1. 引言

大家好，我是小?，一個漂泊江湖多年的 985 非科班程序員，曾混跡于國企、互聯(lián)網(wǎng)大廠和創(chuàng)業(yè)公司的后臺開發(fā)攻城獅。

自從春節(jié)回家后，更新就擱淺了，回來之后也一直比較忙，拖更了很久。不知道大家春節(jié)過的咋樣，工作倆周還適應(yīng)否？

今天我們談一談內(nèi)存分析的問題，記得有一次，我遇到了一位做后臺開發(fā)的朋友，連續(xù)好幾天都苦惱地盯著他的電腦界面。

經(jīng)過聊天后，得知他的 Go 語言程序性能遭遇了瓶頸，內(nèi)存消耗居高不下。

這時，他的系統(tǒng)就像是一輛油耗驚人的老舊汽車，不斷地需要加油，但是汽車的續(xù)航并沒有得到提升！

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為了優(yōu)化性能，他決定對內(nèi)存使用情況進(jìn)行一番深入的探索。我坐到他身旁，開始了一次關(guān)于 Go 語言內(nèi)存性能分析的奇妙之旅。

2. 性能分析入門

內(nèi)存泄露或者效率問題困擾著很多Go語言開發(fā)者。但好消息是，Go語言內(nèi)置了一套強(qiáng)大的性能分析工具pprof，讓我們能夠深入程序內(nèi)部，一探究竟。

現(xiàn)在，就讓這位后臺開發(fā)的朋友帶我們邁出探索內(nèi)存世界的第一步吧！

2.1 開啟pprof調(diào)試

要使用pprof，你首先需要在Go程序中啟用HTTP調(diào)試端口?？梢酝ㄟ^引入net/http/pprof包并啟動一個HTTP服務(wù)：

import _ "net/http/pprof"

go func() {
   http.ListenAndServe("0.0.0.0:8080", nil)
}()

啟動后，通過訪問 http://localhost:8080/debug/pprof/，你將看到服務(wù)器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，包括 goroutine、堆棧、GC 等信息：

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2.2 初探內(nèi)存分析

點(diǎn)擊頁面上的 heap 項(xiàng)或者通過命令行 go tool pprof http://localhost:8080/debug/pprof/heap 可以獲取當(dāng)前的內(nèi)存使用情況。

你將能查看到內(nèi)存分配的統(tǒng)計(jì)和內(nèi)存使用的詳情，包括哪些函數(shù)分配了多少內(nèi)存。

比如，我們點(diǎn)擊頁面上的 heap，進(jìn)入 http://localhost:8080/debug/pprof/heap?debug=1 頁面，可以看到具體的顯示。

其中顯示的內(nèi)容會比較多，但是主體分為 2 個部分。

1）當(dāng)前內(nèi)存

第一部分打印了服務(wù)當(dāng)前用到的內(nèi)存：

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其含義為：

heap profile: 22(系統(tǒng)占用的對象個數(shù)): 11069648(占用內(nèi)存的字節(jié)數(shù)) [36(已分配的對象數(shù)): 11148160(已分配內(nèi)存的字節(jié)數(shù))] @ heap/1048576(2*MemProfileRate)
1: 1540096 [1: 1540096] (前面4個數(shù)跟第一行的一樣，此行以后是每次記錄的，后面的地址是記錄中的棧指針)
@ 0xdfabae 0xe0cc46 0x449206 0x449151 0x449151 0x43bbc6 0x46f941

2）匯總說明

第二部分是系統(tǒng)的整體匯總信息：

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Go 語言我們可以關(guān)注以下2個字段：

• PauseNs 記錄每次 gc 暫停的時間(納秒)，最多記錄 256 個最新記錄。
• NumGC 記錄 gc 發(fā)生的次數(shù)。

其它內(nèi)存數(shù)值可以通過這張表查看：

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2.3 利用go tool pprof深入分析

更進(jìn)一步，go tool pprof提供了一個交互式界面，你可以運(yùn)行 top 命令來查看內(nèi)存使用最多的幾個函數(shù)。例如：

首先，通過命令打開內(nèi)存管理頁面（其中 -inuse_space 可以省略）：

go tool pprof -inuse_space http://local:8080/debug/pprof/heap

進(jìn)入管理頁面后輸入：

(pprof) top10

它將列出內(nèi)存使用最多的 10 個函數(shù)，這對定位性能瓶頸非常有用：

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其中，資源開銷的字段說明如下：

• flat：函數(shù)自身的運(yùn)行耗時。
• flat%：函數(shù)自身在 CPU 運(yùn)行耗時總比例。
• sum%：函數(shù)自身累積使用 CPU 總比例。
• cum：函數(shù)自身及其調(diào)用函數(shù)的運(yùn)行總耗時。
• cum%：函數(shù)自身及其調(diào)用函數(shù)的運(yùn)行耗時總比例。
• Name：函數(shù)名。

在大多數(shù)的情況下，我們可以通過這五列得出一個應(yīng)用程序的運(yùn)行情況，知道當(dāng)前是什么函數(shù)，正在做什么事情，占用了多少資源，誰又是占用資源的大頭，以此來得到一個初步的分析方向。

2.4 圖形化分析工具

對于想要更直觀了解的人，pprof 還支持將分析結(jié)果生成一張圖：

(pprof) web

這個命令將在瀏覽器中打開一張調(diào)用圖，清楚地顯示函數(shù)調(diào)用關(guān)系和每個函數(shù)的內(nèi)存使用：

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這里可以看到總的內(nèi)存消耗量，并標(biāo)識了每一層的 inuse 內(nèi)存大小、文件名、函數(shù)，到下一層函數(shù)大小，非常詳細(xì)。

PS：用 go tool pprof -http=:8081 http://local:8080/debug/pprof/heap 命令可以直接打開瀏覽器看調(diào)用棧圖（如果8081端口被占用了，則換一個）

3. 使用技巧和注意事項(xiàng)

3.1 了解pprof的工作原理

pprof 通過記錄內(nèi)存分配調(diào)用棧來工作，它每分配 512KB 內(nèi)存就會采樣一次。

這意味著它不會捕捉到每一個內(nèi)存分配事件，但是它能在不影響程序性能的情況下給出一個很好的總體內(nèi)存使用情況。

3.2 實(shí)際使用內(nèi)存與pprof數(shù)據(jù)的差異

因?yàn)?pprof 是采樣，所以可能顯示的數(shù)據(jù)比實(shí)際使用的少，也可能不包含內(nèi)核空間的內(nèi)存使用情況。

如果我們在系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)上用 top 查看進(jìn)程占用內(nèi)存，會發(fā)現(xiàn)比 pprof 采集的內(nèi)存更大些，這是正常現(xiàn)象。

但若是大很多，就要考慮下，是不是有大量內(nèi)存被 GC 但還沒來得及返還給操作系統(tǒng)，是不是某些內(nèi)核態(tài)操作（比如 IO）消耗了大量內(nèi)存。

如何提高采樣率

通過修改runtime.MemProfileRate值可以提高采樣率，但會增加程序運(yùn)行的開銷。

比如改成 1 的話，每一次分配都會采樣，這樣就很全面但是性能也是最差的。

4. 實(shí)際案例分析

假設(shè)在生產(chǎn)中遇到內(nèi)存使用急劇上升的情況，你可以通過前面的步驟記錄內(nèi)存使用狀態(tài)，并通過 go tool pprof 來分析內(nèi)存占用。

如果遇到內(nèi)存持續(xù)升高的情況，可能需要檢查是否存在內(nèi)存泄露，是否大量內(nèi)存被分配后未能及時回收等問題。

除了內(nèi)存問題，如果還想分析 CPU 的占用，我們可以采用火焰圖來分析。

4.1 性能數(shù)據(jù)采集

為了更加直觀地查看 CPU 和延時信息，我們可以通過命令采集一段時間的性能數(shù)據(jù)（獲取最近 10 秒程序運(yùn)行的 cpuprofile，-seconds 參數(shù)不填默認(rèn)為30）：

go tool pprof https://server.cn/press_pprof/debug/pprof/profile -seconds 10

等 10s 后會生成一個 pprof.server.samples.cpu.001.pb.gz 文件（默認(rèn)在 C:\Users\pprof 目錄下，注意后面有用到），和之前一樣，我們可以用 top 命令查看最近一段時間的 CPU 耗時：

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這時，我們可以在命令行輸入 web 命令，查看 CPU 的調(diào)用棧圖：

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為了更直觀查看耗時與性能，我們可以使用命令在瀏覽器打開火焰圖：

go tool pprof -http=:8081 C:/Users/pprof/pprof.server.samples.cpu.001.pb.gz

如果出現(xiàn)錯誤提示 Could not execute dot; may need to install graphviz.，那么意味著你需要安裝 graphviz 組件。

通過 PProf 所提供的可視化界面，我們能夠更方便、更直觀的看到 Go 應(yīng)用程序的調(diào)用鏈、使用情況等。另外在 View 菜單欄中，PProf 還支持多種分析方式的切換，如下：

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接下來我們將基于 CPU Profiling 所抓取的 Profile 進(jìn)行一一介紹，而其它 Profile 類型的分析模式也是互通的，只要我們了解了一種，其余的也就會了。

4.2 top

查詢性能的具體信息，逆序排序，和上面的 top 視圖數(shù)據(jù)一致，這里不再贅述：

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4.3 Graph

該視圖展示的為整體的函數(shù)調(diào)用流程，框越大、線越粗、框顏色越鮮艷（紅色）就代表它占用的時間越久，開銷越大。相反若框顏色越淡，越小則代表在整體的函數(shù)調(diào)用流程中，它的開銷是相對較小的。

因此我們可以用此視圖去分析誰才是開銷大頭，它又是因?yàn)槭裁凑{(diào)用流程而被調(diào)用的。

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4.4 Peek

此視圖相較于 Top 視圖，增加了所屬的上下文信息的展示，也就是函數(shù)的輸出調(diào)用者/被調(diào)用者。

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4.5 Flame Graph

Flame Graph（火焰圖）它是可動態(tài)的，調(diào)用順序由上到下（A -> B -> C -> D），每一塊代表一個函數(shù)、顏色越鮮艷（紅）、區(qū)塊越大代表占用 CPU 的時間更長，同時它也支持點(diǎn)擊塊深入進(jìn)行分析。

我們選擇頁面上的 root 區(qū)塊，將會進(jìn)入到其屬下的下一層級，如下：

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這樣子我們就可以根據(jù)不同函數(shù)的多維度層級進(jìn)行分析，能夠更好的觀察其流轉(zhuǎn)并發(fā)現(xiàn)問題。

5. 小結(jié)

就像我那位面對內(nèi)存泄露問題的朋友一樣，后臺開發(fā)者們時常需要對內(nèi)存使用情況進(jìn)行精細(xì)的分析和調(diào)試，才能確保我們的應(yīng)用運(yùn)行得又快又穩(wěn)。

幸運(yùn)的是，Go語言給了我們強(qiáng)大的工具，即使是面對最復(fù)雜的性能挑戰(zhàn)，我們也能夠像偵探一樣搜查每一個線索，直到找到那個影響性能的罪魁禍?zhǔn)住?/p>

而作為一個開發(fā)者，每一次的內(nèi)存分析不僅僅是對程序的優(yōu)化，也是讓自己的能力得到提升。