golang pprof label 使用

golang算法架构leetcode技术php 2021-07-11

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trace vs pprof

go tool trace 和go tool pprof 两个工具的使用方法类似，但是两者的原理和侧重点不同：

1，go tool trace 更侧重于记录分析采样时间内运行时系统具体干了什么。原理是监听golang 调度器的事件，记录操作耗时等相关信息。Tracer为每个event打的时间戳都精确到纳秒（nanosecond）级精度。性能损耗大。

与goroutine调度有关的事件信息：goroutine的创建、启动和结束；goroutine在同步原语（包括mutex、channel收发操作）上的阻塞与解锁。
与网络有关的事件：goroutine在网络I/O上的阻塞和解锁；
与系统调用有关的事件：goroutine进入系统调用与从系统调用返回；
与垃圾回收器有关的事件：GC的开始/停止，并发标记、清扫的开始/停止。

2，go tool pprof 便是一个基于采样（sampling）的性能剖析(profiing)辅助工具。它基于定时器对运行的go程序进行各种采样，包括诸如CPU时间、内存分配等方面。

在Go运行时内部，CPU分析使用操作系统计时器来定期（每秒约100次，即10ms一次）中断执行。在每个中断（也称为样本）上，它同时收集当时的调用堆栈。当为了实现更高频度采样时（比如微秒级别的采样），目前的go profile无法支持（为此uber工程师提了一个名为pprof++的高精度、更精确并支持硬件监控的提案）。

trace性能差；pprof采样粒度太大，基于统计意义上的分析，能够定位到热点函数，但是缺少上下文信息，如果想让pprof带上上下文信息，pprof label就诞生了

pprof label

https://rakyll.org/profiler-labels/

可以给我们的pprof加上上下文信息，帮助定位同一个函数在不同调用场景下，看看具体哪个场景会出现热点。使用也非常简单

labels := pprof.Labels("worker", "purge")
pprof.Do(ctx, labels, func(ctx context.Context) {
    // Do some work...
go update(ctx)  propagates labels in ctx.
})

func Do(ctx context.Context, labels LabelSet, f func(context.Context))

在调用f时,将给定的标签添加到父上下文的标签映射中。在执行f时产生的Goroutine将继承增强的标签集。标签中的每一个键/值对都会按照给定的顺序插入到标签图中,并覆盖之前相同键的任何值。增强的标签图将在调用f的期间被设置,并在f返回后恢复。

需要注意的是定义Labels的时候一定要传偶数个label否则会panic

 //panic: uneven number of arguments to pprof.Labels

func ForLabels(ctx context.Context, f func(key, value string) bool)

ForLabels对上下文上设置的每个标签调用f。函数f应该返回true来继续迭代,或者返回false来提前停止迭代。

func Label(ctx context.Context, key string) (string, bool)

Label 返回ctx上带有给定键的标签的值,以及一个表示该标签是否存在的布尔值。

func SetGoroutineLabels(ctx context.Context)

SetGoroutineLabels 设置当前goroutine的标签以匹配ctx。新的goroutine会继承创建它的goroutine的标签。这是一个比Do更低级的API,在可能的情况下应该使用Do。

具体使用

package main


import (
  "context"
  "fmt"
  "log"
  "os"
  "runtime/pprof"
  "strings"


  "github.com/google/uuid"
)


func main() {
  // Setup CPU profiling.
  f, err := os.Create("cpu.prof")
  if err != nil {
    log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
  }
  defer f.Close() // error handling omitted for example
  if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
    log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
  }
  defer pprof.StopCPUProfile()


  ctx := context.Background()
  uuidWithHyphen := uuid.New()
  uuid := strings.Replace(uuidWithHyphen.String(), "-", "", -1)
  // Run workload for tenant1
  iteratePerTenant(ctx, "tenant1", uuid)
  // Run workload for tenant2
  iteratePerTenant(ctx, "tenant2", uuidWithHyphen.String())
}


var (
  iterationsPerTenant = map[string]int{
    "tenant1": 10_000_000_000,
    "tenant2": 1_000_000_000,
  }
)


func iteratePerTenant(ctx context.Context, tenant, uuid string) {
  pprof.Do(ctx, pprof.Labels("tenant", tenant, "uuid", uuid), func(ctx context.Context) {
    iterate(iterationsPerTenant[tenant])
  })
}


func iterate(iterations int) {
  for i := 0; i < iterations; i++ {
  }
}

执行

go run main.go
go tool pprof -http=:8080 cpu.prof
http://127.0.0.1:8000/debug/pprof/allocs?debug=1

可以看到下面的结果

可以看到，整体的耗时中，区分了每一个不同guid的耗时（对应了立体框）

当然也可以配合bentch mark来做

func Add(str string) string {
  data := []byte(str)
  sData := string(data)
  datas = append(datas, sData)
  return sData
}

针对上面的函数，加label之前

package main


import "testing"


const url = "Hello World!"


func TestAdd(t *testing.T) {
  s := Add(url)
  if s == "" {
    t.Errorf("Test.Add error!")
  }
}


func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
  for i := 0; i < b.N; i++ {
    Add(url)
  }
}

运行

go test -bench=. -cpuprofile=cpu.prof
go tool pprof -http=:8080 cpu.prof

加label

package main


import (
  "context"
  "fmt"
  "runtime/pprof"
  "testing"
)


const url = "Hello World!"


func TestAdd(t *testing.T) {
  s := Add(context.Background(), url)
  if s == "" {
    t.Errorf("Test.Add error!")
  }
}


func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
  ctx := context.Background()
  for i := 0; i < b.N; i++ {
    labels := pprof.Labels("worker", "purge", "number", fmt.Sprint(i%10))
    pprof.Do(ctx, labels, func(ctx context.Context) {
      Add(ctx, url)
    })
  }
}

我们可以通过pprof label 做更细粒度的分析，方便我们能更具体的定位热点，label的数据可以根据业务场景自己决定，比如traceId，比如请求url等等。

数据库

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