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动态检查 Go 函数的性能开销解析

2024-10-26 09:26:59 0浏览收藏

一分耕耘，一分收获！既然都打开这篇《动态检查 Go 函数的性能开销解析》，就坚持看下去，学下去吧！本文主要会给大家讲到等等知识点，如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处，非常欢迎大家积极提出！在后续文章我会继续更新Golang相关的内容，希望对大家都有所帮助！

动态检查 Go 函数的性能开销解析

了解 Go 函数的性能开销至关重要，以便优化代码并确保应用程序的最佳性能。传统上，性能分析涉及使用基准测试工具，这需要大量的编译和运行时间。本文将介绍一种动态检查 Go 函数性能开销的方法，无需重新编译或基准测试，从而实现快速且非侵入式的分析。

pprof.Do

pprof 包提供了 Do 函数，允许在运行时对函数进行性能分析。Do 函数采用三个参数：

函数：要分析的函数引用。
次数：要运行函数的次数。
标签：为性能分析结果指定一个标签。

Do 函数执行指定次数的函数调用，收集有关执行时间、分配内存和 goroutine 创建的信息。信息会存储在与标签相对应的特定配置文件中。

实战案例

考虑以下 Go 函数：

package main

import (
    "math/rand"
    "time"
)

func slowFunc() {
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}

这个函数模拟一个缓慢的操作，需要 100 毫秒才能完成。要分析此函数的性能开销，可以执行以下步骤：

导入 pprof 包：

import "github.com/google/pprof/profile"

在 main 函数中调用 pprof.Do：

func main() {
    if err := profile.Start(profile.TraceProfile, profile.ProfilePath("slowFunc.profile")); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        slowFunc()
    }
    profile.Stop()
}

在上述代码中：

profile.Start 启动性能分析，指定要收集的配置文件类型（profile.TraceProfile用于跟踪）和配置文件的路径。
循环 1000 次调用 slowFunc 函数。
profile.Stop 停止性能分析。

分析结果

运行程序后，将在指定路径中生成名为 slowFunc.profile 的配置文件。可以使用 pprof 工具分析此配置文件：

go tool pprof [program binary] slowFunc.profile

这将打开一个交互式 shell，提供有关函数执行的信息。例如，输入 web 将显示函数的调用图：

Showing top 10 nodes out of 34

        flat  flat%   sum%        cum   cum%
        0.03s 43.72% 43.72%  0.319s 43.72%  slowFunc
        0.01s 18.01% 18.01%  0.319s 43.72%  global init
        0.01s 10.82% 10.82%  0.153s 21.17%  sync.(*Once).Do
        0.01s  8.32%  8.32%  0.137s 18.83%  sync.(*Once).Do
        0.01s  6.92%  6.92%  0.101s 13.83%  syscall/js.(*Value).Call
        0.01s  6.92%  6.92%  0.030s  4.14%  syscall/js.Func.Call
        0.00s  6.53%  6.53%  0.010s  1.39%  cmd/asm/internal/arch.funcForPC
        0.00s  4.47%  4.47%  0.039s  5.39%  cmd/asm/internal/arch.(*FuncInfo).goSymName
        0.00s  4.47%  4.47%  0.093s 12.83%  cmd/compile/internal/gc.(*Func).setInlineCallCost
        0.00s  2.78%  2.78%  0.060s  8.28%  cmd/compile/internal/base.(*Node).setBinaryTree

从调用图中可以看出，slowFunc 函数占用了 43.72% 的执行时间。它的大部分时间都花在了睡眠上，以及相关的系统调用上，例如 sync.(*Once).Do。

使用 pprof.Do，可以快速而轻松地分析 Go 函数的性能开销，而无需修改代码或重新编译。这有助于识别性能瓶颈并对其进行优化，从而提高应用程序的整体性能。

本篇关于《动态检查 Go 函数的性能开销解析》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于Golang的相关知识，请关注golang学习网公众号！

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