介绍

性能调优原则：

• 要依靠数据而不是猜测
• 要定位最大瓶颈而不是细枝末节
• 不要过早优化
• 不要过度优化

性能分析工具pprof

功能

排查实战

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

操作系统：每10秒向进程发送一次SIGPROF信号

进程：每次接收到SIGPROF信号会调用堆栈

写缓存：每100秒读取已经记录的调用栈并写出输出流

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&ThreadCreat线程创建

• Goroutine

  记录所有用户发起且在运行中goroutine（即入口非runtime开头的）runtime.main栈调用信息

• ThreadCreat

  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：阻塞耗时超过阈值才会被记录，1为每次阻塞均记录

锁竞争： 采样争夺锁的次数和耗时

采样率：只记录固定比例的锁操作，1为每次加锁均时间

性能调优案例

业务服务优化

基本概念：

• 服务
• 依赖
• 调用链路
• 基础库

流程：

1. 建立服务性能评估手段
2. 分析性能数据，定位性能瓶颈
3. 重点优化项改造
4. 优化效果验证

手段：

1. 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

2. 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

3. 压测范围

   单机器压测

   集群压测

4. 性能数据采集

   单机性能数据

   集群性能数据

基础库优化

• 分析核心逻辑和性能瓶颈
• 内部压测验证
• 推广业务服务落地验证

go语言优化

编译器和运行时优化：

• 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
• 通用性强