1. 准备工作

1.1 下载go-wrk

这个是用来进行http接口压测的
官网地址：https://github.com/tsliwowicz/go-wrk
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使用

go-wrk -d 500 http://localhost:8080/hello

1.2 安装生成火焰图工具

1.2.1 下载go-torch

go get github.com/uber/go-torch

1.2.2 安装perl

官网下载地址：https://www.activestate.com/products/perl/...
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注意：安装时记得把添加到环境变量PATH选项勾上

1.2.3 下载FlameGraph

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

注意：将此文件夹加入到PATH环境变量中

1.3 下载graphviz

生成SVG 图，能够更好地看到函数调用 CPU 占用情况

1.3.1 Windows安装

官网下载地址：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download...
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安装好之后，添加其 bin文件到PATH环境变量中

1.3.2 Linux安装

# Ubuntu
sudo apt-get install graphviz

# Centos
yum install graphviz

1.3.3 测试

检查是否安装成功

dot -version

2. 性能分析

2.1 开启性能分析

开启性能分析只需要导入下面这个包即可

import _ "net/http/pprof"

2.2 开始压测

代码见文章末尾附录

1. 启动 main.go
2. 开始压测

   go-wrk -d 500 http://localhost:8080/hello

2.3 web查看

浏览器打开：http://localhost:8080/debug/pprof/

• allocs: 内存分配情况
• block: 导致阻塞同步的堆栈跟踪
• cmdline: 当前程序激活的命令行
• goroutine: 当前运行的goroutine
• heap: 存活对象的内存分配情况
• mutex: 互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪
• profile: 默认进行 30s 的 CPU Profiling
• threadcreate: 操作系统线程跟踪
• trace: 当前程序执行情况
• full goroutine stack dump: 所有goroutine栈输出

  2.4 采样分析

  下面命令会打开一个交互页面

  go tool pprof --seconds 5 http://localhost:8080/debug/pprof/profile

  常用命令

• top 默认显示 10 个占用 CPU 时间最多的函数
• tree 树形结构查看goroutine情况。
• web 生成SVG函数调用图（需安装graphviz）
• exit 退出分析

打开pprof可视化页面，与上面 可交互页面中web命令效果一样

go tool pprof -http=:8080 http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=60

2.5 生成火焰图

进行 5 秒钟的 CPU 性能采样并生成火焰图

go-torch --seconds 5 http://localhost:8080/debug/pprof/profile

命令执行完会在该目录下生成一个torch.svg文件，可用浏览器打开查看火焰图

3. Go压力测试分析

1. 生成 pprof.cpu文件

   go test -bench . -benchmem -cpuprofile pprof.cpu

2. 分析pprof.cpu文件

   go tool pprof pprof.cpu

代码

https://github.com/pibigstar/go-demo/tree/...

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