Golang爲咱們提供了很是方便的性能測試工具pprof，使用pprof能夠很是方便地對Go程序的運行效率進行監測。本文講述如何使用pprof對Go程序進行性能測試，並使用qcachegrind查看性能測試的輸出文件。node

載入pprof模塊

想要對一個Go程序進行pprof監測，第一步是在main函數所在的模塊中添加 net/http/pprof 模塊。import後面的「_」是必定要加上的。git

import _ "net/http/pprof"
運行HTTP服務器

若是你的程序不是一個Web服務器，那麼你還須要再程序中啓動一個Http服務器，以下所示：github

go func() {
   http.ListenAndServe("localhost:13001", nil)
}()

從新編譯並運行程序。而後咱們能夠經過網頁瀏覽器查看當前程序的運行狀態：http://localhost:13001/debug/pprof 。若是運行正常，能夠看到相似以下的輸出：web

/debug/pprof/

profiles:
0	block
9	goroutine
7	heap
0	mutex
12	threadcreate

full goroutine stack dump

在這個網頁裏咱們能夠查看程序當前的goroutine運行狀態、內存使用狀況等信息。瀏覽器

使用go tool pprof命令

打開命令行，輸入命令： go tool pprof http://localhost:13001/debug/pprof/profile ，此時命令行會卡出，並打印相似以下信息：bash

C:\Users\Administrator>go tool pprof http://localhost:13001/debug/pprof/profile
Fetching profile from http://localhost:13001/debug/pprof/profile
Please wait... (30s)
Saved profile in \pprof\pprof.localhost:13001.samples.cpu.007.pb.gz
Entering interactive mode (type "help" for commands)

在通過30秒的等待以後，性能測試完成，會在本地保存壓測結果。服務器

可使用top命令查看開銷最大的一些函數，或者使用web命令直接在網頁中查看，其餘的命令還包括：svg，pdf，png等，你能夠選擇本身所習慣的工具查看性能檢測結果。分佈式

(pprof) top20
970ms of 1130ms total (85.84%)
Showing top 20 nodes out of 86 (cum >= 20ms)
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
     280ms 24.78% 24.78%      300ms 26.55%  runtime.stdcall1
     100ms  8.85% 33.63%      110ms  9.73%  runtime.acquirep
     100ms  8.85% 42.48%      100ms  8.85%  runtime.siftdownTimer
      90ms  7.96% 50.44%       90ms  7.96%  runtime.osyield
      80ms  7.08% 57.52%      260ms 23.01%  runtime.timerproc
      60ms  5.31% 62.83%       60ms  5.31%  runtime.memeqbody
      50ms  4.42% 67.26%       50ms  4.42%  runtime.casgstatus
      30ms  2.65% 69.91%       30ms  2.65%  runtime.cgocall
      30ms  2.65% 72.57%      430ms 38.05%  runtime.exitsyscallfast_pidle
      20ms  1.77% 74.34%       20ms  1.77%  runtime.asmstdcall
      20ms  1.77% 76.11%       20ms  1.77%  runtime.goready
      20ms  1.77% 77.88%       20ms  1.77%  runtime.pidleget
      20ms  1.77% 79.65%       60ms  5.31%  runtime.startm
      10ms  0.88% 80.53%       20ms  1.77%  github.com/xiaonanln/goworld/netutil.(*PacketConnection).Flush
      10ms  0.88% 81.42%       10ms  0.88%  github.com/xiaonanln/goworld/netutil.allocPacket
      10ms  0.88% 82.30%       80ms  7.08%  main.(*DispatcherService).getEntityDispatcherInfoForRead
      10ms  0.88% 83.19%       10ms  0.88%  net.(*fdMutex).rwunlock
      10ms  0.88% 84.07%       10ms  0.88%  runtime.(*guintptr).cas
      10ms  0.88% 84.96%       10ms  0.88%  runtime.acquirep1
      10ms  0.88% 85.84%       20ms  1.77%  runtime.asmcgocall

值得一提的是，若是咱們的程序中一臺Linux服務器上運行，咱們也能夠在本身的Windows電腦上運行go tool pprof命令，只須要將網址裏的localhost替換爲Linux服務器的地址便可。svg

使用qcachegrind查看性能監測結果

相比top、web、svg等命令，查看性能檢測結果最方便的工具仍是qcachegrind。首先須要前往 https://sourceforge.net/projects/qcachegrindwin/files/ 下載Windows版的qcachegrind。函數

在go tool pprof的命令行裏，使用callgrind命令生成qcachegrind工具所支持的文件類型：

(pprof) callgrind
Generating report in profile010.callgraph.out

而後使用下載的qcachegrind.exe打開生成的文件便可，此處爲：profile010.callgraph.out。使用qcachegrind能夠在各個函數之間自由跳轉，查看函數內部的CPU佔用狀況，相對其餘格式要更加靈活方便。例如如下是咱們對GoWorld遊戲服務器進行一次性能測試的結果。

 

不成熟的優化是萬惡之源！所以咱們在對本身的Go程序進行優化以前，不妨先使用go tool pprof對程序性能進行檢測，而後對關鍵的性能瓶頸部分進行優化，這樣纔會起到事半功倍的效果。Golang提供的pprof是進行性能測試的利器，通過咱們的實際使用發現，即便在開啓性能測試的30s裏，pprof對程序帶來的性能損耗並不大。