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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

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Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


golang性能分析及优化

2022年12月09日

前言

我们或许都有这样的体会，自己思考明白，设计出来的程序，可以很清晰明了的将细节解释明白，对功能的增删改也是可以做到灵活应对。可是让我们一下子去修改别人写的功能或模块的时候，很多时候会一脸懵逼，这也不敢动，那也不敢动，在不理解的情况下，有疑问，一定要问清楚原理和逻辑，否则搞不好就是线上问题。如上情况，最重要的一个原因就是自己对当前模块/功能的熟悉程度，以及自己的思维模型是否可迁移。

性能优化流程

  1. 理清待优化代码的常用逻辑与场景
  2. 根据实际场景编写压测用例
  3. 使用pprof 或者火焰图等工具取得数据
  4. 找到热点代码重点优化

Profiling

pprof 是用于可视化和分析性能分析数据的工具。为什么pprof可以帮助我们分析Go程序性能呢？因为它可以采集程序运行时数据：比如说协程栈，这样服务阻塞在哪里是不是一目了然了；比如说内存分配情况包括调用栈，这样哪里耗费内存也清楚了。有两种类型的 profiler ：

  1. 追踪型：任何时候触发提前设定的事件就会做测量，例如：函数调用，函数退出，等等
  2. 采样型：常规时间间隔做一次测量

Go CPU profiler 是一个采样型的 profiler。也有一个追踪型的 profiler，Go 执行追踪器，用来追踪特定事件像请求锁，GC 相关的事件，等等。

采样型 profiler 通常包含两个主要部分：

  1. 采样器：一个在时间间隔触发的回调，一个堆栈信息一般会被收集成 profiling data。不同的 profiler 用不同的策略去触发回调。
  2. 数据收集：这个是 profiler 收集数据的地方：它可能是内存占用或者是调用统，基本上跟堆栈追踪相关的数据

Profiling 这个词比较难翻译，一般译成画像。比如在案件侦破的时候会对嫌疑人做画像，从犯罪现场的种种证据，找到嫌疑人的各种特征，方便对嫌疑人进行排查；还有就是互联网公司会对用户信息做画像，通过了解用户各个属性（年龄、性别、消费能力等），方便为用户推荐内容或者广告。在计算机性能调试领域里，profiling 就是对应用的画像，这里画像就是应用使用 CPU 和内存的情况。也就是说应用使用了多少 CPU 资源？都是哪些部分在使用？每个函数使用的比例是多少？有哪些函数在等待 CPU 资源？知道了这些，我们就能对应用进行规划，也能快速定位性能瓶颈。

CPU Profiling 是如何工作的？stack trace + statistics 的模型。当我们准备进行 CPU Profiling 时，通常需要选定某一时间窗口，在该窗口内，CPU Profiler 会向目标程序注册一个定时执行的 hook（有多种手段，譬如 SIGPROF 信号），在这个 hook 内我们每次会获取业务线程此刻的 stack trace。我们将 hook 的执行频率控制在特定的数值，譬如 100hz，这样就做到每 10ms 采集一个业务代码的调用栈样本。当时间窗口结束后，我们将采集到的所有样本进行聚合，最终得到每个函数被采集到的次数，相较于总样本数也就得到了每个函数的相对占比。借助此模型我们可以发现占比较高的函数，进而定位 CPU 热点。

Heap Profiling 也是stack trace + statistics 的模型。数据采集工作并非简单通过定时器开展，而是需要侵入到内存分配路径内，即直接将自己集成在内存分配器内，当应用程序进行内存分配时拿到当前的 stack trace，最终将所有样本聚合在一起，这样我们便能知道每个函数直接或间接地内存分配数量了。由于 Heap Profiling 也是采样的（默认每分配 512k 采样一次），所以展示的内存大小要小于实际分配的内存大小。同 CPU Profiling 一样，这个数值仅仅是用于计算相对占比，进而定位内存分配热点。

如何看懂火焰图（以从下到上为例）

如何看懂火焰图火焰图的调用顺序从下到上，每个方块代表一个函数，它上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。

  1. 每一列代表一个调用栈，每一个格子代表一个函数
  2. 纵轴展示了栈的深度，按照调用关系从下到上排列。最顶上格子代表采样时，正在占用 cpu 的函数。
  3. 横轴的意义是指：火焰图将采集的多个调用栈信息，通过按字母横向排序的方式将众多信息聚合在一起。需要注意的是它并不代表时间。
  4. 横轴格子的宽度代表其在采样中出现频率，所以一个格子的宽度越大，说明它是瓶颈原因的可能性就越大。

总的来说

  1. 颜色本身没有什么意义
  2. 纵向表示调用栈的深度
  3. 横向表示消耗的时间

实操

import (
    ... ...
    "net/http"
    _ "net/http/pprof"  // 会自动注册handler到http server，方便通过http 接口获取程序运行采样报告
    ... ...
)
... ...
func main() {
    go func() {
        http.ListenAndServe(":6060", nil)
    }()
    ... ...
}

以空导入的方式导入 net/http/pprof 包，并在一个单独的 goroutine 中启动一个标准的 http 服务，就可以实现对 pprof 性能剖析的支持。pprof 工具可以通过 6060 端口采样到我们的 Go 程序的运行时数据。然后就可以通过 http://192.168.10.18:6060/debug/pprof 查看程序的采样信息，但是可读性非常差，需要借助pprof 的辅助工具来分析。

// 192.168.10.18为服务端的主机地址
$ go tool pprof -http=:9090 http://192.168.10.18:6060/debug/pprof/profile?seconds=30
Fetching profile over HTTP from http://192.168.10.18:6060/debug/pprof/profile
Saved profile in /Users/tonybai/pprof/pprof.server.samples.cpu.004.pb.gz
Serving web UI on http://localhost:9090

实现

cpu采样

  1. 采样对象： 函数调用和它们占用的时间
  2. 采样率：100次/秒，固定值
  3. 采样时间：从手动启动到手动结束

深究 Go CPU profiler在Linux中，Go runtime 使用setitimer/timer_create/timer_settime API来设置SIGPROF 信号处理器。这个处理器在runtime.SetCPUProfileRate 控制的周期内被触发，默认为100Mz（10ms）。一旦 pprof.StartCPUProfile 被调用，Go runtime 就会在特定的时间间隔产生SIGPROF 信号。内核向应用程序中的一个运行线程发送 SIGPROF 信号。由于 Go 使用非阻塞式 I/O，等待 I/O 的 goroutines 不被计算为运行，Go CPU profiler 不捕获这些。顺便提一下：这是实现 fgprof 的基本原因。fgprof 使用 runtime.GoroutineProfile来获得等待和非等待的 goroutines 的 profile 数据。

一旦一个随机运行的goroutine 收到 SIGPROF 信号，它就会被中断，然后信号处理器的程序开始运行。被中断的 goroutine 的堆栈 在这个信号处理器的上下文中被检索出来，然后和当前的 profiler 标签一起被保存到一个无锁的日志结构中（每个捕获的堆栈追踪都可以和一个自定义的标签相关联，你可以用这些标签在以后做过滤）。这个特殊的无锁结构被命名为 profBuf ，它被定义在 runtime/profbuf.go 中，它是一个单一写、单一读的无锁环形缓冲 结构，与这里发表的结构相似。writer 是 profiler 的信号处理器，reader 是一个 goroutine(profileWriter)，定期读取这个缓冲区的数据，并将结果汇总到最终的 hashmap。这个最终的 hashmap 结构被命名为 profMap，并在 runtime/pprof/map.go中定义。PS：goroutine 堆栈信息 ==> sigProfHandler ==write==> profBuf ==read==> profWriter ==> profMap

heap 采样

  1. 采样程序通过内存分配器 在堆上分配和释放内存，记录分配/释放的大小和数量
  2. 采样率：每分配512KB 记录一次，可在运行开头修改，1为每次分配均记录。
  3. 采样时间：从程序运行开始到结束
  4. 采样指标：alloc_space,alloc_objects,inuse_space,inuse_objects
  5. 计算方式： inuse = alloc - free

goroutine

  1. 记录所有用户发起且在运行中的goroutine（即入口非runtime开头的）的调用栈信息
  2. runtime.main 的调用栈信息
  3. 采样方式：stop the world ==> 遍历 allg slice ==> 输出创建g的堆栈 ==> start the world ThreadCreate
  4. 记录程序创建的所有系统线程信息
  5. 采样方式：stop the world ==> 遍历 allm 链表 ==> 输出创建m的堆栈 ==> start the world

block

  1. 采样阻塞操作的次数和耗时
  2. 采样率：阻塞耗时超过阈值的才会被记录。1 为每次阻塞均记录
  3. 采样方式：阻塞操作 ==> Profiler 上报调用栈和消耗时间（时间未到阈值则丢弃） ==> 遍历阻塞记录 ==> 统计阻塞次数和耗时

锁竞争

  1. 采样争抢锁的次数和耗时
  2. 采样率：只记录固定比例的锁操作，1 为每次加锁均记录
  3. 采样方式：阻塞操作 ==> Profiler 上报调用栈和消耗时间（比例未命中则丢弃） ==> 遍历锁记录 ==> 统计锁竞争次数和耗时

trace

虽然CPU分析器做了一件很好的工作，告诉你什么函数占用了最多的CPU时间，但它并不能帮助你确定是什么阻止了goroutine运行。这里可能的原因：被syscall阻塞 、阻塞在共享内存(channel/mutex etc)、阻塞在运行时(如 GC)、甚至有可能是运行时调度器不工作导致的。这种问题使用pprof很难排查。

go tool trace 能够跟踪捕获各种执行中的事件，例如：

  1. Goroutine 的创建/阻塞/解除阻塞。
  2. Syscall 的进入/退出/阻止，GC 事件。
  3. Heap 的大小改变。
  4. Processor 启动/停止等等。

  1. 时间线: 显示执行的时间单元 根据时间的纬度不同 可以调整区间
  2. stats 区域
    1. 堆，显示执行期间内存的分配和释放情况（折线图）
    2. 协程(Goroutine)，显示每个时间点哪些Goroutine在运行 哪些goroutine等待调度 ，其包含 GC 等待（GCWaiting）、可运行（Runnable）、运行中（Running）这三种状态。
    3. Threads，显示在执行期间有多少个线程在运行，其包含正在调用 Syscall（InSyscall）、运行中（Running）这两种状态。
  3. proc区域，虚拟处理器Processor：每个虚拟处理器显示一行，虚拟处理器的数量一般默认为系统内核数。数量由环境变量GOMAXPROCS控制。 分两层
    1. 上一层表示Processor上运行的goroutine的信息，一个P 某个时刻只能运行一个G，选中goroutine 可以查看特定时间点 特定goroutine的执行堆栈信息以及关联的事件信息
    2. 下一层表示processor附加的事件比如SysCall 或runtime system events

其它

Linux perf 使用 PMU（Performance Monitor Unit）计数器进行采样。你指示 PMU 在某些事件发生 N 次后产生一个中断。一个例子，可能是每 1000 个 CPU 时钟周期进行一次采样。一旦数据收集回调被定期触发，剩下的就是收集堆栈痕迹并适当地汇总。Linux perf 使用 perf_event_open(PERF_SAMPLE_STACK_USER,...) 来获取堆栈追踪信息。捕获的堆栈痕迹通过 mmap’d 环形缓冲区写到用户空间。

一个全新的 Go pprof 视角 - 对象引用分析 未细读。