实操使用 go pprof 对生产环境进行性能分析（问题定位及代码优化）

煅圆吧 · 昨天 20:14

简介

最近服务器有个小功能 go 进程内存占用突然变得很高，正好使用 go pprof 实操进行性能分析排查解决

这是个极小的服务，但是占用内存超过了 100MB，而且本身服务器内存就比较吃紧，因此尝试使用 pprof 进行性能分析，看看能不能优化到 50 MB 以内

关于 pprof 的使用教程，请移步文章：Golang 性能分析神器 pprof 详解与实践（图文教程）
接下来使用 go pprof 进行实操性能分析排查
一、开启 pprof

在项目启动时开启 pprof
导包：_ "net/http/pprof"
启动：http.ListenAndServe(":30552", nil)
参考代码如下

import _ "net/http/pprof"
func StartPprof() {
go func() {
logs.Info(http.ListenAndServe(":30552", nil))
}()
// 查看哪些函数占用内存比较多
// go tool pprof -http=localhost:8081 -seconds=10 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/heap # 内存堆栈分析
// go tool pprof -http=localhost:8081 -seconds=10 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/allocs # 内存分配分析
// 查看哪些函数占用耗时比较多
// go tool pprof -http=localhost:8081 -seconds=60 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/profile # 耗时分析
// go tool pprof -http=localhost:8081 -seconds=60 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/goroutine # 协程分析
// go tool pprof -http=localhost:8081 -seconds=10 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/block # 阻塞分析
// go tool pprof -http=localhost:8081 -seconds=10 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/mutex # 锁分析
}
func main(){
....
StartPprof()
err = router.Run(address)
if err != nil {
panic(err)
}
....
}

复制代码

二、内存堆栈分析

分析哪些函数一直在占用内存
（一）问题分析

go tool pprof -http=0.0.0.0:8081 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/heap

复制代码

这里我没有加 -seconds ,表示采样数据为：进程启动以来的总数据，具体参数的使用：Golang 性能分析神器 pprof 详解与实践（图文教程）

浏览器会自动打开：0.0.0.0:8081/ui
如下图

从图中可以看到：又红又粗的函数有：

webdav(*memFile) Write

通过箭头查看上下的调用链接，可以发现 swaggerFiles init 调用了此函数，通过搜索查看代码，分析服务中确实是使用了 gin-swagger，但是这个项目其实没必要
解决：注释掉这块代码

embedFS

同样通过箭头查看上下的调用链接，发现有个 base64Captcha 调用，这是因为服务使用了一个第三方的验证码生成的包 github.com/mojocn/base64Captcha
embedFS 很明显是加载了文件，通过查看代码发现确实是加载了 fonts 字体

加载的字体大概有 5.9MB

解决：替换包，或者直接去掉验证码，我这里就选择一些比较轻量级的包做了替换
（二）总结

从火焰图上看，总体的内存堆栈不算太高，不过通过排查可以看到存在一些项目不需要的，但是有占用内存的函数/包，还是可以优化减少内存的占用，
通过以上的代码优化之后，重启并且观察一段时间后，内存确实稳定下降了一些

三、内存分配分析

分析哪些函数一直在分配内存
内存分配比较多比较频繁的函数会导致内存突然飙高，内存分配不同于内存堆栈，内存堆栈是常驻内存，
具体区别请移步文章：Golang 性能分析神器 pprof 详解与实践（图文教程
（一）问题分析

go tool pprof -http=0.0.0.0:8081 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/allocs

复制代码

浏览器会自动打开：0.0.0.0:8081/ui

如下图

火焰图有点大，只截取了有问题的部分

从图中可以看到：又红又粗的函数有：

webdav(*memFile) Write + embedFS
这里看不出来这两个函数的调用，我们可以切换为 top 视图（左上角菜单 view 中），就可以看到完整文件位置。
解决：这个在上一步骤【内存堆栈分析】中就已经做了分析处理（注：代码发布后确实已修复）
DBUpdateCronTask
这里很有可能是索引没有生效，导致锁全表了
解决：通过对 update where 条件进行索引优化即可
go.Marshal
这里用 go 标准库的 json 序列化操作，看起来分配内存也不算太多，不过我们可以优化为第三方包，性能更佳
解决：全局替换包 encoding/json 为github.com/json-iterator/go
fmt.Sprintf

通过排查代码，发现 FmtContent 中使用 fmt.Sprintf ，并且做了大量字符串的拼接，
解决：字符串拼接优化为使用：strings.Builder
关于字符串拼接性能请移步文章：Go语言字符串拼接性能对比与最佳实践 - 深度优化指南
（二）总结

从火焰图上看，总体的内存分配不算太高，不过仍然有优化空间
通过以上的代码优化之后，重启并且观察一段时间后，内存成功下降到了 50MB 以内

四、CPU 耗时分析

这里从 top 可以看出其实并没有什么 CPU 飙高的情况，不过既然都优化了，就顺便看看哪些函数在占用吧
（一）问题分析

go tool pprof -http=0.0.0.0:8081 http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/profile

复制代码

从火焰图上没看到什么耗时比较异常的函数
（二）总结

从 top 没看到CPU异常，火焰图也没有异常，如果存在异常，排查和优化的方法和前面内存的步骤是一样的
五、协程分析

分析程序开启的协程情况
（一）问题分析

浏览器直接打开以下命令

http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/goroutine?debug=1 # 协程总览
http://0.0.0.0:30552/debug/pprof/goroutine?debug=2 # 协程详情

复制代码

界面展示说明如下：

从上面界面的数据进行分析：

协程总数量为：27（不算多，但是需要看下每个协程的堆栈情况）
从 debug=2 的信息中查看每个协程的情况，发现其他都是正常的，有 main、 pprof 、cron、业务等启动的协程
但是存在一个协程【44】：从堆栈上看，这并不是我服务所需的，通过查看这个堆栈定位到代码的地方，发现之前做链路追踪测试时确实导入这个 go.opentelemetry.io包
但是实际没有任何功能作用
解决：直接注释掉相关的代码和导包

（二）总结

通过界面先查询协程数量是不是太多，过多可能存在泄漏的情况，再通过 debug=2 界面查看每个协程的执行情况，是否非业务所需但是仍旧执行/阻塞，
然后根据堆栈定位代码，然后优化即可
总结

通过启动 pprof 服务，并且通过 go tool pprof 以及 pprof 内部提供的服务接口对 CPU、内存堆栈、内存分配、协程等指标进行分析，定位问题函数，优化代码
定位问题函数时，优化后可以先本地做单元测试、压力测试、pprof 测试，具体步骤请查看文章：
go 如何进行 Benchmark 基准测试
Golang 性能分析神器 pprof 详解与实践（图文教程）
原文地址
实操使用 go pprof 对生产环境进行性能分析（问题定位及代码优化）

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