您还未登录! 登录 | 注册 | 帮助  

您的位置: 首页 > 软件测试技术 > 性能测试 > 正文

【Go语言】我的性能我做主

发表于:2017-08-06 作者:网络转载 来源:

  对于一些服务来说,性能是极其重要的一环,事关系统的吞吐、访问的延迟,进而影响用户的体验。
  写性能测试在Go语言中是很便捷的,go自带的标准工具链就有完善的支持,下面我们来从Go的内部和系统调用方面来详细剖析一下Benchmark这块儿。
  benchmark
  Go做Benchmar只要在目录下创建一个_test.go后缀的文件,然后添加下面函数:
  func BenchmarkStringJoin1(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  input := []string{"Hello", "World"}
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  result := strings.Join(input, " ")
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  调用以下命令:
  # go test -run=xxx -bench=. -benchtime="3s" -cpuprofile profile_cpu.out
  该命令会跳过单元测试,执行所有benchmark,同时生成一个cpu性能描述文件.
  有两个注意点:
  1. -benchtime 可以控制benchmark的运行时间
  2. b.ReportAllocs() ,在report中包含内存分配信息,例如结果是:
BenchmarkStringJoin1-4 300000 4351 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
  -4表示4个CPU线程执行;300000表示总共执行了30万次;4531ns/op,表示每次执行耗时4531纳秒;32B/op表示每次执行分配了32字节内存;2 allocs/op表示每次执行分配了2次对象。
  根据上面的信息,我们就能对热点路径进行内存对象分配的优化。
  例如针对上面的程序我们可以进行小小的优化:
  func BenchmarkStringJoin2(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  input := []string{"Hello", "World"}
  join := func(strs []string, delim string) string {
  if len(strs) == 2 {
  return strs[0] + delim + strs[1];
  }
  return "";
  };
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  result := join(input, " ")
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  新的Benchmark结果是:
  BenchmarkStringJoin2-4 500000 2440 ns/op 16 B/op 1 allocs/op
  可以看出来,在减少了内存分配后,性能提升了60%以上!
  cpu profile
  上一节的benchmark结果,我们只能看到函数的整体性能,但是如果该函数较为复杂呢?然后我们又想知道函数内部的耗时,这时就该Cpu Profile登场了。
  Cpu profile是Go语言工具链中最闪耀的部分之一,掌握了它以及memory、block profile,那基本上就没有你发现不了的性能瓶颈了。
  之前的benchmark同时还生成了一个profile_cpu.out文件,这里我们执行下面的命令:
 # go tool pprof app.test profile_cpu.out
  Entering interactive mode (type "help" for commands)
  (pprof) top10
  8220ms of 10360ms total (79.34%)
  Dropped 63 nodes (cum <= 51.80ms)
  Showing top 10 nodes out of 54 (cum >= 160ms)
  flat  flat%   sum%        cum   cum%
  2410ms 23.26% 23.26%     4960ms 47.88%  runtime.concatstrings
  2180ms 21.04% 44.31%     2680ms 25.87%  runtime.mallocgc
  1200ms 11.58% 55.89%     1200ms 11.58%  runtime.memmove
  530ms  5.12% 61.00%      530ms  5.12%  runtime.memeqbody
  530ms  5.12% 66.12%     2540ms 24.52%  runtime.rawstringtmp
  470ms  4.54% 70.66%     2420ms 23.36%  strings.Join
  390ms  3.76% 74.42%     2330ms 22.49%  app.BenchmarkStringJoin3B
  180ms  1.74% 76.16%     1970ms 19.02%  runtime.rawstring
  170ms  1.64% 77.80%     5130ms 49.52%  runtime.concatstring3
  160ms  1.54% 79.34%      160ms  1.54%  runtime.eqstring
  上面仅仅展示部分函数的信息,并没有调用链路的性能分析,因此如果需要完整信息,我们要生成svg或者pdf图。
  # go tool pprof -svg profile_cpu.out > profile_cpu.svg
  # go tool pprof -pdf profile_cpu.out > profile_cpu.pdf
  下面是profile_cpu.pdf的图:

  可以看到图里包含了多个benchmark的合集(之前的两段benmark函数都在同一个文件中),但是我们只关心性能最差的那个benchmark,因此需要过滤:
   go test -run=xxx -bench=BenchmarkStringJoin2B$ -cpuprofile profile_2b.out
  go test -run=xxx -bench=BenchmarkStringJoin2$ -cpuprofile profile_2.out
  go tool pprof -svg profile_2b.out > profile_2b.svg
  go tool pprof -svg profile_2.out > profile_2.svg


  根据图片展示,benchmark自身的函数(循环之外的函数)runtime.concatstrings触发了内存对象的分配,造成了耗时,但是跟踪到这里,我们已经无法继续下去了,因此下面就需要flame graphs 了。
  “A flame graph is a good way to drill down your benchmarks, finding your bottlenecks #golang” via @TitPetric

  如果想详细查看,你只要点击这些矩形块就好。

  生成这些图,我们需要 uber/go-torch这个库,这个库使用了https://github.com/brendangregg/FlameGraph,下面是一个自动下载依赖,然后生成frame graph的脚本,读者可以根据需要,自己实现。
  #!/bin/bash
  # install flamegraph scripts
  if [ ! -d "/opt/flamegraph" ]; then
  echo "Installing flamegraph (git clone)"
  git clone --depth=1 https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git /opt/flamegraph
  fi
  # install go-torch using docker
  if [ ! -f "bin/go-torch" ]; then
  echo "Installing go-torch via docker"
  docker run --net=party --rm=true -it -v $(pwd)/bin:/go/bin golang go get github.com/uber/go-torch
  # or if you have go installed locally: go get github.com/uber/go-torch
  fi
  PATH="$PATH:/opt/flamegraph"
  bin/go-torch -b profile_cpu.out -f profile_cpu.torch.svg
  至此,我们的benchmark之路就告一段落,但是上面所述的cpu profile不仅仅能用在benchmark中,还能直接在线debug生产环境的应用性能,具体的就不详细展开,该系列后续文章会专门讲解, 下面是本文完整的benchmark代码
   package main
  import "testing"
  import "strings"
  func BenchmarkStringJoin1(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  input := []string{"Hello", "World"}
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  result := strings.Join(input, " ")
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  func BenchmarkStringJoin1B(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  input := []string{"Hello", "World"}
  result := strings.Join(input, " ")
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  func BenchmarkStringJoin2(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  input := []string{"Hello", "World"}
  join := func(strs []string, delim string) string {
  if len(strs) == 2 {
  return strs[0] + delim + strs[1];
  }
  return "";
  };
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  result := join(input, " ")
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  func BenchmarkStringJoin2B(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  join := func(strs []string, delim string) string {
  if len(strs) == 2 {
  return strs[0] + delim + strs[1];
  }
  return "";
  };
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  input := []string{"Hello", "World"}
  result := join(input, " ")
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  func BenchmarkStringJoin3(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  input := []string{"Hello", "World"}
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  result := input[0] + " " + input[1];
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }
  func BenchmarkStringJoin3B(b *testing.B) {
  b.ReportAllocs()
  for i := 0; i < b.N; i++ {
  input := []string{"Hello", "World"}
  result := input[0] + " " + input[1];
  if result != "Hello World" {
  b.Error("Unexpected result: " + result)
  }
  }
  }