下面分析近期做过的一个beego项目
最新开发了一个go项目,目前已经上线,昨天研究了性能测试,那就对之前做的项目进行一个性能分析吧
给beeg项目添加pprof功能. 百度查了,说beego是支持pprof的,只需要在配置文件中beego.PprofOn = true开启即可,但我试了似乎不行. 采用另一种方法
第一步: import 增加net/http/pprof包
import(
_ net/http/pprof
)
第二步: 打开http端的监听端口
go func() {
http.ListenAndServe("localhost:8888",nil)
}()
这里定义了一个协程,我直接把这个协程放在main启动函数里了,和main函数一起启动监听程序
第三步: 在网页上查看,输入http://localhost:8888/debug/profile,这是会看到如下页面
为什么我们的heap才是2， 原因是，这个项目我是刚刚启动的。 随着请求访问的增加，连接数也会增加。 后面我们来模拟大量http请求,具体含义如下
- 2 allocs: 过去所有内存分配的样本
- 0 block: 堆栈导致对原始同步的阻塞
- 0 cmline: 当前程序的命令行调用
- 16 goroutine: 当前所有goroutine的堆栈跟踪
- 2 heap: 活动对象内存分配的采样。您可以指定gc GET参数以在获取堆样本之前运行GC。
- 0 mutex: 竞争互斥持有人的堆栈痕迹
- 0 profile: cpu配置文件。您可以在GET参数中指定持续时间。获取概要文件后，请使用go tool pprof命令调查文件。
- 21 threadcreate: 导致创建新OS线程的堆栈跟踪
- 0 trace: 当前程序执行的痕迹。您可以在GET参数中指定持续时间。获取跟踪文件后，使用go工具trace命令调查跟踪。
第四步: 通过Graphviz,查看heap
从图中看,cpu的使用是0,heap的使用是2,所以,我们查看heap.
go tool pprof http://127.0.0.1:8888/debug/pprof/heap
然后输入web， 生成svg文件， 直接用浏览器打开， 如下：
inuse_space表示的是数据的类型是实时数据
通过这个图， 我们看到main调用以后的执行过程， 每一步的耗时是多少。
第五步: 模拟并发,测试性能
1. 下载一个模拟http请求的工具wrk(模拟现实,了解系统瓶颈,将服务器置于一个繁忙的状态,就像生产环境一样. ),下载地址: https://github.com/wg/wrk.git
在github上也有这个工具的介绍,
git clonehttps://github.com/wg/wrk.git cd wrk make
备注: 整个操作参考github上的说明即可.
2. 安装好wrk以后,模拟批量请求
./wrk -c400 -t8 -d5m http:localhost:8888/deer/v1/user/login
我模拟的是批量登录,参数含义如下
- -c400: 我们有400个连接可以保持打开状态
- -t8 :意味着我们使用8个线程来构建请求
- -d5m 表示测试时间将持续5分钟
3. 在浏览器输入
http:localhost:8888/debug/pprof/
查看使用情况：
4. awk执行完以后,查看执行结果汇总
5. 接下来用go tool pprof 查看 heap
go tool pprof -alloc_space/-inuse_space http:localhost:8888/debug/pprof/heap
可以清晰的看到两块占内存使用最多的地方， 第一个是bufio的Writer和Reader， 另一个是操作数据库。 这样我们就可以有针对性的进行优化了
