Go 程序的持续分析 | Linux 中国

Google 最有趣的部分之一就是我们规模庞大的持续分析服务。 -- Jbd

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致谢 编译自　|　https://medium.com/google-cloud/continuous-profiling-of-go-programs-96d4416af77b 
　作者　|　Jbd
　译者　|　geekpi ? ? 共计翻译：729 篇 贡献时间：1683 天

Google 最有趣的部分之一就是我们规模庞大的持续分析服务。我们可以看到谁在使用 CPU 和内存，我们可以持续地监控我们的生产服务以争用和阻止配置文件，并且我们可以生成分析和报告，并轻松地告诉我们可以进行哪些有重要影响的优化。

我简单研究了 Stackdriver Profiler[1]，这是我们的新产品，它填补了针对云端用户在云服务范围内分析服务的空白。请注意，你无需在 Google 云平台上运行你的代码即可使用它。实际上，我现在每天都在开发时使用它。它也支持 Java 和 Node.js。

在生产中分析

pprof 可安全地用于生产。我们针对 CPU 和堆分配分析的额外会增加 5% 的开销。一个实例中每分钟收集 10 秒。如果你有一个 Kubernetes Pod 的多个副本，我们确保进行分摊收集。例如，如果你拥有一个 pod 的 10 个副本，模式，那么开销将变为 0.5％。这使用户可以一直进行分析。

我们目前支持 Go 程序的 CPU、堆、互斥和线程分析。

为什么？

在解释如何在生产中使用分析器之前，先解释为什么你想要在生产中进行分析将有所帮助。一些非常常见的情况是：

◈ 调试仅在生产中可见的性能问题。 ◈ 了解 CPU 使用率以减少费用。 ◈ 了解争用的累积和优化的地方。 ◈ 了解新版本的影响，例如看到 canary 和产品级之间的区别。 ◈ 通过 关联 [2]分析样本以了解延迟的根本原因来丰富你的分布式经验。

启用

Stackdriver Profiler 不能与 net/http/pprof 处理程序一起使用，并要求你在程序中安装和配置一个一行的代理。

1. go get cloud.google.com/go/profiler

在你的主函数中，启动分析器：

1. if err := profiler.Start(profiler.Config{

2.   Service:        "indexing-service",

3.   ServiceVersion:"1.0",

4.   ProjectID:      "bamboo-project-606",// optional on GCP

5. }); err !=nil{

6.   log.Fatalf("Cannot start the profiler: %v", err)

7. }

当你运行你的程序后，profiler 包将每分钟报告给分析器 10 秒钟。

可视化

当分析被报告给后端后，你将在 https://console.cloud.google.com/profiler 上看到火焰图。你可以按标签过滤并更改时间范围，也可以按服务名称和版本进行细分。数据将会长达 30 天。

你可以选择其中一个分析，按服务，区域和版本分解。你可以在火焰中移动并通过标签进行过滤。

阅读火焰图

Brendan Gregg[4] 非常全面地解释了火焰图可视化。Stackdriver Profiler 增加了一点它自己的特点。

我们将查看一个 CPU 分析，但这也适用于其他分析。

☉ 最上面的 x 轴表示整个程序。火焰上的每个框表示调用路径上的一帧。框的宽度与执行该函数花费的 CPU 时间成正比。 ☉ 框从左到右排序，左边是花费最多的调用路径。 ☉ 来自同一包的帧具有相同的颜色。这里所有运行时功能均以绿色表示。 ☉ 你可以单击任何框进一步展开执行树。

你可以将鼠标悬停在任何框上查看任何帧的详细信息。

过滤

你可以显示、隐藏和高亮符号名称。如果你特别想了解某个特定调用或包的消耗，这些信息非常有用。

☉ 选择你的过滤器。你可以组合多个过滤器。在这里，我们将高亮显示  runtime.memmove。 ☉ 火焰将使用过滤器过滤帧并可视化过滤后的框。在这种情况下，它高亮显示所有  runtime.memmove 框。

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via: https://medium.com/google-cloud/continuous-profiling-of-go-programs-96d4416af77b

作者：JBD[6] 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出