一 性能优化

1.1 性能优化手段

性能优化的入手点：

• CPU性能优化
• 内存性能优化
• 使用火焰图进行优化
• 性能优化实例剖析
• Go中锁竞争维度的优化

常见性能优化手段：

• 尽可能减少HTTP请求，比如合并css,使用精灵图
• 使用CDN系统，实现就近访问
• 启用gzip压缩，降低网页传输大小
• 优化后端api服务性能（查找哪些哪些地方占用了过多资源）

当pprof开启后，每隔一段时间（10ms）收集当前堆栈信息，获取各个函数占用的cpu以及内存资源，当pprof完成之后，通过对这些数据进行分析，性能一个性能分析报告。

1.2 生成测试数据

package main

import (
    "flag"
    "fmt"
    "os"
    "runtime/pprof"
    "time"
)

func logicCode() {
    var c chan int
    for {
        select {
        case v := <- c:
            fmt.Printf("read from chan, v: %v\n", v)
        default:

        }
    }
}

func main() {

    var isCpuPprof bool
    flag.BoolVar(&isCpuPprof, "cpu", off, "turn cpu pprof on")
    flag.Parse()

    if isCpuPprof {
        file, err := os.Create("C:/temp/cpu.pprof")
        if err != nil {
            fmt.Printf("create cpu pprof failed, err:%v \n", err)
            return
        }
        pprof.StartCPUProfile(file)
        defer pprof.StopCPUProfile()
    }

    for i := 0; i < 8; i++ {
        go logicCode()
    }

    time.Sleep(30 * time.Second)

}

1.3 分析数据

go tool pprof .\cpu_pprof_exam.exe .\cpu.pprof

上述命令会进入命令行模式:

top5    # 查看前五的占用函数

1.4 go test

每次都手动导入pprof比较麻烦，可以直接使用go test测试时进行pprof。

步骤：

• 1 先编译压力测试程序，如go test -c生成可执行程序**_test
• 2 分析cpu性能： ./**.test-test.bench=**-test.cpuprofile=./cpu.pprof
• 3 分析内存：./**.test-test.bench=**.test.memeprofile=./mem.pprof

1.5 火焰图性能分析图表

项目地址:https://github.com/uber/go-torch