Go语言性能优化建议和pprof性能调优——结合博客项目
性能优化建议
简介：
- 性能优化的前提是满足正确可靠、简洁清晰等质量因素
- 性能优化是综合评估，有时候时间效率和空间效率可能对立
- 针对Go语言特性，介绍Go相关的性能优化建议
Benchmark的使用
性能表现需要实际数据衡量，Go语言提供了支持基准性能测试的benchmark工具。
示例：
//fib.go
package main
func Fib(n int) int {
if n < 2 {
return n
}
return Fib(n-1) Fib(n-2)
}
//fib_test.go
package main
import (
"testing"
)
func BenchmarkFib10(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
Fib(10)
}
}
- benchmark 和普通的单元测试用例一样，都位于
_test.go文件中。 - 函数名以
Benchmark开头，参数是b *testing.B。和普通的单元测试用例很像，单元测试函数名以Test开头，参数是t *testing.T。
运行示例：
- 运行当前 package 内的用例：
go test . - 运行子 package 内的用例：
go test ./<package name> - 如果想递归测试当前目录下的所有的 package：
go test ./...
go test 命令默认不运行 benchmark 用例的，如果我们想运行 benchmark 用例，需要加上 -bench 参数。例如：
$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkFib10-16 5496252 212.5 ns/op
PASS
ok GoProject1 1.454s
goos: windows：这行显示运行基准测试的操作系统，此处为 Windows。goarch: amd64：这行显示运行基准测试的机器架构，此处为 64 位 AMD 架构。pkg: GoProject1：这行显示包含基准测试代码的包名，此处为 “GoProject1”。cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz：这行显示运行基准测试的机器 CPU 信息，包括 CPU 型号和时钟频率。PASS：这行表示所有的测试，包括基准测试，都已成功通过。ok GoProject1 1.454s：这行显示所有测试，包括基准测试，的整体执行时间。在这种情况下，整个测试套件执行时间大约为 1.454 秒。
BenchmarkFib10-16 是测试函数名，-16表示GOMAXPROCS的值为16，GOMAXPROCS 1.5版本后，默认值为CPU核数 。5496252 表示一共执行5496252 次，即b.N的值。212.5 ns/op表示每次执行花费212.5ns。
slice优化
预分配内存
接下来看两个函数：
func NoPreAlloc(size int) {
data := make([]int, 0)
for k := 0; k < size; k {
data = append(data, k)
}
}
func PreAlloc(size int) {
data := make([]int, 0, size)
for k := 0; k < size; k {
data = append(data, k)
}
}
分别为它们编写基准测试：
func BenchmarkNoPreAlloc(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
NoPreAlloc(1000000)
}
}
func BenchmarkPreAlloc(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
PreAlloc(1000000)
}
}
运行结果如下：
$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkNoPreAlloc-16 193 5968006 ns/op
BenchmarkPreAlloc-16 1498 825965 ns/op
PASS
ok GoProject1 3.164s
可以看到预分配内存后，性能更好。因此应尽可能在使用make()初始化切片时提供容量信息。
大内存未释放
当我们在已有切片基础上创建新的切片时，新切片并不会创建一个新的底层数组。相反，它会共享同一个底层数组。这种情况下，如果我们从一个大切片中截取出一个小切片，并且在代码中保留对大切片的引用，那么原底层数组将会一直存在于内存中，得不到释放，即使大切片的内容对我们来说已经不再需要了。
举例说明： 假设有一个名为bigSlice的大切片，其底层数组非常大。然后我们基于bigSlice创建一个新的小切片smallSlice，并且在代码中保留对bigSlice的引用。这样一来，即使我们只使用smallSlice，底层数组也不会被释放，导致占用大量的内存。
优化建议：使用copy替代re-slice 为了避免上述陷阱，我们可以使用copy操作来创建一个新的切片，而不是在已有切片基础上使用re-slice。copy操作会将源切片的内容复制到一个新的底层数组中，这样就不会和原始切片共享底层数组，避免了底层数组无法释放的问题。
示例代码：
goCopy codebigSlice := make([]int, 1000000) // 假设bigSlice是一个非常大的切片
// 使用re-slice，smallSlice和bigSlice共享同一个底层数组
smallSlice := bigSlice[:100]
// 使用copy，创建一个新的切片，底层数组得到释放
smallSlice = make([]int, 100)
copy(smallSlice, bigSlice[:100])
通过使用copy操作，我们可以避免因为底层数组无法释放而导致的内存浪费问题。
map优化
示例代码：
func NoPreAlloc(size int) {
data := make(map[int]int)
for k := 0; k < size; k {
data[k] = 1
}
}
func PreAlloc(size int) {
data := make(map[int]int, size)
for k := 0; k < size; k {
data[k] = 1
}
}
func BenchmarkNoPreAlloc(b *testing.B) {
for n := 0; n < b.N; n {
NoPreAlloc(1000000)
}
}
func BenchmarkPreAlloc(b *testing.B) {
for n := 0; n < b.N; n {
PreAlloc(1000000)
}
}
运行测试：
$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkNoPreAlloc-16 12 90044942 ns/op
BenchmarkPreAlloc-16 26 50461700 ns/op
PASS
ok GoProject1 2.637s
可以发现map预分配内存后效果更好。
分析：
- 不断向map中添加元素的操作会触发map的扩容
- 提前分配好空间可以减少内存拷贝和Rehash的消耗。
- 建议根据实际需求提前预估好需要的空间
字符串处理优化
使用strings.Builder、预分配内存。
示例代码：
func Plus(n int, str string) string {
s := ""
for i := 0; i < n; i {
s = str
}
return s
}
func StrBuilder(n int, str string) string {
var builder strings.Builder
for i := 0; i < n; i {
builder.WriteString(str)
}
return builder.String()
}
func ByteBuffer(n int, str string) string {
buf := new(bytes.Buffer)
for i := 0; i < n; i {
buf.WriteString(str)
}
return buf.String()
}
func PreStrBuilder(n int, str string) string {
var builder strings.Builder
builder.Grow(n * len(str))
for i := 0; i < n; i {
builder.WriteString(str)
}
return builder.String()
}
func PreStrByteBuffer(n int, str string) string {
buf := new(bytes.Buffer)
buf.Grow(n * len(str))
for i := 0; i < n; i {
buf.WriteString(str)
}
return buf.String()
}
func BenchmarkPlus(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
Plus(100000, "wxy")
}
}
func BenchmarkStrBuilder(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
StrBuilder(100000, "wxy")
}
}
func BenchmarkByteBuffer(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
ByteBuffer(100000, "wxy")
}
}
func BenchmarkPreStrBuilder(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
PreStrBuilder(100000, "wxy")
}
}
func BenchmarkPreByteBuffer(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
PreStrByteBuffer(100000, "wxy")
}
}
运行结果：
$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkPlus-16 1 1126084200 ns/op
BenchmarkStrBuilder-16 3982 284773 ns/op
BenchmarkByteBuffer-16 2947 485091 ns/op
BenchmarkPreStrBuilder-16 4771 278961 ns/op
BenchmarkPreByteBuffer-16 3310 364676 ns/op
PASS
ok GoProject1 6.457s
- 使用
＋拼接性能最差，strings.Builder，bytes.Buffer相近，strings.Builder更快 - 字符串在Go语言中是不可变类型，占用内存大小是固定的
- 使用
＋每次都会重新分配内存 strings.Builder，bytes.Buffer底层都是[]byte数组。内存扩容策略，不需要每次拼接重新分配内存- 预分配内存后，
strings.Builder，bytes.Buffer性能都有所提升
结构体优化
示例代码：
func EmptyStructMap(n int) {
m := make(map[int]struct{})
for i := 0; i < n; i {
m[i] = struct{}{}
}
}
func BoolMap(n int) {
m := make(map[int]bool)
for i := 0; i < n; i {
m[i] = false
}
}
func BenchmarkEmptyStructMap(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
EmptyStructMap(100000000)
}
}
func BenchmarkBoolMap(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i {
BoolMap(100000000)
}
}
执行结果：
$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkEmptyStructMap-16 1 13943515100 ns/op
BenchmarkBoolMap-16 1 14002905100 ns/op
PASS
ok GoProject1 28.215s
可以发现使用空结构体性能较好。
使用空结构体节省内存：
- 空结构体struct{}实例不占据任何的内存空间
- 可作为各种场景下的占位符使用
- 节省资源
- 空结构体本身具备很强的语义，即这里不需要任何值，仅作为占位符
atomic包
示例代码：
type atomicCounter struct {
i int32
}
func AtomicAddOne(c *atomicCounter) {
atomic.AddInt32(&c.i, 1)
}
type mutexCounter struct {
i int32
m sync.Mutex
}
func MutexAddOne(c *mutexCounter) {
c.m.Lock()
c.i
c.m.Unlock()
}
func BenchmarkAtomicAddOne(b *testing.B) {
var c atomicCounter
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i {
AtomicAddOne(&c)
}
}
func BenchmarkMutexAddOne(b *testing.B) {
var c mutexCounter
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i {
MutexAddOne(&c)
}
}
运行结果：
$ go test -bench .
goos: windows
goarch: amd64
pkg: GoProject1
cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz
BenchmarkAtomicAddOne-16 255736488 4.565 ns/op
BenchmarkMutexAddOne-16 99685160 13.66 ns/op
PASS
ok GoProject1 3.101s
使用atomic包：
- 锁的实现是通过操作系统来实现，属于系统调用
- atomic操作是通过硬件实现，效率比锁高
- sync.Mutex应该用来保护一段逻辑，不仅仅用于保护一个变量
- 对于非数值操作，可以使用atomic.Value，能承载一个interface{}
小结
- 避免常见的性能陷阱可以保证大部分程序的性能
- 普通应用代码，不要一味地追求程序的性能
- 越高级的性能优化手段越容易出现问题
- 在满足正确可靠、简洁清晰的质量要求的前提下提高程序性能
pprof性能调优
在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。 Go语言是一个对性能特别看重的语言，因此语言中自带了 profiling 的库。
Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：
- CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
- Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况
- Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
- Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的
采集性能数据
Go语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库：
runtime/pprof：采集工具型应用运行数据进行分析net/http/pprof：采集服务型应用运行时数据进行分析
pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取各个函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。
注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof。
服务型应用
如果你的应用程序是一直运行的，比如 web 应用，那么可以使用net/http/pprof库，它能够在提供 HTTP 服务进行分析。
如果使用了默认的http.DefaultServeMux（通常是代码直接使用 http.ListenAndServe(“0.0.0.0:8000”, nil)），只需要在你的web server端代码中按如下方式导入net/http/pprof
import _ "net/http/pprof"
如果你使用自定义的 Mux，则需要手动注册一些路由规则：
r.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index)
r.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline)
r.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
r.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol)
r.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)
如果你使用的是gin框架，那么推荐使用github.com/gin-contrib/pprof，在代码中通过以下命令注册pprof相关路由。
pprof.Register(router)
不管哪种方式，你的 HTTP 服务都会多出http://host:port/debug/pprof ，访问它会得到类似下面的内容：
这个路径下还有几个子页面：
- /debug/pprof/profile：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载
- /debug/pprof/heap： Memory Profiling 的路径，访问这个链接会得到一个内存 Profiling 结果的文件
- /debug/pprof/block：block Profiling 的路径
- /debug/pprof/goroutines：运行的 goroutines 列表，以及调用关系
下面是详细的解释：
Allocs: 过去所有内存分配的抽样
Block: 导致同步原语阻塞的堆栈跟踪
Cmdline: 当前程序的命令行调用
Goroutine: 所有当前 goroutine 的堆栈跟踪。使用 debug = 2作为查询参数，以与未恢复的惊慌相同的格式导出。
Heap: 活动对象的内存分配的抽样。在获取堆示例之前，可以指定 gc GET 参数来运行 GC。
Mutex: 对争用的互斥对象的持有者进行跟踪堆栈
profile: CPU 配置文件。可以在秒 GET 参数中指定持续时间。获得概要文件之后，使用 go 工具 pprof 命令调查概要文件。
Threadcreate: 导致创建新操作系统线程的堆栈跟踪
Trace: 当前程序执行的跟踪。可以在秒 GET 参数中指定持续时间。获得跟踪文件后，使用 go tool trace 命令调查跟踪。
go tool pprof命令
不管是工具型应用还是服务型应用，我们使用相应的pprof库获取数据之后，下一步的都要对这些数据进行分析，我们可以使用go tool pprof命令行工具。
go tool pprof最简单的使用方式为:
go tool pprof [binary] [source]
其中：
- binary 是应用的二进制文件，用来解析各种符号；
- source 表示 profile 数据的来源，可以是本地的文件，也可以是 http 地址。
注意事项： 获取的 Profiling 数据是动态的，要想获得有效的数据，请保证应用处于较大的负载（比如正在生成中运行的服务，或者通过其他工具模拟访问压力）。否则如果应用处于空闲状态，得到的结果可能没有任何意义。
项目调优分析
修改main.go
为了能对这个项目进行调优分析，需要在main.go文件里添加几行代码：
import (
"net/http"
_ "net/http/pprof"
)
go func() {
http.ListenAndServe("localhost:8080", nil)
}()
下面是修改后的main.go（只需要修改这一个文件）：
package main
import (
_ "blob/models"
_ "blob/routers"
"blob/utils"
"fmt"
"github.com/beego/beego/v2/client/orm"
"github.com/beego/beego/v2/server/web"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
"net/http"
_ "net/http/pprof"
)
func init() {
username, _ := web.AppConfig.String("username")
password, _ := web.AppConfig.String("password")
host, _ := web.AppConfig.String("host")
port, _ := web.AppConfig.String("port")
database, _ := web.AppConfig.String("database")
datasource := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/%s?charset=utf8mb4&loc=Local", username, password, host, port, database)
err := orm.RegisterDataBase("default", "mysql", datasource)
if err != nil {
fmt.Printf("%v\n", err)
}
err = orm.RunSyncdb("default", false, true)
if err != nil {
fmt.Printf("%v\n", err)
}
}
func main() {
web.InsertFilter("/cms/index/*", web.BeforeRouter, utils.CmsLoginFilter)
orm.RunCommand()
go func() {
http.ListenAndServe("localhost:8080", nil)
}()
web.Run()
}
安装go-wrk
为了使数据直观便于分析，需要使用压测工具。
推荐使用：https://github.com/wg/wrk 或 https://github.com/adjust/go-wrk，由于我是Windows系统，于是选择了后者，因为前者对Windows并不是很友好，虽然它的star数还要多些。
在GOPATH/src路径终端依次运行下列命令，注意是GOPATH/src：
git clone https://github.com/adjust/go-wrk.git
cd go-wrk
go mod init
go mod tidy
go build
这时你会发现go-wrk项目里会多出go-wrk.exe文件，为了方便使用我选择把它放在（也就是复制粘贴过去）GOPATH/bin目录下，当然你得把GOPATH/bin放在环境变量里面，至于为什么将go-wrk.exe放在$GOPATH/bin 里面，这似乎是一种规范。我的其他文章也有提到过。
通过上述操作就可以在任何地方使用go-wrk命令了。
命令行交互界面
首先需要保证我们的项目需要在本地跑起来。在项目根目录终端运行：
go build
./blob
当然也可以使用bee run命令，毕竟这是beego项目特有的运行方式。
然后在该路径下再开一个终端，用来跑压测，执行命令：
go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/
执行上面的代码会进入交互界面如下：
(base) PS F:\GolandProjects\beegoProject\blob> go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/
==========================BENCHMARK==========================
URL: http://localhost:8080/
Used Connections: 100
Used Threads: 1
Total number of calls: 50000
===========================TIMINGS===========================
Total time passed: 22.95s
Avg time per request: 45.76ms
Requests per second: 2179.05
Median time per request: 45.14ms
99th percentile time: 53.77ms
Slowest time for request: 119.00ms
=============================DATA=============================
Total response body sizes: 251100000
Avg response body per request: 5022.00 Byte
Transfer rate per second: 10943208.24 Byte/s (10.94 MByte/s)
==========================RESPONSES==========================
20X Responses: 50000 (100.00%)
30X Responses: 0 (0.00%)
40X Responses: 0 (0.00%)
50X Responses: 0 (0.00%)
Errors: 0 (0.00%)
接着再开一个终端，以使用pprof来分析。
执行命令：
go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
执行上面的代码会进入交互界面如下：
(base) PS F:\GolandProjects\beegoProject\blob> go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Saved profile in C:\Users\19393\pprof\pprof.blob.exe.samples.cpu.004.pb.gz
File: blob.exe
Build ID: F:\GolandProjects\beegoProject\blob\blob.exe2023-08-01 16:06:16.7719208 0800 CST
Type: cpu
Time: Aug 1, 2023 at 4:10pm (CST)
Duration: 30s, Total samples = 44.41s (148.02%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof)
我们可以在交互界面输入top5来查看程序中占用CPU前5位的函数：
(pprof) top5
Showing nodes accounting for 27510ms, 61.95% of 44410ms total
Dropped 859 nodes (cum <= 222.05ms)
Showing top 5 nodes out of 246
flat flat% sum% cum cum%
21960ms 49.45% 49.45% 22080ms 49.72% runtime.cgocall
2010ms 4.53% 53.97% 5980ms 13.47% runtime.scanobject
1410ms 3.17% 57.15% 1740ms 3.92% runtime.greyobject
1340ms 3.02% 60.17% 1730ms 3.90% runtime.findObject
790ms 1.78% 61.95% 790ms 1.78% runtime.stdcall2
其中：
- flat：当前函数占用CPU的耗时
- flat：:当前函数占用CPU的耗时百分比
- sun%：函数占用CPU的耗时累计百分比
- cum：当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时
- cum%：当前函数加上调用当前函数的函数占用CPU的总耗时百分比
- 最后一列：函数名称
我们发现上面并没有我们自己写的函数，所以本项目的性能还是不错的。在大多数的情况下，我们可以通过分析这五列得出一个应用程序的运行情况，并对程序进行优化。
我们还可以使用list 函数名命令查看具体的函数分析，例如执行list cgocall查看我们编写的函数的详细分析。
(pprof) list cgocall
Total: 44.41s
ROUTINE ======================== runtime.cgocall in F:\Users\19393\sdk\go1.20.4\src\runtime\cgocall.go
21.96s 22.08s (flat, cum) 49.72% of Total
. . 123:func cgocall(fn, arg unsafe.Pointer) int32 {
. . 124: if !iscgo && GOOS != "solaris" && GOOS != "illumos" && GOOS != "windows" {
. . 125: throw("cgocall unavailable")
. . 126: }
. . 127:
. . 128: if fn == nil {
. . 129: throw("cgocall nil")
. . 130: }
. . 131:
. . 132: if raceenabled {
. . 133: racereleasemerge(unsafe.Pointer(&racecgosync))
. . 134: }
. . 135:
. . 136: mp := getg().m
. . 137: mp.ncgocall
. . 138: mp.ncgo
. . 139:
. . 140: // Reset traceback.
. . 141: mp.cgoCallers[0] = 0
. . 142:
. . 143: // Announce we are entering a system call
. . 144: // so that the scheduler knows to create another
. . 145: // M to run goroutines while we are in the
. . 146: // foreign code.
. . 147: //
. . 148: // The call to asmcgocall is guaranteed not to
. . 149: // grow the stack and does not allocate memory,
. . 150: // so it is safe to call while "in a system call", outside
. . 151: // the $GOMAXPROCS accounting.
. . 152: //
. . 153: // fn may call back into Go code, in which case we'll exit the
. . 154: // "system call", run the Go code (which may grow the stack),
. . 155: // and then re-enter the "system call" reusing the PC and SP
. . 156: // saved by entersyscall here.
21.94s 21.94s 157: entersyscall()
. . 158:
. . 159: // Tell asynchronous preemption that we're entering external
. . 168:
. . 169: // Update accounting before exitsyscall because exitsyscall may
. . 170: // reschedule us on to a different M.
. . 171: mp.incgo = false
. . 172: mp.ncgo--
. . 173:
20ms 40ms 174: osPreemptExtExit(mp)
. . 175:
. 100ms 176: exitsyscall()
. . 177:
. . 178: // Note that raceacquire must be called only after exitsyscall has
. . 179: // wired this M to a P.
. . 180: if raceenabled {
. . 181: raceacquire(unsafe.Pointer(&racecgosync))
通过分析发现大部分CPU资源被157行占用，耗时21.94s。
图形化
或者可以直接输入web，通过svg图的方式查看程序中详细的CPU占用情况。 想要查看图形化的界面首先需要安装graphviz图形化工具。由于我是Windows系统，进入官网下载graphviz：https://graphviz.gitlab.io/download/
下载完后打开exe文件进行安装。
这里勾选第二个，自动帮你配置环境变量。后面快捷方式我选择不创建。
安装完毕后打开终端运行dot -v检查是否安装成功，安装成功应该会显示以下内容：
(base) PS C:\Users\19393> dot -v
dot - graphviz version 8.1.0 (20230707.0739)
libdir = "F:\Program Files\Graphviz\bin"
Activated plugin library: gvplugin_dot_layout.dll
Using layout: dot:dot_layout
Activated plugin library: gvplugin_core.dll
Using render: dot:core
Using device: dot:dot:core
The plugin configuration file:
F:\Program Files\Graphviz\bin\config6
was successfully loaded.
render : cairo dot dot_json fig gdiplus json json0 map mp pic pov ps svg tk xdot xdot_json
layout : circo dot fdp neato nop nop1 nop2 osage patchwork sfdp twopi
textlayout : textlayout
device : bmp canon cmap cmapx cmapx_np dot dot_json emf emfplus eps fig gif gv imap imap_np ismap jpe jpeg jpg json json0 metafile mp pdf pic plain plain-ext png pov ps ps2 svg tif tiff tk xdot xdot1.2 xdot1.4 xdot_json
loadimage : (lib) bmp eps gif jpe jpeg jpg png ps svg
输入web前确认graphviz安装目录下的bin文件夹有无被添加到Path环境变量（我添加的系统变量）中。
接下来我们尝试用图形化的界面来进行分析。
先保证自己的beego项目运行在本地上，再开一个终端跑压测：go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/，另外再来一个和终端跑pprof，执行命令：go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile。
跑pprof的终端如下：
(base) PS F:\GolandProjects\beegoProject\blob> go tool pprof http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile
Saved profile in C:\Users\19393\pprof\pprof.blob.exe.samples.cpu.008.pb.gz
File: blob.exe
Build ID: F:\GolandProjects\beegoProject\blob\blob.exe2023-08-01 16:06:16.7719208 0800 CST
Type: cpu
Time: Aug 1, 2023 at 7:02pm (CST)
Duration: 30s, Total samples = 44.25s (147.48%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) web
(pprof)
由于输入了web命令，浏览器会自动弹出查看svg的页面：
关于图形的说明： 每个框代表一个函数，理论上框的越大表示占用的CPU资源越多。 方框之间的线条代表函数之间的调用关系。 线条上的数字表示函数调用的时间。 方框中的第一行数字表示当前函数占用CPU的百分比，第二行数字表示当前函数累计占用CPU的百分比。
除了分析CPU性能数据，pprof也支持分析内存性能数据。比如，使用下面的命令分析http服务的heap性能数据，查看当前程序的内存占用以及热点内存对象使用的情况。
# 查看内存占用数据
go tool pprof -inuse_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -inuse_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
# 查看临时内存分配数据
go tool pprof -alloc_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -alloc_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
以下是查看内存占用数据的示例：
火焰图
火焰图（Flame Graph）是 Bredan Gregg 创建的一种性能分析图表，因为它的样子近似 🔥而得名。
可以通过如下方式来打开火焰图：
- 先把压测跑上：
go-wrk -n 50000 http://localhost:8080/ - 项目根目录新开一个终端，运行
go tool pprof -http=:5200 http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/profile，30s后，浏览器会自动跳出新界面：http://localhost:5200/ui/，如下：
- 跟之前的图形化界面差不多，接下来点击下图中图示任一个便能看到火焰图。
老版火焰图：
新版火焰图：
火焰图的优点是它是动态的：可以通过点击每个方块来 分析它下面的内容。
火焰图的调用顺序从上到下，每个方块代表一个函数，它下面一层表示这个函数会调用哪些函数，方块的大小代表了占用 CPU 使用的长短。火焰图的配色并没有特殊的意义，默认的红、黄配色是为了更像火焰而已。
火焰图的y轴表示cpu调用方法的先后，x轴表示在每个采样调用时间内，方法所占的时间百分比，越宽代表占据cpu时间越多。通过火焰图我们就可以更清楚的找出耗时长的函数调用，然后不断的修正代码，重新采样，不断优化。
此外还可以借助火焰图分析内存性能数据：
go tool pprof -http=:5200 -inuse_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:5200 -inuse_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:5200 -alloc_space http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
go tool pprof -http=:5200 -alloc_objects http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/heap
内存性能火焰图示例：
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