Golang工具链

小灰灰 2022-05-26 20:11 139阅读 0赞

Go语言的工具链对开发者非常友好，内置了很多性能调优、测试的工具，比如CPU分析器pprof、Uber开源的用于生成火焰图的go-torch、流量拷贝工具goreplay等，这些工具极大的提高了开发者效率，下面就笔者的使用分别进行总结。

## pprof ##

Go的强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具，允许程序在运行时使用它们，使用Go的profiler能获取以下样本信息：

*  cpu profile：报告程序的CPU使用情况，按照一定频率去采集应用程序在CPU和寄存器上的数据。  
    
    
     *  `/debug/pprof/profile`：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载
 *  memory profile（heap profile）：报告程序内存的使用情况。  
    
    
     *  `/debug/pprof/heap`： Memory Profiling 的路径，访问这个链接会得到一个内存 Profiling 结果的文件。
 *  block profile：报告goroutines不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈。  
    
    
     *  `/debug/pprof/block`：block Profiling 的路径。
 *  goroutine profile：报告goroutines的使用情况，有哪些goroutine，它们的调用关系是怎样的。  
    
    
     *  `/debug/pprof/goroutines`：运行的 goroutines 列表，以及调用关系

Go中在`net/http/pprof` 和`runtime/pprof` 两个地方提供性能监测的包，但**其实net/http/pprof中只是使用runtime/pprof包进行封装了一下，并在http端口上暴露出来**。

### 常用命令 ###

*  top
    
    top $N 用于显示前N个占用CPU最高的函数， top \\$N –cum表示前N个累积占用CPU最高的函数。（**累积，是指采样的栈里面存在这个函数，也就是它的整个子调用链的占有时间都累加起来** ）
 *  list
    
    list $function 可以展示这个function中每一行占用的情况。
 *  web
    
    使用web可以打开一个可视化的图。
    
    **注意**： ubuntu通过`sudo apt-get install -y graphviz`安装可视化工具。

### 如何使用 ###

*  **web服务器**
    
    对于web服务器，可以直接引入`_ "net/http/pprof"` ，然后在浏览器中使用`http://local:port/debug/pprof` 即可直接查看当前web服务器的CPU占用情况和内存使用情况。具体使用请查看参考资料。
 *  **服务程序**
    
    对于服务程序，也可选择使用`net/http/pprof`包，首先引入`net/http/pprof`包，然后开启一个单独的goroutine来开启端口监听。
    
        //例子
        go func() {
        log.Println(http.ListenAndServe("localhost:8080", http.DefaultServeMux))
        }
 *  **应用程序**
    
    如果你的程序只是一个应用程序，比如计算fabonacci数列，对于这种情况，你需要使用`runtime/pprof` 。以下实例代码展示cpu和内存的profile:
    
        var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to `file`")
        var memprofile = flag.String("memprofile", "", "write memory profile to `file`")
        
        func main() {
          flag.Parse()
          if *cpuprofile != "" {
              f, err := os.Create(*cpuprofile)
              if err != nil {
                  log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
              }
              if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
                  log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
              }
              defer pprof.StopCPUProfile()
          }
        
          // ... rest of the program ...
        
          if *memprofile != "" {
              f, err := os.Create(*memprofile)
              if err != nil {
                  log.Fatal("could not create memory profile: ", err)
              }
              runtime.GC() // get up-to-date statistics
              if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
                  log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
              }
              f.Close()
          }
        }
    
    **注意**：
 *  程序运行时需加入–cpuprofile参数，例如`./fabonacci --cpuprofile=fabnacci.prof`，此时程序运行的信息会记录到.prof后缀的文件中。
 *  使用`go tool pprof fabnacci.prof` （应用程序的prof文件），进入pprof提示界面，输入**web**命令可以查看在**/tmp目录**下生产的svg文件。（需要安装graphviz）
 *  获取的 Profiling 数据是动态的，要想获得有效的数据，**请保证应用处于较大的负载**（比如正在生成中运行的服务，或者通过其他工具模拟访问压力）。否则如果应用处于空闲状态，得到的结果可能没有任何意义。

### 参考资料 ###

*  [The Go Blog Profiling Go Programs][]
 *  [Package pprof][]

## go-torch ##

[go-torch][]是Uber公司开源的一款针对Golang程序的火焰图生成工具，能收集 stack traces，并把它们整理成火焰图，直观地程序给开发人员。go-torch是基于使用BrendanGregg创建的火焰图工具生成直观的图像，很方便地分析Go的各个方法所占用的CPU的时间。

### 如何安装 ###

#### 准备环境 ####

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
      cp flamegraph.pl /usr/local/bin

**注意**： 在终端输入flamegraph.pl -h检验是否安装FlameGraph成功

#### 安装go-torch ####

go get -v github.com/uber/go-torch

### 常用命令 ###

go-torch工具的使用非常简单，没有任何参数时，它会尝试从`http://localhost:8080/debug/pprof/profile`获取profiling数据，常用的三个参数如下：

*  \-u –url：要访问的URL，这里只是主机和端口部分（eg：[http://localhost:9090][http_localhost_9090]）
 *  \-s –suffix：pprof profile的路径，默认为`/debug/pprof/profile`
 *  –seconds：要执行profiling的时间长度，默认为30s

### 如何使用及火焰图介绍 ###

样例——`go-torch -u http://localhost:9090 -t 30`

![这里写图片描述][70]

*  y轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。
 *  x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。
 *  **火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有”平顶”（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。**

### 参考资料 ###

*  [Golang性能调优(go-torch, go tool pprof)][Golang_go-torch_ go tool pprof]

## goreplay ##

gorepaly是一个开源工具，抓取生产环境流量，并使用真实流量持续测试系统。它使用raw-socket抓取系统流量，并根据指定的url，将流量进行转发。

![这里写图片描述][70 1]

### 如何安装 ###

可以到 [https://github.com/buger/gor/releases][https_github.com_buger_gor_releases] 下载特定版本及平台的二进制包，并放在可执行目录下。 （当前支持的系统有 Windows, Linux x64 and Mac OS）

*  linux 64位安装示例
    
        wget https://github.com/buger/goreplay/releases/download/v0.16.1/gor_0.16.1_x64.tar.gz
        tar -xvf gor_0.16.1_x64.tar.gz
        cp goreplay /usr/local/bin

### 如何使用 ###

#### 抓取数据包 ####

*  `sudo goreplay --input-raw :8080 --output-stdout`  
    
    
     *  将抓到的包打印到终端，进行查看，原理类似于tcpdump。

#### 重放数据包 ####

*  `sudo goreplay --input-raw :8080 --output-http="http://localhost:8111"`  
    
    
     *  使用–out-stdout参数替换–out-http，并加上要转发的url，就可以将抓到的包转发到目的地。

#### 保存以及重放 ####

*  保存数据包到requests.gor文件
    
    `sudo gorelay --input-raw :8080 --output-file=requests.gor`
 *  重放requests.gor数据包
    
    `sudo --input-file requests.gor --output-http="http://localhost:8111"`
 *  可以使用–output-file和–input-file来保存、重放数据包

### 常用命令 ###

简单的HTTP流量复制  
`$ gor --input-raw :80 --output-http "http://staging.com"`  
HTTP流量复制频率控制(获取每秒超过10个请求)  
`$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com|10"`  
HTTP流量复制缩小  
`$ gor --input-raw :80 --output-tcp "replay.local:28020|10%"`  
HTTP流量记录到本地文件  
`$ gor --input-raw :80 --output-file requests.gor`  
HTTP流量回放和压测  
`$ gor --input-file "requests.gor|200%" --output-http "staging.com"`  
HTTP流量过滤复制  
`$ gor --input-raw :8080 --output-http staging.com --output-http-url-regexp ^www.`  
自定义一些流量复制的参数  
`$ gor --input-raw :80 --output-http 192.168.2.6:8000 --http-allow-method POST --http-set-header 'User-Agent: Gor' -output-http-workers=1 -http-allow-url test.php`  
将流量复制两份到不同的测试服务  
`$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com" --output-http "http://dev.com"`  
将流量像负载均衡一样分配到不同的服务器  
`$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com" --output-http "http://dev.com" --split-output true`

### 参考资料 ###

*  [流量拷贝工具-goreplay介绍][-goreplay]
 *  [Web流量复制和压力测试工具Gor][Web_Gor]

笔者大致对golang描述的工具链，进行总结，如有错误，欢迎指出。后面将会结合上述工具，以一个Demo为例，进行分析。

[The Go Blog Profiling Go Programs]: https://blog.golang.org/profiling-go-programs
[Package pprof]: https://golang.org/pkg/runtime/pprof/
[go-torch]: https://github.com/uber/go-torch
[http_localhost_9090]: http://localhost:9090
[70]: /images/20220527/52e24a61eeff43d685b225859d831cc7.png
[Golang_go-torch_ go tool pprof]: https://blog.csdn.net/WaltonWang/article/details/54019891
[70 1]: /images/20220527/8964bb4c39b04345b151c4165aaec819.png
[https_github.com_buger_gor_releases]: https://github.com/buger/gor/releases
[-goreplay]: http://www.cmky.net/blog/go/goreplay.html
[Web_Gor]: https://www.jianshu.com/p/57e058ad4995