Go 性能优化 | 青训营

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1 性能优化

前提满足正确可靠、简洁清晰等质量因素。

所以针对Go语言特性，介绍Go相关的性能优化建议。

1.1 Benchmark

性能表现需要实际数据衡量。

Go语言提供了支持基准性能测试的benchmark工具

测试代码：

image.png

终端输入命令： go test -bench=. -benchmem fib_test.go

结果： image.png

第一列：BenchmarkFib10是测试函数名，-8表示GOMAXPROCS（核数）得值为16

第二列：表示一共执行3986155次即b.N的值，

第三列：每次执行花费326ns

第四列：每次申请多大的内存

第五列：每次申请几次内存

1.2 Slice

slice预分配内存

尽可能使用make（）初始化切片时提供容量信息

image.png image.png

image.png 指定后它的内存等分配效率越高

原因

切片本质上是一个数组片段的描述：

包括数组指针

片段的长度

片段的容量（不改变内存分配情况下的最大长度）

切片操作并不复制切片指向的元素

创建一个新的切片会复用原来切片的底层数组

type slice struct {
    array unsafe.Pointer
    len int
    cap int
}

image.png

另一个陷阱：大内存未释放

在已有切片的基础上创建切片，不会创建新的底层数组

场景：

  原切片较大，代码在原切片基础上新建小切片
  原底层数组在内存中有引用，得不到释放

可使用copy代替re-slice

image.png

image.png image.png

image.png

1.3 map

map预内存分配

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分析：

不断向map中添加元素的操作会触发map的扩容

提前分配好空间可以减少内存拷贝和Rehash的消耗

建议根据实际需求提前预估好需要的空间

1.4 字符串处理

使用strings.Builder

1 image.png 2 image.png 3 image.png

image.png

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

1.5 空结构体

使用空结构体节省内存

空结构体struct{} 实例不占据任何的内存空间

可作为各种场景下的占位符使用

节省资源
空结构体本身具备很强的语义，即这里不需要任何值，仅作为占位符

1.6 atomic包

image.png

image.png

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锁的实现是通过操作系统来实现，属于系统调用

atomic操作是通过硬件实现，效率比锁高

sync.Mutex应该用来保护一段逻辑，不仅仅用于保护一个变量

对于非数值操作，可以使用atomic.Value,能承载一个interface{}

2 性能调优实战

性能调优原则：

要求依靠数据不是猜测

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

2.1 性能分析工具pprof

说明

希望知道应用在什么地方耗费了多少CPU、Menory

pprof是用于可视化和分析性能分析数据的工具

2.1.1 功能简介

image.png

2.1.2 排查实战

搭建pprof实践项目

GitHub（来自Wolfogre）

github.com/wolfogre/go…

项目提前埋下了一些炸弹代码，产生可观测的性能问题

前置准备：
下载项目代码，能够编译运行
会占用1CPU核心和超过1GB的内存

对于前置准备的代码：

image.png

CPU

image.png image.png

go tool pprof "http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/profile?seconds=10"

top

命令：topN

查看占用资源最多的函数

image.png

image.png

image.png

命令：list

根据制定的正则表达式查找代码行

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命令：web

调用关系可视化

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Heap-堆内存

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go tool pprof -http=:8080 "http://192.168.28.1:139/debug/pprof/heap"

2.1.3 goroutine-协程

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

image.png

由上到下表示调用顺序

每一块代表一个函数，越长代表占用CPU的事件更长

火焰图是动态的，支持点击块进行分析

image.png

支持搜索，在Source视图下搜索wolf

2.1.4 锁

mutex-锁

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

2.1.5 block-阻塞

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

image.png

image.png

两个Block为什么只展示了一个

image.png

第二个阻塞操作是什么

image.png

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2.2 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

开始采样————>设定信号处理函数————>开启定时器

停止采样————>取消信号处理函数————>关闭定时器

详细过程

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

image.png

2.2.1 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

2.2.2 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

ThreadCreate记录程序创建的所有系统线程的信息

Goroutine： Stop The World————>遍历allg切片————>输出创建g的堆栈————>Start The World

ThreadCreate：Stop The World————>遍历allm链表————>输出创建m的堆栈————>Start The World

2.3 性能调优实战-简介

介绍实际业务服务性能优化的案例

对逻辑相对复杂的程序如何进行性能调优

业务服务优化

基础库优化

Go语言优化

2.3.1 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

image.png

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

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

2.3.2 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。

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