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獲得88經(jīng)驗(yàn)值獎(jiǎng)勵(lì)
原文鏈接:https://gopl-zh.github.io/ch11/ch11-05.html
基準(zhǔn)測(cè)試(Benchmark)對(duì)于衡量特定操作的性能是有幫助的,但是當(dāng)我們?cè)噲D讓程序跑的更快的時(shí)候,我們通常并不知道從哪里開始優(yōu)化。每個(gè)碼農(nóng)都應(yīng)該知道Donald Knuth在1974年的“Structured Programming with go to Statements”上所說的格言。雖然經(jīng)常被解讀為不重視性能的意思,但是從原文我們可以看到不同的含義:
毫無疑問,對(duì)效率的片面追求會(huì)導(dǎo)致各種濫用。程序員會(huì)浪費(fèi)大量的時(shí)間在非關(guān)鍵程序的速度上,實(shí)際上這些嘗試提升效率的行為反倒可能產(chǎn)生很大的負(fù)面影響,特別是當(dāng)調(diào)試和維護(hù)的時(shí)候。我們不應(yīng)該過度糾結(jié)于細(xì)節(jié)的優(yōu)化,應(yīng)該說約97%的場(chǎng)景:過早的優(yōu)化是萬惡之源。
當(dāng)然我們也不應(yīng)該放棄對(duì)那關(guān)鍵3%的優(yōu)化。一個(gè)好的程序員不會(huì)因?yàn)檫@個(gè)比例小就裹足不前,他們會(huì)明智地觀察和識(shí)別哪些是關(guān)鍵的代碼;但是僅當(dāng)關(guān)鍵代碼已經(jīng)被確認(rèn)的前提下才會(huì)進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)于很多程序員來說,判斷哪部分是關(guān)鍵的性能瓶頸,是很容易犯經(jīng)驗(yàn)上的錯(cuò)誤的,因此一般應(yīng)該借助測(cè)量工具來證明。
當(dāng)我們想仔細(xì)觀察我們程序的運(yùn)行速度的時(shí)候,最好的方法是性能剖析。剖析技術(shù)是基于程序執(zhí)行期間一些自動(dòng)抽樣,然后在收尾時(shí)進(jìn)行推斷;最后產(chǎn)生的統(tǒng)計(jì)結(jié)果就稱為剖析數(shù)據(jù)。
Go語言支持多種類型的剖析性能分析,每一種關(guān)注不同的方面,但它們都涉及到每個(gè)采樣記錄的感興趣的一系列事件消息,每個(gè)事件都包含函數(shù)調(diào)用時(shí)函數(shù)調(diào)用堆棧的信息。內(nèi)建的?go test
?工具對(duì)幾種分析方式都提供了支持。
CPU剖析數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)了最耗CPU時(shí)間的函數(shù)。在每個(gè)CPU上運(yùn)行的線程在每隔幾毫秒都會(huì)遇到操作系統(tǒng)的中斷事件,每次中斷時(shí)都會(huì)記錄一個(gè)剖析數(shù)據(jù)然后恢復(fù)正常的運(yùn)行。
堆剖析則標(biāo)識(shí)了最耗內(nèi)存的語句。剖析庫會(huì)記錄調(diào)用內(nèi)部內(nèi)存分配的操作,平均每512KB的內(nèi)存申請(qǐng)會(huì)觸發(fā)一個(gè)剖析數(shù)據(jù)。
阻塞剖析則記錄阻塞goroutine最久的操作,例如系統(tǒng)調(diào)用、管道發(fā)送和接收,還有獲取鎖等。每當(dāng)goroutine被這些操作阻塞時(shí),剖析庫都會(huì)記錄相應(yīng)的事件。
只需要開啟下面其中一個(gè)標(biāo)志參數(shù)就可以生成各種分析文件。當(dāng)同時(shí)使用多個(gè)標(biāo)志參數(shù)時(shí)需要當(dāng)心,因?yàn)橐豁?xiàng)分析操作可能會(huì)影響其他項(xiàng)的分析結(jié)果。
$ go test -cpuprofile=cpu.out
$ go test -blockprofile=block.out
$ go test -memprofile=mem.out
對(duì)于一些非測(cè)試程序也很容易進(jìn)行剖析,具體的實(shí)現(xiàn)方式,與程序是短時(shí)間運(yùn)行的小工具還是長時(shí)間運(yùn)行的服務(wù)會(huì)有很大不同。剖析對(duì)于長期運(yùn)行的程序尤其有用,因此可以通過調(diào)用Go的runtime API來啟用運(yùn)行時(shí)剖析。
一旦我們已經(jīng)收集到了用于分析的采樣數(shù)據(jù),我們就可以使用pprof來分析這些數(shù)據(jù)。這是Go工具箱自帶的一個(gè)工具,但并不是一個(gè)日常工具,它對(duì)應(yīng)go tool pprof
命令。該命令有許多特性和選項(xiàng),但是最基本的是兩個(gè)參數(shù):生成這個(gè)概要文件的可執(zhí)行程序和對(duì)應(yīng)的剖析數(shù)據(jù)。
為了提高分析效率和減少空間,分析日志本身并不包含函數(shù)的名字;它只包含函數(shù)對(duì)應(yīng)的地址。也就是說pprof需要對(duì)應(yīng)的可執(zhí)行程序來解讀剖析數(shù)據(jù)。雖然go test
通常在測(cè)試完成后就丟棄臨時(shí)用的測(cè)試程序,但是在啟用分析的時(shí)候會(huì)將測(cè)試程序保存為foo.test文件,其中foo部分對(duì)應(yīng)待測(cè)包的名字。
下面的命令演示了如何收集并展示一個(gè)CPU分析文件。我們選擇net/http
包的一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試為例。通常最好是對(duì)業(yè)務(wù)關(guān)鍵代碼的部分設(shè)計(jì)專門的基準(zhǔn)測(cè)試。因?yàn)楹?jiǎn)單的基準(zhǔn)測(cè)試幾乎沒法代表業(yè)務(wù)場(chǎng)景,因此我們用-run=NONE參數(shù)禁止那些簡(jiǎn)單測(cè)試。
$ go test -run=NONE -bench=ClientServerParallelTLS64 \
-cpuprofile=cpu.log net/http
PASS
BenchmarkClientServerParallelTLS64-8 1000
3141325 ns/op 143010 B/op 1747 allocs/op
ok net/http 3.395s
$ go tool pprof -text -nodecount=10 ./http.test cpu.log
2570ms of 3590ms total (71.59%)
Dropped 129 nodes (cum <= 17.95ms)
Showing top 10 nodes out of 166 (cum >= 60ms)
flat flat% sum% cum cum%
1730ms 48.19% 48.19% 1750ms 48.75% crypto/elliptic.p256ReduceDegree
230ms 6.41% 54.60% 250ms 6.96% crypto/elliptic.p256Diff
120ms 3.34% 57.94% 120ms 3.34% math/big.addMulVVW
110ms 3.06% 61.00% 110ms 3.06% syscall.Syscall
90ms 2.51% 63.51% 1130ms 31.48% crypto/elliptic.p256Square
70ms 1.95% 65.46% 120ms 3.34% runtime.scanobject
60ms 1.67% 67.13% 830ms 23.12% crypto/elliptic.p256Mul
60ms 1.67% 68.80% 190ms 5.29% math/big.nat.montgomery
50ms 1.39% 70.19% 50ms 1.39% crypto/elliptic.p256ReduceCarry
50ms 1.39% 71.59% 60ms 1.67% crypto/elliptic.p256Sum
參數(shù)-text
用于指定輸出格式,在這里每行是一個(gè)函數(shù),根據(jù)使用CPU的時(shí)間長短來排序。其中-nodecount=10
參數(shù)限制了只輸出前10行的結(jié)果。對(duì)于嚴(yán)重的性能問題,這個(gè)文本格式基本可以幫助查明原因了。
這個(gè)概要文件告訴我們,HTTPS基準(zhǔn)測(cè)試中crypto/elliptic.p256ReduceDegree
函數(shù)占用了將近一半的CPU資源,對(duì)性能占很大比重。相比之下,如果一個(gè)概要文件中主要是runtime包的內(nèi)存分配的函數(shù),那么減少內(nèi)存消耗可能是一個(gè)值得嘗試的優(yōu)化策略。
對(duì)于一些更微妙的問題,你可能需要使用pprof的圖形顯示功能。這個(gè)需要安裝GraphViz工具,可以從 http://www.graphviz.org 下載。參數(shù)-web
用于生成函數(shù)的有向圖,標(biāo)注有CPU的使用和最熱點(diǎn)的函數(shù)等信息。
這一節(jié)我們只是簡(jiǎn)單看了下Go語言的數(shù)據(jù)分析工具。如果想了解更多,可以閱讀Go官方博客的“Profiling Go Programs”一文。
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