Golang 程序性能优化利器 PGO 详解(二):收集样本数据和编译
在软件开发过程中,性能优化是不可或缺的一部分。无论是在Web服务、数据处理系统还是实时通信中,良好的性能都是至关重要的。Golang 从1.20版版本开始引入的 Profile Guided Optimization(PGO)机制能够帮助更好地优化 Go 程序的性能。
上篇文章讲解了 Golang PGO 的概念和使用方法,并且使用简单的示例演示了 PGO 的使用方法,本文详细讲解一下 PGO 相关的知识点。
收集 profile 数据
Go 编译器需要一个 CPU pprof 文件作为 PGO 的输入。由 Go 运行时生成的文件(也就是使用 runtime/pprof 和 net/http/pprof 包生成的文件,因为具备采集样本数据开销低、多系统兼容性强、Go 官方标准且被广泛使用等优点)可以直接作为编译器输入(其他性能分析工具例如 Linux perf 等生成的 profile 文件只要按照要求转化为 pprof 格式也是可以使用的)。
为了获得最佳结果,最好直接从生产环境中收集 profile 文件。如果收集的 profile 文件不是真实使用环境的,带来的性能提升可能会比较小。即使是从生产环境收集的 profile 文件,也要注意一定要有代表性,即能反映出生产环境的实际情况,以下几种情况是有问题的:
- 在采集性能分析数据时服务处于空闲状态,即使这个服务大部分时间都是处于负载状态。
- 每天不同时段的流量可能会不同,只采集了一个时段的数据。
- 程序执行耗时比较久的任务的场景,例如,5分钟执行任务 A,然后5分钟执行任务 B。如果采集30秒的数据,可能只涵盖了一种操作类型。
- 负载不均衡的场景,如果一个实例被分配的请求比较少。
比较好的的策略是在不同时段从不同实例收集多个 profile 文件,然后将多个文件合并为单个文件。Golang 提供的 pprof tool 可以合并多个文件,例如:
$ go tool pprof -proto a.pprof b.pprof > merged.pprof
如果从生产环境中收集 profile 比较困难或者根本就没办法收集(例如,分发给用户的命令行工具),也可以从有代表性基准测试中收集(需要注意的是,构建具有代表性的基准测试通常也是有一定难度的)。
使用 PGO 编译程序
收集到 profile 文件后,Golang 官方推荐的做法是将文件命名为 default.pgo,并且把 default.pgo 文件存放在程序主目录(main 包所在目录)下维护,以方便项目的其他开发者使用 default.pgo 来对程序做性能优化。默认情况下,go build 将检测 default.pgo 文件,如果检测到则启用 PGO。
对于更复杂的场景,可以使用 -pgo 参数来指定 PGO 配置文件的位置,默认为 -pgo=auto(Go 1.20 默认 -pgo=off )。例如:
$ go build -pgo=/tmp/foo.pprof。
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