github&Daocloud演讲稿整理与总结
2019-11-23 22:27:40 Author: cloudsjhan.github.io(查看原文) 阅读量:22 收藏

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github&Daocloud演讲总结

大家下午好,今天给大家带来的分享主题是 golang 的内存分析以及优化,主要分为两部分内容,一是 以开源项目crawlab的内存分析与优化为例,讲解golang内存调优的一些工具和分析的过程;

第二部分是介绍平时开发中容易忽略的和容易带来性能问题的点,以及如何去优化。

当时这个话题的灵感来自一个开源项目 crawlab, crawlab是一个分布式任务调度平台,这里不展开详细解释了,大家有兴趣可以到GitHub主页看一下,https://github.com/crawlab-team/crawlab

crawlab_pic

当时是有用户报出crawlab启动一段时间后,主节点机器会出现内存占用过高的问题,一台4G内存的服务器在运行crawlab后竟然能占用3G以的内存,然后整个master就会down掉,于是我开始对crawlab的后端服务进行性能的分析,下面将带大家回顾这一过程。

首先介绍,Golang的性能分析主要分为两种方式,截屏2019-11-2322.14.47

一种是通过文件方式输出profile,特点是灵活性高,适用于特定代码片段的分析,我们通过调用/runtime包中的/pprof的API生成相应的pprof文件,然后使用 pprof就可以进入类似GDB的窗口。在这个窗口中你就可以用top,list function等命令去查看cpu,memory的状况以及goroutine运行情况。

第二种方式就是通过HTTP输出profile,

截屏2019-11-2322.17.33

这种方式就适合于你还不清楚到底哪一段代码出现问题,而且你的应用要持续运行的情况。在分析crawlab的时候,采用的是这种方式。首先,我们在crawlab项目中嵌入如下几行代码,将crawlab后端服务启动后,浏览器中输入http://ip:8899/debug/pprof/就可以看到一个汇总分析页面,显示如下信息,点击heap,在汇总分析页面的最上方可以看到如下图所示,

heap_server

红色箭头所指的就是当前已经使用的堆内存是25M,!在我只上传一个爬虫文件,而且这个文件还不是特别打大的情况下,一个后端服务所用的内存使用竟然能达到25M。

我们再用这个命令进入命令行详细看一下,这个命令进入后,输入top命令可以显示前10的内存分配,flat是堆栈中当前层的inuse内存值,cum是堆栈中本层级的累计inuse内存值。

可以看到,bytes.makeSlice这个内置方法竟然使用了24M内存,那么我们就考虑谁会用到makeslice呢,heap_gdb

继续往下看,可以看到ReadFrom这个方法,看下源码,发现 ioutil.ReadAll() 里会调用 bytes.Buffer.ReadFrom,

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而 ReadFrom 会进行 makeSlice。让我们再回头看一下readAll的代码实现:

image-20191123222129984

这个函数主要作用就是从 io.Reader 里读取的数据放入 buffer 中,如果 buffer 空间不够,就按照每次 2x 所读取内容的大小+ MinRead 的算法递增,这里 MinRead 的大小是 512 个字节,也就是说如果我们一次性读取的内容过大,就会导致所使用的内存倍增,假设我们的所有任务文件总共有500M,那么所用的内存就有500M * 2 + 512B,所以我们分析很可能是这个原因导致的,那看看crawlab源码中是哪一段使用ReadAll读了文件,定位到了这里

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这段代码直接将全部的文件内容,以二进制的形式读了进来,导致内存倍增,令人窒息的操作。至此,问题已经发现,那么如何去优化呢,其实在读大文件的时候,把文件内容全部读到内存,直接就翻车了,正确是处理方法有两种,一种是流式处理 ,如代码所示

image-20191123222203534

第二种方案就是分片处理,当读取的是二进制文件,没有换行符的时候,使用这种方案比较合适。

image-20191123222215908

我们这里采用的第二种方式来优化,优化后再来看下内存占用情况

我们采样程序运行30s的平均内存,并且在此期间访问上传文件的接口后,看到内存占用已经降到正常的水平了。

image-20191123222231369v

刚刚我用一个实际案例介绍了如何去一步一步的分析及优化go程序的内存问题,大家可以在平时开发中多去探索,多使用。

接下来介绍一些go 开发中的小技巧,从细节上提高你的golang应用程序的性能。

众所周知Json 作为一种重要的数据格式,大家开发者经常用到。Go 语言里面原生支持了json的序列化以及反序列化,内部使用反射机制实现,我们都知道,反射的性能有点差,在高度依赖 json 解析的接口里,这往往会成为性能瓶颈,好在已有很多第三方库帮我们解决了这个问题,但是这么多库,到底要怎么选择呢,下面就给大家来一一分析一下,这里介绍4个json序列化反序列化的库,

截屏2019-11-2322.23.03

看完这些你可能不知道到底该用哪一个,让我们来看下benchmark.

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  • ​ •easyjson 无论是序列化还是反序列化都是最优的,序列化提升了1倍,反序列化提升了3倍

  • ​ •jsoniter 性能也很好,接近于easyjson,关键是没有预编译过程,100%兼容原生库

  • ​ •ffjson 的序列化提升并不明显,反序列化提升了1倍

  • 所以综合考虑,建议大家使用 jsoniter,如果追求极致的性能,考虑 easyjson

    字符串拼接在开发中肯定是经常用到的,当你的应用中的某一部分大量用到字符串拼接,你最好留意一下下面的内容。我们列举4中字符串拼接的方式,看看你经常用的是哪个?

    截屏2019-11-2322.24.48

第一种 + 号运算符,第二种是golang特有的一种方式,第三中是 strings.builder, 最后一种是strings.buffer。

看下benchmark你就会做出你最终的选择。性能最好的是strings.builder,而sprintf性能最差,+ 号运算符也没好到哪里去。

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以上就是我今天分享的全部内容,希望能帮助到大家,下面是我的联系方式,有问题的可以线下继续交流。谢谢!


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