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。