想要进行性能优化，首先瞩目在 Go 自身提供的工具链来作为分析依据，本文将带你学习、使用 Go 后花园，涉及如下：

pprof 是用于可视化和分析性能分析数据的工具

pprof 以 profile.proto 读取分析样本的集合，并生成报告以可视化并帮助分析数据（支持文本和图形报告）

profile.proto 是一个 Protocol Buffer v3 的描述文件，它描述了一组 callstack 和 symbolization 信息， 作用是表示统计分析的一组采样的调用栈，是很常见的 stacktrace 配置文件格式

支持什么使用模式

可以做什么

一个简单的例子

我们将编写一个简单且有点问题的例子，用于基本的程序初步分析

编写 demo 文件

（1）demo.go，文件内容：

package main
import (
    "log"
    "net/http"
    _ "net/http/pprof"
    "github.com/EDDYCJY/go-pprof-example/data"
func main() {
    go func() {
        for {
            log.Println(data.Add("https://github.com/EDDYCJY"))
    http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)
（2）data/d.go，文件内容：
package data
var datas []string
func Add(str string) string {
    data := []byte(str)
    sData := string(data)
    datas = append(datas, sData)
    return sData
运行这个文件，你的 HTTP 服务会多出 /debug/pprof 的 endpoint 可用于观察应用程序的情况
一、通过 Web 界面
查看当前总览：访问 http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/
/debug/pprof/
profiles:
0    block
5    goroutine
3    heap
0    mutex
9    threadcreate
full goroutine stack dump
这个页面中有许多子页面，咱们继续深究下去，看看可以得到什么？
cpu（CPU Profiling）: $HOST/debug/pprof/profile，默认进行 30s 的 CPU Profiling，得到一个分析用的 profile 文件
block（Block Profiling）：$HOST/debug/pprof/block，查看导致阻塞同步的堆栈跟踪
goroutine：$HOST/debug/pprof/goroutine，查看当前所有运行的 goroutines 堆栈跟踪
heap（Memory Profiling）: $HOST/debug/pprof/heap，查看活动对象的内存分配情况
mutex（Mutex Profiling）：$HOST/debug/pprof/mutex，查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪
threadcreate：$HOST/debug/pprof/threadcreate，查看创建新OS线程的堆栈跟踪
二、通过交互式终端使用
（1）go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60
$ go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile\?seconds\=60
Fetching profile over HTTP from http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=60
Saved profile in /Users/eddycjy/pprof/pprof.samples.cpu.007.pb.gz
Type: cpu
Duration: 1mins, Total samples = 26.55s (44.15%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) 
执行该命令后，需等待 60 秒（可调整 seconds 的值），pprof 会进行 CPU Profiling。结束后将默认进入 pprof 的交互式命令模式，可以对分析的结果进行查看或导出。具体可执行 pprof help 查看命令说明
(pprof) top10
Showing nodes accounting for 25.92s, 97.63% of 26.55s total
Dropped 85 nodes (cum <= 0.13s)
Showing top 10 nodes out of 21
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    23.28s 87.68% 87.68%     23.29s 87.72%  syscall.Syscall
     0.77s  2.90% 90.58%      0.77s  2.90%  runtime.memmove
     0.58s  2.18% 92.77%      0.58s  2.18%  runtime.freedefer
     0.53s  2.00% 94.76%      1.42s  5.35%  runtime.scanobject
     0.36s  1.36% 96.12%      0.39s  1.47%  runtime.heapBitsForObject
     0.35s  1.32% 97.44%      0.45s  1.69%  runtime.greyobject
     0.02s 0.075% 97.51%     24.96s 94.01%  main.main.func1
     0.01s 0.038% 97.55%     23.91s 90.06%  os.(*File).Write
     0.01s 0.038% 97.59%      0.19s  0.72%  runtime.mallocgc
     0.01s 0.038% 97.63%     23.30s 87.76%  syscall.Write
flat：给定函数上运行耗时
flat%：同上的 CPU 运行耗时总比例
sum%：给定函数累积使用 CPU 总比例
cum：当前函数加上它之上的调用运行总耗时
cum%：同上的 CPU 运行耗时总比例
最后一列为函数名称，在大多数的情况下，我们可以通过这五列得出一个应用程序的运行情况，加以优化 🤔
（2）go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
$ go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
Fetching profile over HTTP from http://localhost:6060/debug/pprof/heap
Saved profile in /Users/eddycjy/pprof/pprof.alloc_objects.alloc_space.inuse_objects.inuse_space.008.pb.gz
Type: inuse_space
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 837.48MB, 100% of 837.48MB total
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
  837.48MB   100%   100%   837.48MB   100%  main.main.func1
-inuse_space：分析应用程序的常驻内存占用情况
-alloc_objects：分析应用程序的内存临时分配情况
（3） go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/block
（4） go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/mutex
三、PProf 可视化界面
这是令人期待的一小节。在这之前，我们需要简单的编写好测试用例来跑一下
编写测试用例
（1）新建 data/d_test.go，文件内容：
package data
import "testing"
const url = "https://github.com/EDDYCJY"
func TestAdd(t *testing.T) {
    s := Add(url)
    if s == "" {
        t.Errorf("Test.Add error!")
func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        Add(url)
（2）执行测试用例
$ go test -bench=. -cpuprofile=cpu.prof
pkg: github.com/EDDYCJY/go-pprof-example/data
BenchmarkAdd-4       10000000           187 ns/op
ok      github.com/EDDYCJY/go-pprof-example/data    2.300s
-memprofile 也可以了解一下
启动 PProf 可视化界面
$ go tool pprof -http=:8080 cpu.prof
$ go tool pprof cpu.prof 
$ (pprof) web
如果出现 Could not execute dot; may need to install graphviz.，就是提示你要安装 graphviz 了 （请右拐谷歌）
查看 PProf 可视化界面
（1）Top
（2）Graph
框越大，线越粗代表它占用的时间越大哦 
（3）Peek
（4）Source
通过 PProf 的可视化界面，我们能够更方便、更直观的看到 Go 应用程序的调用链、使用情况等，并且在 View 菜单栏中，还支持如上多种方式的切换
你想想，在烦恼不知道什么问题的时候，能用这些辅助工具来检测问题，是不是瞬间效率翻倍了呢 👌
四、PProf 火焰图
另一种可视化数据的方法是火焰图，需手动安装原生 PProf 工具：
（1） 安装 PProf
$ go get -u github.com/google/pprof
（2） 启动 PProf 可视化界面:
$ pprof -http=:8080 cpu.prof
（3） 查看 PProf 可视化界面
打开 PProf 的可视化界面时，你会明显发现比官方工具链的 PProf 精致一些，并且多了 Flame Graph（火焰图）
它就是本次的目标之一，它的最大优点是动态的。调用顺序由上到下（A -> B -> C -> D），每一块代表一个函数，越大代表占用 CPU 的时间更长。同时它也支持点击块深入进行分析！
在本章节，粗略地介绍了 Go 的性能利器 PProf。在特定的场景中，PProf 给定位、剖析问题带了极大的帮助
希望本文对你有所帮助，另外建议能够自己实际操作一遍，最好是可以深入琢磨一下，内含大量的用法、知识点 🤓
你很优秀的看到了最后，那么有两道简单的思考题，希望拓展你的思路
（1）flat 一定大于 cum 吗，为什么？什么场景下 cum 会比 flat 大？
（2）本章节的 demo 代码，有什么性能问题？怎么解决它？
来，晒出你的想法！😆
原文地址：Golang 大杀器之性能剖析 PProf
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