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版本：2.8.x(Latest)

GoFrame 框架的 Web Server 提供了非常强大和简便的服务性能分析功能，内部完美集成了 pprof 性能分析工具，可以在任何时候通过 EnablePProf 方法启用性能分析特性，并可自定义性能分析工具页面路由地址，不传递路由地址时，默认URI地址为 /debug/pprof。

PProf 启用​

注意

PProf 特性的启用会对程序性能产生一定影响，具体影响程度需要根据当前业务场景在 PProd 启用前后进行对比。

EnablePProf​

我们来看一个简单的例子：

package main

import (
    "github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
    "github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.SetMutexProfileFraction(1) // (非必需)开启对锁调用的跟踪
    runtime.SetBlockProfileRate(1)     // (非必需)开启对阻塞操作的跟踪

    s := g.Server()
    s.EnablePProf()
    s.BindHandler("/", func(r *ghttp.Request) {
        r.Response.Writeln("哈喽世界！")
    })
    s.SetPort(8199)
    s.Run()
}

这个例子使用了 s.EnablePProf() 启用了性能分析，默认会自动注册以下几个路由规则：

/debug/pprof/*action
/debug/pprof/cmdline
/debug/pprof/profile
/debug/pprof/symbol
/debug/pprof/trace

其中 /debug/pprof/*action 为页面访问的路由，其他几个地址为 go tool pprof 命令准备的。

StartPProfServer​

也可以使用 StartPProfServer 方法，快速开启一个独立的 PProf Server，常用于一些没有 HTTP Server 的常驻的进程中（例如定时任务、 GRPC 服务中），可以快速开启一个 PProf Server 用于程序性能分析。该方法的定义如下：

func StartPProfServer(port int, pattern ...string)

一般的场景是使用异步 goroutine 运行该 PProd Server，即往往是这么来使用：

package main

import (
    "github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
)

func main() {
    go ghttp.StartPProfServer(8199)
    // 其他服务启动、运行
    // ...
}

以上示例可以改进为：

package main

import (
    "github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
    "github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
)

func main() {
    go ghttp.StartPProfServer(8299)

    s := g.Server()
    s.EnablePProf()
    s.BindHandler("/", func(r *ghttp.Request) {
        r.Response.Writeln("哈喽世界！")
    })
    s.SetPort(8199)
    s.Run()
}

PProf 指标​

  • heap: 报告内存分配样本；用于监视当前和历史内存使用情况，并检查内存泄漏。
  • threadcreate: 报告了导致创建新OS线程的程序部分。
  • goroutine: 报告所有当前 goroutine 的堆栈跟踪。
  • block: 显示 goroutine 在哪里阻塞同步原语（包括计时器通道）的等待。默认情况下未启用，需要手动调用 runtime.SetBlockProfileRate 启用。
  • mutex: 报告锁竞争。默认情况下未启用，需要手动调用 runtime.SetMutexProfileFraction 启用。

PProf 页面​

简单的性能分析我们直接访问 /debug/pprof 地址即可，内容如下：

1、 pprof 页面

2、堆使用量

3、当前进程中的 goroutine 详情

性能采集分析🔥​

提示

以下示例截图来源于示例项目，仅供参考。

如果想要进行详细的性能分析，基本上离不开 go tool pprof 命令行工具的支持，在开启性能分析支持后，我们可以使用以下命令执行性能采集分析：

go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"

也可以将pprof文件导出后再通过go tool pprof命令打开：

curl http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile > pprof.profile
go tool pprof -http :8080 pprof.profile

执行后 profile 的 pprof 工具经过约 30 秒左右的接口信息采集（这 30 秒期间 WebServer 应当有流量进入），然后生成性能分析报告，随后可以通过 top10/ web 等 pprof 命令查看报告结果，更多命令可使用 go tool pprof 查看。关于 pprof 的详细使用介绍，请查看 Golang 官方： blog.golang.org/profiling-go-programs

CPU性能分析​

本示例中的命令行性能分析结果如下：

$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
Serving web UI on http://localhost:8080
提示

图形化展示 pprof 需要安装 Graphviz 图形化工具，以我目前的系统为 Ubuntu 为例，直接执行 sudo apt-get install graphviz 命令即可安装完成图形化工具（如果是 MacOS，使用 brew install Graphviz 安装）。

运行后将会使用默认的浏览器打开以下图形界面，展示这段时间抓取的CPU开销链路：

也可以查看火炬图，可能更形象一些：

内存使用分析​

与 CPU 性能分析类似，内存使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：

$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/heap"
Serving web UI on http://localhost:8080

图形展示类似这样的：

同样的，也可以查看火炬图，可能更形象一些：

goroutine使用分析​

与上面的分析类似， goroutine 使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：

$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/goroutine"
Serving web UI on http://localhost:8080

图形展示类似这样的，通常 goroutine 看这个图的话就差不多了，当然也有火炬图。