爱上开源之golang入门至实战第三章goroutine分析

 爱上开源之golang入门至实战第三章 - goroutine分析

Goroutine

Pprof中的Goroutine是对当前时间点的goroutine(协程)数据的采样，我们经常使用pprof对可能发送goroutine(协程)泄漏的可能点进行分析；goroutine(协程)泄漏是goroutine启动之后没有退出导致goroutine的数量不会减少，或者是在实际应用中goroutine占用了很长时间才退出导致在一段时间内goroutine的数量急剧上升； 虽然goroutine(协程)相对于线程的开销来说更加的轻量级，但是对于一个高并发的对性能要求比较高的系统，一样会由于协程的持续无谓的开销而导致整体性能的降低；甚至更严重的由于协程不断的增加，最后由于资源不够充足而无法进行分配，导致整个系统宕机。

我们还是先一起来看看；pprof提供出来的goroutine是怎样的采样数据； 如下图所示：

​runtime/pprof/pprof.go​

​runtime/pprof/pprof.go​

​printCountProfile​

​技巧​

选择一个好的IDE对于语言的学习非常的有作用；golang的IDE，笔者首选intellij公司出品的Idea；Idea功能强大；体验感非常的强；用idea来研究golang的源代码非常的高效

下图为Idea里的源代码片段

​技巧​

在Idea里，输入ctrl+Shift+R就可以出现快捷搜索框，在搜索框里输入pprof.go就可以快速把pprof.go源文件定位出来；在Idea的左下窗口，structure window可以显示出该源文件里定义的Type, 结构体，函数。变量等等；

在源代码窗口里， 点击ctrl同时鼠标移动到函数名上面， 就可以直接看到该函数的具体信息；如果需要进一步查看该函数的实现内容，点击函数名，就可以直接跳转到函数的方法体；通过idea的熟练使用；在查看和分析golang的源代码的，完全可以做到事半功倍

在golang的源代码里，可以看到很多文档或者网上资料都没有见到过的东西；毕竟相对于java或者其他语言；golang还相对年轻；并且由于golang相对于java的优点，更让golang适合去做一些云原生生态里的底仓服务；本身对开发者要求高；涉众没有java那么广泛，生态圈和社区都没有特别全面；一些底仓的东西；有时候我们必须学会去翻源代码已确定实现的细节

下面来看看goroutine pprof中使用

goroutine: Stack traces of all current goroutines

所以首先要明确的就是； goroutine pprof是程序栈里当前的所有协程； 这里强调的当前的；即这个也是一个快照量；反映的是当前采集时间点上的协程状况

Goroutine的手工埋点

​StartCPUProfile​​WriteHeapProfile​

​go tool pprof goroutine-prof-1​

下面通过一个实例，来演示一下goroutine pprof分析； 演示程序在主协程里启动多个协程，协程在收到指定的通道信号后，退出协程；没有收到通道的退出信号前；协程处于阻塞状态；然后在主协程里，进行goroutine采样； 采样结束后；往指定的通道发送退出信号；子协程全部退出后，在主协程再次进行goroutine采样；

代码如下

​技巧​

golang具有多并发编程的良好基因， 通过上面的go func(){}的方式，就可以非常方便的启动一个比线程轻量很多的routine； 同时通过chan的实现； 进行不同routine里的消息通信；通过WaitGroup的方式实现主子协程同步的操作

​goroutine-prof-1​​goroutine-prof-2​​goroutine-prof-1​​goroutine-prof-2​

通过pprof对采样数据进行分析

执行Top命令

​Showing nodes accounting for 102, 100% of 102 total​

此时共有102个协程

其中

查看第一行的101个协程的具体调用栈信息

​charpter-01.TestGoroutinePprof.func1.1​​runtime.main​

具体查看100个协程的相关源头

在第一个分析段落里，我们共看到了102个协程，以上由我们的测试代码已经找到了101个协程的来历； 还有一个在哪里呢？

继续分析；找到第一个分析段落里的1个协程的

​traces runtime_goroutineProfileWithLabels​

通过这里可以看到，是在我们执行routine采样的代码，产生了一个新的协程

​list runtime_goroutineProfileWithLabels​

在这里启动了新的协程；

以上是对第一个采样点的分析；第一个分析点，是在退出信号没有发出的时候，进行采样的，我们创建的100个协程都没有退出； 下面来看看第二个分析点，第二个分析点，是在主协程已经给所有的子协程发出退出信号后，并且等待并确保所有100子协程都全部退出后，在主协程里进行goroutine采样；

通过pprof对第二个采样数据进行分析

执行Top命令

​Showing nodes accounting for 2, 100% of 2 total​

此时共有2个协程

其中

按照第一轮的分析方法；我们可以看到一个是主协程，一个是采样数据的新启动的协程

使用图形化web命令进行分析

在pprof的交互模式里输入web命令

下图为第一次采样点对应的图形化

下图为第二次采样点对应的图形化

图形化的结果很直观，和trace的结果是一致的； 在无法安装图形化的情况下；可以通过traces来查看类似图形调用树的结果

使用traces命令查看采样数据

通过pprof我们进行goroutine的分析；本文中的例子；仅仅是笔者用来演示分析过程只用， 在项目过程中，都是通过压力测试的场景下，查看goroutine的资源情况，然后采样，在进行分析数据； 用以上的分析过程，同样的适用于这样的场景。