Go-性能调优实战案例

pprof-CPU采样:

采样的是函数调用和占用的时间

100次/s的采样率

采样时间是手动启动到手动结束

pprof-堆内存Heap采样:

通过内存分配器在堆上分配和释放的内存

每分配512KB记录一次

pprof-Goroutine协程&线程创建采样:

记录所有用户发起、运行中的goroutine(入口非runtime开头)

记录程序创建的所有系统线程的信息

上面两者比较类似

pprof-Block&Mutex采样:

采样的是block的次数和耗时 阻塞得超过阈值才被记录

采样的是争抢锁的次数和耗时 只记录固定比例的锁操作

实际生产过程中性能优化

  1. 业务服务优化
  2. 基础库优化
  3. Go语言优化

如下

  1. 业务服务优化:

服务是:单独部署、有功能

有调用链路

单独的benchmark无法满足复杂逻辑分析 压测(单机器 集群)

性能数据采集(单机器 集群分析)
火焰图看占用比较长的-定位代码-找到问题

并且问题还有:cpu占用80%和40%的数据是不一样的 都采样一下

做完优化还不能直接上线-还得再测试一下修改后的

  1. 基础库优化

    AB实验SDK优化 分析基础库的核心逻辑和性能瓶颈 压测验证 落地验证

  2. Go语言优化

    编译器 运行时优化 优化内存分配策略 也是压测-落地

相关推荐
倔强的石头_3 小时前
WorkBuddy 上手实战:打造一个可用的本地 AI 工作台
后端
苍何8 小时前
Coding 真有质的飞跃?实测下豆包seed 2.1 pro
后端
苍何8 小时前
试了下腾讯 Marvis,回不去了...
后端
caibixyy8 小时前
springboot+langchain4j 实战 Day14——工具嵌入多 Agent(Tool-Equipped Multi-Agent)
后端
caibixyy8 小时前
springboot+langchain4j 实战 Day13 多 Agent 协作(Router + 子 Agent 分流)
后端
飘尘8 小时前
前端转全栈(Java 后端)必须要知道的:开发中的锁机制与分布式并发控制
前端·后端·全栈
苍何8 小时前
清华团队做了个具身智能大脑,有点东西!
后端
fliter8 小时前
强类型的诅咒,还是 Rust 类型系统的生存指南
后端
用户8356290780519 小时前
Python 操作 PDF 附件:添加、查看与管理指南
后端·python