服务开启pprof
https://pkg.go.dev/net/http/pprof
- 安装 go官方包（
https://golang.org/dl），用于执行 go tool pprof - go-torch项目（
https://github.com/uber/go-torch），用于调用pprof生成火焰图 - Flame(
https://github.com/brendangregg/FlameGraph) ，用于绘制火焰图 - graphviz（
apt-get install graphviz）用于绘制调用关系
CPU火焰图
端口为服务开启http sever 监听的端口（下同）
go-torch -u http://127.0.0.1:1000 -t 30
CPU调用关系
go tool pprof http://127.0.0.1:1000/debug/pprof/profile
查看内存用量
go tool pprof http://127.0.0.1:1000/debug/pprof/heap
go tool pprof -alloc_space http://127.0.0.1:1000/debug/pprof/heap
查看goroutine情况
http://127.0.0.1:1000/debug/pprof/goroutine?debug=1
常见的性能优化点
- 【CPU】去除不必要的序列化/反序列化 ：标准的json库非常耗性能，可以考虑使用其他库，更好的是使用grpc。
- 【CPU】线程泄露：goroutine飞出去以后忘了stop/close，尤其是time.ticker之类的定时器。
- 【CPU】盲目开启过多goroutine：goroutine能控制就控制一下，开几百个非阻塞的goroutine会导致调度消耗过多CPU。
- 【MEM】减少GC：举例来说，字符串(string)传递都是值拷贝，如果数据量大，会产生大量gc，此时完全可以用byte数组来代替。高阶一点就是使用sync.Pool来做一个池子，自己处理内存复用和回收的工作，避免GC。Java在这一块做的很成熟，有新生代和老年代的概念，golang还没有那么完善。
- 【MEM】内存预分配：golang的slice很好用，但是底层是数组，如果空间能确定就先确定下来，以免append的时候空间不够导致不停的copy数据来扩大数组大小。
- 【DISK】减少磁盘随机读写IO：SATA盘的理论最大读写在300MB/s，磁盘寻道就要10ms，如果大量随机读写，哪怕1kb数据读写，也要10ms，时间就主要花在寻道上。
- 【NET】新服务的话，尽量使用grpc代替http。