本文是我们在分析CPU和内存开销的过程中踩过的一些坑,还有一些经验总结,希望能够对大家有所帮助。
前言
作为DevOps,我们在日常搞的项目,从开发到测试然后上线,我们基本都局限在功能的单元测试,对一些性能上的细节很多人包括我自己,往往都选择视而不见, 后果往往让工具应用产生不可预测的灾难(it’s true)。有些人说底层的东西,或者代码层面的性能调优太深入了,性能提升可以用硬件来补,但我觉得这只是自欺欺人的想法,提升硬件配置这种土豪方法不能一直长存的,更何况 现在我们的工具哪个不是分布式的,哪个不是集群上跑的,为了冗余也好,为了易于横向扩展也罢,不可能保证所有的服务器都具备高性能的,我们不能让某些低配的服务器运行我们有性能缺陷的代码产生短板,成为瓶颈。 我记得2016年参与了一些通用服务agent的开发,由于要运行于公司全网几乎所有服务器中,生产上的环境复杂程度超乎我们想象。 一个问题到达很深入的时候,就已经是共同的问题 更何况Go语言已经为开发者内置配套了很多性能调优监控的好工具和方法,这大大提升了我们profile分析的效率,除了编码技巧,不断在实战项目中磨炼自己 对性能问题分析的能力,对日后我们在项目的把控力和一些功能布局都是很有帮助。
Golang的性能调优手段
Go语言内置的CPU和Heap profiler
Go强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具,并且允许我们在程序的运行时使用它们, 使用Go的profiler我们能获取以下的样本信息:
- CPU profiles
- Heap profiles
- block profile、traces等 Go语言常见的profiling使用场景