微服务性能分析工具 Pyroscope 初体验

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：

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 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：

接入方式也非常简单，本地搭建服务的话（macOS），输入以下命令：

brew install pyroscope-io/brew/pyroscope pyroscope server 

对应的服务需要加入以下代码：

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：

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）：

此时可以看到最耗时的是 HTTP 服务的调用，还有 JSON 的序列化：

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/