Go语言的工具链对开发者非常友好，内置了很多性能调优、测试的工具，比如CPU分析器pprof、Uber开源的用于生成火焰图的go-torch、流量拷贝工具goreplay等，这些工具极大的提高了开发者效率，下面分别进行总结。

1 pprof

Go的强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具，允许程序在运行时使用它们，使用Go的profiler能获取以下样本信息：

cpu profile

/debug/pprof/profile：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载 memory profile（heap profile）：报告程序内存的使用情况。

/debug/pprof/heap

block profile：报告goroutines不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈。

/debug/pprof/block

goroutine profile：报告goroutines的使用情况，有哪些goroutine，它们的调用关系是怎样的。

/debug/pprof/goroutines
net/http/pprofruntime/pprof

常用命令

  • top

top 用于显示前个占用最高的函数，N –cum表示前N个累积占用CPU最高的函数。（累积，是指采样的栈里面存在这个函数，也就是它的整个子调用链的占有时间都累加起来 ）

  • list

list $function 可以展示这个function中每一行占用的情况。

  • web

使用web可以打开一个可视化的图。

sudo apt-get install -y graphviz

如何使用

  • web服务器
_ "net/http/pprof"http://local:port/debug/pprof
  • 服务程序
net/http/pprofnet/http/pprof
  • 应用程序

如果你的程序只是一个应用程序，比如计算fabonacci数列，对于这种情况，你需要使用runtime/pprof 。以下实例代码展示cpu和内存的profile:

注意：

./fabonacci --cpuprofile=fabnacci.profgo tool pprof fabnacci.prof

2 go-torch

go-torch是Uber公司开源的一款针对Golang程序的火焰图生成工具，能收集 stack traces，并把它们整理成火焰图，直观地程序给开发人员。go-torch是基于使用BrendanGregg创建的火焰图工具生成直观的图像，很方便地分析Go的各个方法所占用的CPU的时间。

如何安装

准备环境

注意：在终端输入flamegraph.pl -h检验是否安装FlameGraph成功

安装go-torch

常用命令

http://localhost:8080/debug/pprof/profile
  • -u –url：要访问的URL，这里只是主机和端口部分（eg：http://localhost:9090）
  • -s –suffix：pprof profile的路径，默认为/debug/pprof/profile
  • –seconds：要执行profiling的时间长度，默认为30s

如何使用及火焰图介绍:

go-torch -u http://localhost:9090 -t 30
  • y轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。
  • x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。
  • 火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有”平顶”（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。


3 goreplay

gorepaly是一个开源工具，抓取生产环境流量，并使用真实流量持续测试系统。它使用raw-socket抓取系统流量，并根据指定的url，将流量进行转发。

如何安装

可以到 https://github.com/buger/gor/releases 下载特定版本及平台的二进制包，并放在可执行目录下。（当前支持的系统有 Windows, Linux x64 and Mac OS）

  • linux 64位安装示例

如何使用

抓取数据包

sudo goreplay --input-raw :8080 --output-stdout

重放数据包

sudo goreplay --input-raw :8080 --output-http="http://localhost:8111"

保存以及重放

sudo gorelay --input-raw :8080 --output-file=requests.gor

重放requests.gor数据包

sudo --input-file requests.gor --output-http="http://localhost:8111"

常用命令

简单的HTTP流量复制

$ gor --input-raw :80 --output-http "http://staging.com"

HTTP流量复制频率控制(获取每秒超过10个请求)

$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com|10"

HTTP流量复制缩小

$ gor --input-raw :80 --output-tcp "replay.local:28020|10%"

HTTP流量记录到本地文件

$ gor --input-raw :80 --output-file requests.gor

HTTP流量回放和压测

$ gor --input-file "requests.gor|200%" --output-http "staging.com"

HTTP流量过滤复制

$ gor --input-raw :8080 --output-http staging.com --output-http-url-regexp ^www.

自定义一些流量复制的参数

$ gor --input-raw :80 --output-http 192.168.2.6:8000 --http-allow-method POST --http-set-header 'User-Agent: Gor' -output-http-workers=1 -http-allow-url test.php

将流量复制两份到不同的测试服务

$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com" --output-http "http://dev.com"

将流量像负载均衡一样分配到不同的服务器

$ gor --input-tcp :28020 --output-http "http://staging.com" --output-http "http://dev.com" --split-output true

本文大致对golang描述的工具链，进行总结，如有错误，欢迎指出。