GoLang 命令 (5)

很多第三方的包在系统包 runtime.pprof 的技术上进行便利性封装，让整个测试过程更为方便。这里使用 github.com/pkg/profile 包进行例子展示，使用下面代码安装这个包：

$ go get github.com/pkg/profile

性能分析代码

下面代码故意制造了一个性能问题，同时使用 github.com/pkg/profile 包进行性能分析。

package main import ( "github.com/pkg/profile" "time" ) func joinSlice() []string { var arr []string for i := 0; i < 100000; i++ { // 故意造成多次的切片添加(append)操作, 由于每次操作可能会有内存重新分配和移动, 性能较低 arr = append(arr, "arr") } return arr } func main() { // 开始性能分析, 返回一个停止接口 stopper := profile.Start(profile.CPUProfile, profile.ProfilePath(".")) // 在main()结束时停止性能分析 defer stopper.Stop() // 分析的核心逻辑 joinSlice() // 让程序至少运行1秒 time.Sleep(time.Second) }

代码说明如下：

第 4 行，引用 github.com/pkg/profile 第三方包封装。

第 14 行，为了进行性能分析，这里在已知元素大小的情况下，还是使用 append() 函数不断地添加切片。性能较低，在实际中应该避免，这里为了性能分析，故意这样写。

第 22 行，使用 profile.Start 调用 github.com/pkg/profile 包的开启性能分析接口。这个 Start 函数的参数都是可选项，这里需要指定的分析项目是 profile.CPUProfile，也就是 CPU 耗用。profile.ProfilePath(".") 指定输出的分析文件路径，这里指定为当前文件夹。profile.Start() 函数会返回一个 Stop 接口，方便在程序结束时结束性能分析。

第 25 行，使用 defer，将性能分析在 main() 函数结束时停止。

第 28 行，开始执行分析的核心。

第 31 行，为了保证性能分析数据的合理性，分析的最短时间是 1 秒，使用 time.Sleep() 在程序结束前等待 1 秒。如果你的程序默认可以运行 1 秒以上，这个等待可以去掉。

性能分析需要可执行配合才能生成分析结果，因此使用命令行对程序进行编译，代码如下：

$ go run cpu.go $ go tool pprof --pdf cpu.pprof > cpu.pdf

代码说明如下：
第 1 行运行 cpu.go ，在当前目录输出 cpu.pprof 文件。
第 2 行，使用 go tool 工具链输入 cpu.pprof ，生成 PDF 格式的输出文件，将输出文件重定向为 cpu.pdf 文件。这个过程中会调用 Graphviz 工具，Windows 下需将 Graphviz 的可执行目录添加到环境变量 PATH 中。

最终生成 cpu.pdf 文件，使用 PDF 查看器打开文件，观察后发现下图所示的某个地方可能存在瓶颈。

func joinSlice() []string { const count = 100000 var arr []string = make([]string, count) for i := 0; i < count; i++ { arr[i] = "arr" } return arr }

代码说明如下：

第 5 行，将切片预分配 count 个数量，避免之前使用 append() 函数的多次分配。

第 8 行，预分配后，直接对每个元素进行直接赋值。
重新运行上面的代码进行性能分析，最终得到的 cpu.pdf 中将不会再有耗时部分。