微服务性能分析工具 Pyroscope 初体验

Go 自带接口性能分析工具 pprof，较为常用的有以下 4 种分析：

- CPU Profiling: CPU 分析，按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU（含寄存器）的使用情况，可确定应用程序在主动消耗 CPU 周期时花费时间的位置；

- Memory Profiling: 内存分析，在应用程序进行堆分配时记录堆栈跟踪，用于监视当前和历史内存使用情况，以及检查内存泄漏；

- Block Profiling: 阻塞分析，记录 goroutine 阻塞等待同步（包括定时器通道）的位置；

- Mutex Profiling: 互斥锁分析，报告互斥锁的竞争情况。

接入方式：

```go

package main

import (

"net/http"

_ "net/http/pprof"

)

func main() {

http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)

}

```

它使用默认的 `http.DefaultServeMux` 结构，注册了 `/debug/pprof/` 路由，在浏览器访问可以访问 CPU/Memory/Block/Mutex/Goroutine 等性能分析页面。

对于线上服务来说，需要针对该路由做好限制，否则可能直接暴露到系统外部，造成数据安全问题。

如果是内部服务，自己电脑的浏览器看不到页面，就很麻烦了。而 [Pyroscope](https://pyroscope.io/) 这个项目就非常爽~

它有一个非常漂亮的 UI 界面，展示 Agent 采集的数据，能直观地展示程序各个函数的调用耗时，从而找出性能瓶颈。

架构图如下：


接入方式也非常简单，本地搭建服务的话（macOS），输入以下命令：

```bash

brew install pyroscope-io/brew/pyroscope

pyroscope server

```

对应的服务需要加入以下代码：

```go

package main

import (

"github.com/pyroscope-io/client/pyroscope"

)

func initPyroScope() {

runtime.SetMutexProfileFraction(5)

runtime.SetBlockProfileRate(5)

_, _ = pyroscope.Start(pyroscope.Config{

ApplicationName: app.ServerName, // 应用名称

ServerAddress: "http://pyroscope.test.com.cn", // 上报地址

Logger: pyroscope.StandardLogger,

Tags: map[string]string{ "hostname": os.Getenv("HOSTNAME")} ,

ProfileTypes: []pyroscope.ProfileType{

pyroscope.ProfileCPU,

pyroscope.ProfileAllocObjects,

pyroscope.ProfileAllocSpace,

pyroscope.ProfileInuseObjects,

pyroscope.ProfileInuseSpace,

pyroscope.ProfileGoroutines,

pyroscope.ProfileMutexCount,

pyroscope.ProfileMutexDuration,

pyroscope.ProfileBlockCount,

pyroscope.ProfileBlockDuration,

} ,

} )

}

func main() {

initPyroScope()

// ...

}

```

其中，`ApplicationName` 和 `ServerAddress` 需要自行替换。

如果是本地，`ServerAddress` 请改成 `"http://127.0.0.1:4040"`，接着运行 benchmark 压测：

```bash

ab -c 100 -n 10000 'http://127.0.0.1:8099/api/xxx-service/v1/yyy/get_test?gid=23333'

```

可以得到火焰图（好漂亮啊）：


此时可以看到最耗时的是 HTTP 服务的调用，还有 JSON 的序列化：


说明我们的程序接口，在某个输入参数的情况下，没有出现逻辑上的瓶颈。

我们可以多变换输入参数，根据业务逻辑找到最复杂最消耗性能的模块，有针对性进行性能优化。

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> 文章来源于本人博客，发布于 2022-06-12，原文链接：[https://imlht.com/archives/391/](https://imlht.com/archives/391/)

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