微服务性能分析工具 Pyroscope 初体验

2023-07-28 23:45:48 浏览数 (2)

Go 自带接口性能分析工具 pprof,较为常用的有以下 4 种分析:

- CPU Profiling: CPU 分析,按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU(含寄存器)的使用情况,可确定应用程序在主动消耗 CPU 周期时花费时间的位置;

- Memory Profiling: 内存分析,在应用程序进行堆分配时记录堆栈跟踪,用于监视当前和历史内存使用情况,以及检查内存泄漏;

- Block Profiling: 阻塞分析,记录 goroutine 阻塞等待同步(包括定时器通道)的位置;

- Mutex Profiling: 互斥锁分析,报告互斥锁的竞争情况。

接入方式:

```go

package main

import (

"net/http"

_ "net/http/pprof"

)

func main() {

http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)

}

```

它使用默认的 `http.DefaultServeMux` 结构,注册了 `/debug/pprof/` 路由,在浏览器访问可以访问 CPU/Memory/Block/Mutex/Goroutine 等性能分析页面。

对于线上服务来说,需要针对该路由做好限制,否则可能直接暴露到系统外部,造成数据安全问题。

如果是内部服务,自己电脑的浏览器看不到页面,就很麻烦了。而 [Pyroscope](https://pyroscope.io/) 这个项目就非常爽~

它有一个非常漂亮的 UI 界面,展示 Agent 采集的数据,能直观地展示程序各个函数的调用耗时,从而找出性能瓶颈。

架构图如下:

![Pyroscope 架构图](https://pyroscope.io/assets/images/deployment-60985ef09df6336228243225939e6f31.svg)

接入方式也非常简单,本地搭建服务的话(macOS),输入以下命令:

```bash

brew install pyroscope-io/brew/pyroscope

pyroscope server

```

对应的服务需要加入以下代码:

```go

package main

import (

"github.com/pyroscope-io/client/pyroscope"

)

func initPyroScope() {

runtime.SetMutexProfileFraction(5)

runtime.SetBlockProfileRate(5)

_, _ = pyroscope.Start(pyroscope.Config{

ApplicationName: app.ServerName, // 应用名称

ServerAddress: "http://pyroscope.test.com.cn", // 上报地址

Logger: pyroscope.StandardLogger,

Tags: map[string]string{"hostname": os.Getenv("HOSTNAME")},

ProfileTypes: []pyroscope.ProfileType{

pyroscope.ProfileCPU,

pyroscope.ProfileAllocObjects,

pyroscope.ProfileAllocSpace,

pyroscope.ProfileInuseObjects,

pyroscope.ProfileInuseSpace,

pyroscope.ProfileGoroutines,

pyroscope.ProfileMutexCount,

pyroscope.ProfileMutexDuration,

pyroscope.ProfileBlockCount,

pyroscope.ProfileBlockDuration,

},

})

}

func main() {

initPyroScope()

// ...

}

```

其中,`ApplicationName` 和 `ServerAddress` 需要自行替换。

如果是本地,`ServerAddress` 请改成 `"http://127.0.0.1:4040"`,接着运行 benchmark 压测:

```bash

ab -c 100 -n 10000 'http://127.0.0.1:8099/api/xxx-service/v1/yyy/get_test?gid=23333'

```

可以得到火焰图(好漂亮啊):

![火焰图1](https://img.yuanmabao.com/zijie/pic/2023/07/28/40zt2rrjjpy.png)

此时可以看到最耗时的是 HTTP 服务的调用,还有 JSON 的序列化:

![火焰图2](https://img.yuanmabao.com/zijie/pic/2023/07/28/5tgabfkoyf1.png)

说明我们的程序接口,在某个输入参数的情况下,没有出现逻辑上的瓶颈。

我们可以多变换输入参数,根据业务逻辑找到最复杂最消耗性能的模块,有针对性进行性能优化。

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> 文章来源于本人博客,发布于 2022-06-12,原文链接:[https://imlht.com/archives/391/](https://imlht.com/archives/391/)

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