程中，有三种处理方式 ：使用 + ，strings.Builder ， bytes.Buffer

其中，使用 + 拼接性能最差，strings.Builder , strings.Buffer 相近，strings.Builder 更快

分析：

• 字符串在 Go 语言中是不可变类型，占用内存大小是固定的
• 使用 + 每次都会重新分配内存
• strings.Builder ，bytes.Buffer 底层都是 []byte 数组
• 内存扩容策略，不需要每次拼接重新分配内存

空结构体

使用空结构体节省内存

空结构体 struct{} 不占用任何的内存空间，可以在任何场景下当做占位符来使用

使用空结构体实现 Set

我们在实现 Set 的时候，可以考虑使用 map 来替代。替代的时候，我们只需要只用 map 的键，而不需要值。即使值复制为 布尔类型，都会占用一个字节的内存。

atomic 包

实现多线程计数器的时候，除了给公共变量加锁以外，还可以使用 atomic 来实现计数器

分析：

1. 锁的实现是通过操作系统来实现的，属于系统调用
2. atomic 操作是通过硬件来实现的，效率比直接加锁高
3. sync.Mutex 应该用来保护一段代码逻辑，不仅仅用来保护一个变量
4. 对于非数值操作，可以使用 atomic.Value， 可以承载一个 interface {}

Go 性能优化分析工具

pprof

项目实战

cpu

go tool pprof "http://localhost:6060/debug/pprof/profile?second=10" # 这里只采集10s

top命令

进入 pprof 界面后，输入 top 就可以得到函数占用资源的多少

指令	含义
flat	当前函数本身的执行耗时
flat%	flat 占 CPU 总时间的比例
sum%	上面每一行的 flat% 的总和
cum	指当前函数本身加上其调用函数的总耗时
cum%	cum 占CPU 总时间的比例

观察上图可以看到，有的函数 flat == cum 有的函数 flat == 0

• flat == cum ： 说明函数中没有调用其他函数，
• flat == 0 : 说明该函数中只有其他函数的调用

list 命令

由上图可知，消耗 CPU 资源最大的函数是排在第一位的 Eat 函数，此时我们可以使用list 函数对它进行查看

可以看到代码中第 $24$ 行这个 for 循环使用了 $9.15s$ 的 CPU，耗时最长。

web 命令

使用 web 命令可以看到程序执行过程中的可视化

内存

 go tool pprof -http=:8080 "http://localhost:6060/debug/pprof/heap"

可以看到 Mouse 占用的内存最高

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通过 VIEW 中够可以看到代码来源，火焰图等图标分析

在 SAMPLE 中我们还可以看到四个指标：

• alloc_objects : 程序累计申请的对象数
• alloc_space : 程序累计申请的内存大小
• inuse_objects : 程序当前持有的对象数
• inuse_space : 程序当前占用的内存大小

goroutine - 协程

 go tool pprof -http=:8080 "http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine"

进入后点击火焰图查看协程的 CPU 占用情况

1. 从上到下表示每个协程的调用顺序
2. 每一块代表一个函数，块越长表示占用 CPU 的时间越长
3. 火焰图是动态的，可以点击块进行分析

切换到 Source 视图，搜索排在第一的 wolf 函数

可以看到，该函数每次开启 $50$ 个协程，且等待 $30s$ 后才退出，占用非常多的 CPU

Mutex - 锁

go tool pprof -http=:8080 "http://localhost:6060/debug/pprof/mutex"

仍然和前面一样，查看哪一个函数调用最多的锁，然后切换到 source 视图，查看源代码

block - 阻塞

go tool pprof -http=:8080 "http://localhost:6060/debug/pprof/block"

仍然和前面一样，查看哪一个函数阻塞时间最长，然后切换到 source 视图，查看源代码

小细节

在使用 top 命令的时候，它会自动过滤节点，将小于某个时间段的节点自动丢弃，图中就将运行时长小于 0.04s 的节点扔掉了，共扔掉了 72 个，如果想要详细分析这些节点，可以进入网页可视化图中查看。