from: Go程序性能分析pprof
参考:
http://blog.golang.org/profiling-go-programs
http://google-perftools.googlecode.com/svn/trunk/doc/cpuprofile.html
Go语言的pprof是Google C++ profiler的移植,所以用法也差不多。这里简要记录步骤如下:
1. 代码
要在Go语言中开启profiling,可以参考以下代码:
- import (
- "runtime/pprof" // 引用pprof package
- "os"
- )
- func main() {
- f, _ := os.Create("profile_file")
- pprof.StartCPUProfile(f) // 开始cpu profile,结果写到文件f中
- defer pprof.StopCPUProfile() // 结束profile
- ...
- }
2. 运行
运行程序,生成profile文件
3. 分析
在命令行上执行:
go tool pprof [binary] [profile]进入pprof环境后,可以用help命令查看帮助信息
最常用的命令如top10,可以看最耗时的function
这里详细解释一下top命令的输出格式,例如:
14 2.1% 17.2% 58 8.7% std::_Rb_tree::find
各字段的含义依次是:
1. 采样点落在该函数中的次数
2. 采样点落在该函数中的百分比
3. 上一项的累积百分比
4. 采样点落在该函数,以及被它调用的函数中的总次数
5. 采样点落在该函数,以及被它调用的函数中的总次数百分比
6. 函数名
本文介绍如何使用Go语言内置的pprof工具进行性能分析。通过示例代码展示了如何启动和停止CPU Profile,并将结果保存到文件中。此外还介绍了如何使用gotool pprof命令来分析生成的profile文件。
1350

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



