Cannot execute binary file 之原因

Go语言的工具链对开发者非常友好，内置了很多性能调优、测试的工具，比如CPU分析器pprof、Uber开源的用于生成火焰图的go-torch、流量拷贝工具goreplay等，这些工具极大的提高了开发者效率，下面就笔者的使用分别进行总结。

pprof

Go的强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具，允许程序在运行时使用它们，使用Go的profiler能获取以下样本信息：

/debug/pprof/profile/debug/pprof/heap/debug/pprof/block/debug/pprof/goroutines

net/http/pprofruntime/pprof

常用命令

sudo apt-get install -y graphviz

如何使用

//例子
go func() {
log.Println(http.ListenAndServe("localhost:8080", http.DefaultServeMux))
}

var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to `file`")
var memprofile = flag.String("memprofile", "", "write memory profile to `file`")

func main() {
  flag.Parse()
  if *cpuprofile != "" {
      f, err := os.Create(*cpuprofile)
      if err != nil {
          log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
      }
      if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
          log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
      }
      defer pprof.StopCPUProfile()
  }

  // ... rest of the program ...

  if *memprofile != "" {
      f, err := os.Create(*memprofile)
      if err != nil {
          log.Fatal("could not create memory profile: ", err)
      }
      runtime.GC() // get up-to-date statistics
      if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
          log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
      }
      f.Close()
  }
}

参考资料

go-torch

go-torch是Uber公司开源的一款针对Golang程序的火焰图生成工具，能收集 stack traces，并把它们整理成火焰图，直观地程序给开发人员。go-torch是基于使用BrendanGregg创建的火焰图工具生成直观的图像，很方便地分析Go的各个方法所占用的CPU的时间。

如何安装

准备环境

  git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
  cp flamegraph.pl /usr/local/bin

注意：在终端输入flamegraph.pl -h检验是否安装FlameGraph成功

安装go-torch

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

常用命令

http://localhost:8080/debug/pprof/profile

/debug/pprof/profile

如何使用及火焰图介绍

go-torch -u http://localhost:9090 -t 30

这里写图片描述

y轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。
x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。
火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有”平顶”（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。

参考资料

goreplay

gorepaly是一个开源工具，抓取生产环境流量，并使用真实流量持续测试系统。它使用raw-socket抓取系统流量，并根据指定的url，将流量进行转发。

这里写图片描述

如何安装

可以到 https://github.com/buger/gor/releases 下载特定版本及平台的二进制包，并放在可执行目录下。（当前支持的系统有 Windows, Linux x64 and Mac OS）

wget https://github.com/buger/goreplay/releases/download/v0.16.1/gor_0.16.1_x64.tar.gz
tar -xvf gor_0.16.1_x64.tar.gz
cp goreplay /usr/local/bin

如何使用

抓取数据包

sudo goreplay --input-raw :8080 --output-stdout

重放数据包

sudo goreplay --input-raw :8080 --output-http="http://localhost:8111"

保存以及重放

sudo gorelay --input-raw :8080 --output-file=requests.gorsudo --input-file requests.gor --output-http="http://localhost:8111"

常用命令

$ gor --input-raw :80 --output-http "http://staging.com"$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com|10"$ gor --input-raw :80 --output-tcp "replay.local:28020|10%"$ gor --input-raw :80 --output-file requests.gor$ gor --input-file "requests.gor|200%" --output-http "staging.com"$ gor --input-raw :8080 --output-http staging.com --output-http-url-regexp ^www.$ gor --input-raw :80 --output-http 192.168.2.6:8000 --http-allow-method POST --http-set-header 'User-Agent: Gor' -output-http-workers=1 -http-allow-url test.php$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com" --output-http "http://dev.com"$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com" --output-http "http://dev.com" --split-output true

参考资料

笔者大致对golang描述的工具链，进行总结，如有错误，欢迎指出。后面将会结合上述工具，以一个Demo为例，进行分析。