Go 程序的持续分析

2018-06-04

3分钟阅读时长

Google 最有趣的部分之一就是我们规模庞大的持续分析服务。我们可以看到谁在使用 CPU 和内存，我们可以持续地监控我们的生产服务以争用和阻止配置文件，并且我们可以生成分析和报告，并轻松地告诉我们可以进行哪些有重要影响的优化。

我简单研究了 Stackdriver Profiler，这是我们的新产品，它填补了针对云端用户在云服务范围内分析服务的空白。请注意，你无需在 Google 云平台上运行你的代码即可使用它。实际上，我现在每天都在开发时使用它。它也支持 Java 和 Node.js。

在生产中分析

pprof 可安全地用于生产。我们针对 CPU 和堆分配分析的额外会增加 5% 的开销。一个实例中每分钟收集 10 秒。如果你有一个 Kubernetes Pod 的多个副本，我们确保进行分摊收集。例如，如果你拥有一个 pod 的 10 个副本，模式，那么开销将变为 0.5％。这使用户可以一直进行分析。

我们目前支持 Go 程序的 CPU、堆、互斥和线程分析。

为什么？

在解释如何在生产中使用分析器之前，先解释为什么你想要在生产中进行分析将有所帮助。一些非常常见的情况是：

调试仅在生产中可见的性能问题。
了解 CPU 使用率以减少费用。
了解争用的累积和优化的地方。
了解新版本的影响，例如看到 canary 和产品级之间的区别。
通过关联分析样本以了解延迟的根本原因来丰富你的分布式经验。

启用

Stackdriver Profiler 不能与 net/http/pprof 处理程序一起使用，并要求你在程序中安装和配置一个一行的代理。

go get cloud.google.com/go/profiler

在你的主函数中，启动分析器：

if err := profiler.Start(profiler.Config{
   Service:        "indexing-service",
   ServiceVersion: "1.0",
   ProjectID:      "bamboo-project-606", // optional on GCP
}); err != nil {
   log.Fatalf("Cannot start the profiler: %v", err) 
}

当你运行你的程序后，profiler 包将每分钟报告给分析器 10 秒钟。