go笔记-pprof使用

pprof如何进行采样：https://studygolang.com/articles/11873

[译] 我是如何在大型代码库上使用 pprof 调查 Go 中的内存泄漏 https://juejin.cn/post/6844903848083980301

 

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile 

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/block

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/mutex

 

• cpu（CPU Profiling）: $HOST/debug/pprof/profile，默认进行 30s 的 CPU Profiling，得到一个分析用的 profile 文件
• block（Block Profiling）：$HOST/debug/pprof/block，查看导致阻塞同步的堆栈跟踪
• goroutine：$HOST/debug/pprof/goroutine，查看当前所有运行的 goroutines 堆栈跟踪
• heap（Memory Profiling）: $HOST/debug/pprof/heap，查看活动对象的内存分配情况
• mutex（Mutex Profiling）：$HOST/debug/pprof/mutex，查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪
• threadcreate：$HOST/debug/pprof/threadcreate，查看创建新OS线程的堆栈跟踪

 分析heap可生成以下内容

(pprof) top
Showing nodes accounting for 330.04MB, 93.73% of 352.11MB total
Dropped 19 nodes (cum <= 1.76MB)
Showing top 10 nodes out of 56
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
  142.02MB 40.33% 40.33%   142.02MB 40.33%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/membuffers/go.(*InternalMessage).lazyCalcOffsets
      28MB  7.95% 48.29%       28MB  7.95%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.TransactionsBlockProofReader (inline)
   26.51MB  7.53% 55.81%    39.01MB 11.08%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.(*ResultsBlockHeaderBuilder).Build
   25.51MB  7.24% 63.06%    32.51MB  9.23%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.(*ResultsBlockProofBuilder).Build
      23MB  6.53% 69.59%       23MB  6.53%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.ResultsBlockHeaderReader (inline)
   20.50MB  5.82% 75.41%    20.50MB  5.82%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.TransactionsBlockMetadataReader (inline)
      20MB  5.68% 81.09%       20MB  5.68%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.TransactionsBlockHeaderReader (inline)
      16MB  4.54% 85.64%       24MB  6.82%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.(*TransactionsBlockHeaderBuilder).Build
   14.50MB  4.12% 89.76%   122.51MB 34.79%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/services/gossip/codec.DecodeBlockPairs
      14MB  3.98% 93.73%       14MB  3.98%  github.com/orbs-network/orbs-network-go/vendor/github.com/orbs-network/orbs-spec/types/go/protocol.ResultsBlockProofReader (inline)

我们可以看到关于Dropped Nodes的一系列数据，这意味着它们被过滤掉了。一个节点或树中的一个“节点”就是一整个对象。丢弃节点有利于我们更快的找到问题，但有时它可能会隐藏内存问题产生的根本原因。我们继续看一个例子。

如果要该画像文件的所有数据，请在运行 pprof 时添加-nodefraction=0选项，或在交互命令行中键入nodefraction=0。

在输出列表中，我们可以看到两个值，flat和cum。

• flat 表示堆栈中当前层函数的内存
• cum 表示堆栈中直到当前层函数所累积的内存

仅仅这个信息有时可以帮助我们了解是否存在问题。例如，一个函数负责分配了大量内存但没有保留内存的情况。这意味着某些其他对象指向该内存并维护其分配，这说明我们可能存在系统设计的问题或bug