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@ -1,3 +1,69 @@
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## 11.5. 剖析
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TODO
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测量基准对于衡量特定操作的性能是有帮助的, 但是, 当我们视图让程序跑的更快的时候, 我们通常并不知道从哪里开始优化. 每个码农都应该知道 Donald Knuth 在1974年的 ‘‘Structured Programming with go to Statements’’ 上所说的格言. 虽然经常被解读为不重视性能的意思, 但是从原文我们可以看到不同的含义:
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> 毫无疑问, 效率会导致各种滥用. 程序员需要浪费大量的时间思考, 或者担心, 被部分程序的速度所干扰, 实际上这些尝试提升效率的行为可能产生强烈的负面影响, 特别是当调试和维护的时候. 我们不应该过度纠结于细节的优化, 应该说约97%的场景: 过早的优化是万恶之源.
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>
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> 我们当然不应该放弃那关键的3%的机会. 一个好的程序员不会因为这个理由而满足, 他们会明智地观察和识别哪些是关键的代码; 但是只有在关键代码已经被确认的前提下才会进行优化. 对于判断哪些部分是关键代码是经常容易犯经验性错误的地方, 因此程序员普通使用的测量工具, 使得他们的直觉很不靠谱.
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当我们想仔细观察我们程序的运行速度的时候, 最好的技术是如何识别关键代码. 自动化的剖析技术是基于程序执行期间一些抽样数据, 然后推断后面的执行状态; 最终产生一个运行时间的统计数据文件.
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Go语言支持多种类型的剖析性能分析, 每一种关注不同的方面, 但它们都涉及到每个采样记录的感兴趣的一系列事件消息, 每个事件都包含函数调用时函数调用堆栈的信息. 内建的 `go test` 工具对几种分析方式都提供了支持.
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CPU分析文件标识了函数执行时所需要的CPU时间. 当前运行的系统线程在每隔几毫秒都会遇到操作系统的中断事件, 每次中断时都会记录一个分析文件然后恢复正常的运行.
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堆分析则记录了程序的内存使用情况. 每个内存分配操作都会触发内部平均内存分配例程, 每个 512KB 的内存申请都会触发一个事件.
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阻塞分析则记录了goroutine最大的阻塞操作, 例如系统调用, 管道发送和接收, 还有获取锁等. 分析库会记录每个goroutine被阻塞时的相关操作.
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在测试环境下只需要一个标志参数就可以生成各种分析文件. 当一次使用多个标志参数时需要当心, 因为分析操作本身也可能会影像程序的运行.
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$ go test -cpuprofile=cpu.out
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$ go test -blockprofile=block.out
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$ go test -memprofile=mem.out
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```
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对于一些非测试程序也很容易支持分析的特性, 具体的实现方式和程序是短时间运行的小工具还是长时间运行的服务会有很大不同, 因此Go的runtim运行时包提供了程序运行时控制分析特性的接口.
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一旦我们已经收集到了用于分析的采样数据, 我们就可以使用 pprof 据来分析这些数据. 这是Go工具箱自带的一个工具, 但并不是一个日常工具, 它对应 `go tool pprof` 命令. 该命令有许多特性和选项, 但是最重要的有两个, 就是生成这个概要文件的可执行程序和对于的分析日志文件.
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为了提高分析效率和减少空间, 分析日志本身并不包含函数的名字; 它只包含函数对应的地址. 也就是说pprof需要和分析日志对于的可执行程序. 虽然 `go test` 命令通常会丢弃临时用的测试程序, 但是在启用分析的时候会将测试程序保存为 foo.test 文件, 其中 foo 部分对于测试包的名字.
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下面的命令演示了如何生成一个CPU分析文件. 我们选择 `net/http` 包的一个基准测试. 通常是基于一个已经确定了是关键代码的部分进行基准测试. 基准测试会默认包含单元测试, 这里我们用 -run=NONE 禁止单元测试.
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```
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$ go test -run=NONE -bench=ClientServerParallelTLS64 \
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-cpuprofile=cpu.log net/http
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PASS
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BenchmarkClientServerParallelTLS64-8 1000
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3141325 ns/op 143010 B/op 1747 allocs/op
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ok net/http 3.395s
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$ go tool pprof -text -nodecount=10 ./http.test cpu.log
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2570ms of 3590ms total (71.59%)
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Dropped 129 nodes (cum <= 17.95ms)
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Showing top 10 nodes out of 166 (cum >= 60ms)
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flat flat% sum% cum cum%
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1730ms 48.19% 48.19% 1750ms 48.75% crypto/elliptic.p256ReduceDegree
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230ms 6.41% 54.60% 250ms 6.96% crypto/elliptic.p256Diff
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120ms 3.34% 57.94% 120ms 3.34% math/big.addMulVVW
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110ms 3.06% 61.00% 110ms 3.06% syscall.Syscall
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90ms 2.51% 63.51% 1130ms 31.48% crypto/elliptic.p256Square
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70ms 1.95% 65.46% 120ms 3.34% runtime.scanobject
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60ms 1.67% 67.13% 830ms 23.12% crypto/elliptic.p256Mul
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60ms 1.67% 68.80% 190ms 5.29% math/big.nat.montgomery
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50ms 1.39% 70.19% 50ms 1.39% crypto/elliptic.p256ReduceCarry
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50ms 1.39% 71.59% 60ms 1.67% crypto/elliptic.p256Sum
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```
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参数 `-text` 标志参数用于指定输出格式, 在这里每行是一个函数, 根据使用CPU的时间来排序. 其中 `-nodecount=10` 标志参数限制了只输出前10行的结果. 对于严重的性能问题, 这个文本格式基本可以帮助查明原因了.
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这个概要文件告诉我们, HTTPS基准测试中 `crypto/elliptic.p256ReduceDegree` 函数占用了将近一般的CPU资源. 相比之下, 如果一个概要文件中主要是runtime包的内存分配的函数, 那么减少内存消耗可能是一个值得尝试的优化策略.
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对于一些更微妙的问题, 你可能需要使用 pprof 的图形显示功能. 这个需要安装 GraphViz 工具, 可以从 www.graphviz.org 下载. 参数 `-web` 用于生成一个有向图文件, 包含CPU的使用和最特点的函数等信息.
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这一节我们只是简单看了下Go语言的分析据工具. 如果想了解更多, 可以阅读 Go官方博客的 ‘‘Profiling Go Programs’’ 一文.
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