Начало работы с Go CPU и профилирование памяти

Экосистема Go предоставляет очень простой способ профилировать ваши приложения.

Я объясню профилирование с использованием пакета Дэйва Чейни, который упрощает отладку программ, добавляя однострочный текст в нашmain().

Все, что вам нужно для начала, - это выполнить эти X простых шагов.

Профилирование ЦП

Шаг 1: скачатьgithub.com/pkg/profile

Не может быть проще, чем бегать

go get github.com/pkg/profile

и вы сделали.

Шаг 2: добавьте профилирование вmain()функция вашей команды

package main

import ( //… github.com/pkg/profile )

func main() { // CPU profiling by default defer profile.Start().Stop()

<span style="color:#75715e">//...

}

Шаг # 3: соберите и запустите вашу программу

Это сгенерирует*.pprofфайл во временной папке и сообщит вам, где он находится (понадобится позже)

2017/08/03 14:26:28 profile: cpu profiling enabled, /var/...../cpu.pprof

Step #4: install graphviz if you don’t have it installed yet

This is used to generate the graph on a pdf. On a Mac, it’s a simple brew install graphviz. Refer to https://www.graphviz.org for other platforms.

Step #5: run go tool pprof

Pass your binary location, and the location of the cpu.pprof file as returned when running your program.

You can generate the analysis in various formats. The PDF one is pretty amazing:

go tool pprof --pdf ~/go/bin/yourbinary /var/path/to/cpu.pprof > file.pdf

You can generate other kind of visualizations as well, e.g. txt:

go tool pprof --txt ~/go/bin/yourbinary /var/path/to/cpu.pprof > file.txt

Memory profiling

Memory profiling is essentially the same as CPU profiling, but instead of using the default configuration for profile.Start(), we pass a profile.MemProfile flag:

defer profile.Start(profile.MemProfile).Stop()

thus the code becomes

package main

import ( //… github.com/pkg/profile )

func main() { // Memory profiling defer profile.Start(profile.MemProfile).Stop()

<span style="color:#75715e">//...

}

and when running the program, it will generate a mem.pprof file instead of cpu.pprof.

Read more about profiling Go apps

This is just a start. Read more at:


More go tutorials: