GO语言下pprf的分析

对于go语言的pprf分析我们有两种情况，一个是针对长期开启的服务进行探测，还有一种是针对脚本进行分析

针对服务型

我们可以在代码中使用 net/http/pprof 包。你只需要在代码中匿名引入，它会自动在 8080（或其他你定义的）端口开启一个 /debug/pprof 路由。

// 在main函数中启动
go func() {
   http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
    }()

这样go会在6060端口下打开一个网页(虽然很简陋)，访问http://localhost:6060/debug/pprof/就可以看到这样一个的分析

脚本

对于脚本和一些简单go程序，会运行一段时间直接退出，这个时候就不适合打开端口监控了，我们可以直接在脚本中插入埋点

package main
 
import (
    "os"
    "runtime/pprof"
    "runtime"
    "log"
)
 
func main() {
    // --- CPU Profile ---
    cpuFile, err := os.Create("cpu.prof")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    pprof.StartCPUProfile(cpuFile)
    defer pprof.StopCPUProfile()
 
    // 运行你的脚本逻辑
    runScriptLogic()
 
    // --- Memory Profile ---
    memFile, err := os.Create("mem.prof")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer memFile.Close()
    
    // 显式运行一次 GC，确保内存数据准确
    runtime.GC() 
    if err := pprof.WriteHeapProfile(memFile); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}
 
func runScriptLogic() {
    // 模拟耗时或内存密集操作
    sum := 0
    for i := 0; i < 1000000; i++ {
        sum += i
    }
}

这个时候我们运行结束后会发现目录下多了cpu.prof 和 mem.prof 文件，我们使用pprf就可以进行分析：

go tool pprof cpu.prof

更推荐的测试方法

如果我们需要测试的内容可以封装为一个函数，那么使用 Go 的测试工具链进行性能分析是最简单、最专业的做法， 不需要在业务代码里写任何 pprof 代码

我们需要编写一个benchmark文件

package main
 
import "testing"
 
func BenchmarkMyTask(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        runScriptLogic() // 调用你要分析的函数
    }
}

然后通过 test 工具链对整个程序进行测试并生成分析

go test -bench . -cpuprofile cpu.prof -memprofile mem.prof

最后通过pprf进行分析

go tool pprof -http=:8080 cpu.prof // 在8080端口打开网页，需要安装Graphviz