Golang使用pprof監控性能

前言

之前一直研究過golang 的 pprof的性能分析，但是沒搞出火焰圖，后面查了一些資料學會了生成火焰圖。
今天我就用直接簡單暴力的方式的教程來說明怎么用Golang的pprof監控和生成火焰圖。

簡單使用pprof

一.在代碼里面寫監聽接口口。

#必須要 import "net/http/pprof"
    go func() {
        if err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil); err != nil {
            fmt.Println("0.0.0.0:6060", err.Error())
        }
    }()

如下圖所示：

二.運行程序。

三.查看pprof性能

① 訪問 http://localhost:6060/debug/pprof/

②如果你不想使用網頁的交互模式，可以再終端使用以下命令，當然每次都是新數據：

#查看堆信息
go tool pprof --text http://localhost:6060/debug/pprof/heap

結果如下：

火焰圖

一、Go torch
go-torch是Uber公司開源的一款針對Go語言程序的火焰圖生成工具，能收集 stack traces,并把它們整理成火焰圖，直觀地程序給開發人員。

go-torch是基于使用BrendanGregg創建的火焰圖工具生成直觀的圖像，很方便地分析Go的各個方法所占用的CPU的時間， 火焰圖是一個新的方法來可視化CPU的使用情況，本文中我會展示如何使用它輔助我們排查問題。
二、安裝

1.首先，我們要配置FlameGraph的腳本

FlameGraph 是profile數據的可視化層工具，已被廣泛用于Python和Node

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

2.檢出完成后，把flamegraph.pl拷到我們機器環境變量$PATH的路徑中去，例如：

cp flamegraph.pl /usr/local/bin

3.在終端輸入 flamegraph.pl -h 是否安裝FlameGraph成功

4.安裝go-torch

有了flamegraph的支持，我們接下來要使用go-torch展示profile的輸出，而安裝go-torch很簡單，我們使用下面的命令即可完成安裝

go get -v github.com/uber/go-torch

5.使用go-torch命令

①go-torch -h 查看幫助，如下:

② 程序跑起來，執行go-torch如下:

#采集60秒的數據,在當前目錄下生成cpu.svg文件
go-torch -u http://127.0.0.1:6060 --seconds 60 -f cpu.svg

③打開svg文件，查看火焰圖，如下:

參考文章：

1. https://lihaoquan.me/2017/1/1/Profiling-and-Optimizing-Go-using-go-torch.html
   2.http://xiaorui.cc/2016/03/20/golang%E4%BD%BF%E7%94%A8pprof%E7%9B%91%E6%8E%A7%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%8F%8Agc%E8%B0%83%E4%BC%98/