• go pprof 如何使用 --chatGPT


    gpt:

    `pprof` 是 Go 语言的性能分析工具,它可以用来检测 CPU 使用情况、内存使用情况、以及阻塞情况。你可以使用 `pprof` 来帮助诊断程序的性能问题,包括内存泄漏。

    以下是如何使用 `pprof` 来分析内存泄漏的基本步骤:

    1. **导入 pprof 包**:首先,导入 `pprof` 包,它包括了性能分析的相关函数。

       ```go
       import _ "net/http/pprof"
       ```

       这行代码会启用 `pprof` HTTP 服务,允许你通过 HTTP 端点进行性能分析。

    2. **启动 pprof HTTP 服务器**:在你的代码中添加以下代码来启动 `pprof` HTTP 服务器:

       ```go
       go func() {
           log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil))
       }()
       ```

       这会在 localhost 的 6060 端口上启动 pprof HTTP 服务器。你可以根据需要选择不同的端口。

    3. **生成内存分析数据**:在你怀疑内存泄漏的代码中,使用 `pprof.WriteHeapProfile` 来生成内存分析数据。

       ```go
       import (
           "os"
           "runtime/pprof"
       )

       func generateHeapProfile() {
           f, _ := os.Create("mem.pprof")
           pprof.WriteHeapProfile(f)
           f.Close()
       }
       ```

       在你怀疑内存泄漏的地方,调用 `generateHeapProfile()` 来生成内存分析文件。

    4. **分析内存数据**:在你怀疑内存泄漏的时候,可以使用 `go tool pprof` 命令来分析生成的内存分析文件。

       ```sh
       go tool pprof mem.pprof
       ```

       这会进入交互式的命令行工具,你可以输入一些命令来查看内存使用情况。

    5. **分析内存分配情况**:使用 `top` 命令查看内存使用最多的函数。

       ```
       (pprof) top
       ```

       这将列出使用内存最多的函数,帮助你找到可能的内存泄漏。

    6. **查看详细报告**:你可以使用其他命令来查看详细的报告,比如 `list` 来查看特定函数的详细信息。

       ```
       (pprof) list yourFunctionName
       ```

    7. **查看可视化图形报告**:使用 `web` 命令生成一个可视化图形报告,它会在浏览器中打开。

       ```
       (pprof) web
       ```

       这将生成一个图形报告,帮助你更直观地了解内存使用情况。

    通过这些步骤,你可以使用 `pprof` 来分析内存使用情况,识别潜在的内存泄漏问题。记住,在实际部署中,你可能不会使用 `pprof` HTTP 服务器,因此要确保将其从生产代码中删除。你可以根据需要在开发和测试环境中启用它。

    问:解释一下
    Showing nodes accounting for 4757.55kB, 100% of 4757.55kB totalShowing top 10 nodes out of 57 flat flat% sum% cum cum% 902.59kB 18.97% 18.97% 1553.21kB 32.65% compress/flate.NewWriter (inline) 650.62kB 13.68% 32.65% 650.62kB 13.68% compress/flate.(*compressor).init 600.58kB 12.62% 45.27% 600.58kB 12.62% github.com/go-playground/validator/v10.map.init.4 528.17kB 11.10% 56.37% 528.17kB 11.10% bufio.NewReaderSize 528.17kB 11.10% 67.47% 528.17kB 11.10% strings.genSplit 521.05kB 10.95% 78.43% 521.05kB 10.95% google.golang.org/protobuf/internal/filedesc.(*File).initDecls 513.50kB 10.79% 89.22% 513.50kB 10.79% regexp.makeOnePass.func1 512.88kB 10.78% 100% 512.88kB 10.78% encoding/pem.Decode 0 0% 100% 1553.21kB 32.65% basic/module/tron/v123.(*Task).selectHexV4 0 0% 100% 1553.21kB 32.65% basic/module/tron/v123.(*Task).startV4

    gpt:

    这似乎是一个 Go 语言程序的内存分析报告,你可以从中了解到程序的内存分配情况。下面是对报告的一些解释:

    1. **总内存分配**:总共分配了 4757.55kB 的内存,这个值是总内存分配的累计值。

    2. **Top 10 节点**:这部分报告列出了最大的 10 个内存节点,它们占用了总内存的大部分。

       - `flate.NewWriter`:`compress/flate.NewWriter` 函数占用了 902.59kB 的内存,这是压缩相关的内存分配。这可能是因为你在程序中使用了压缩功能。

       - `compress/flate.(*compressor).init`:这是 `flate.NewWriter` 函数的一个内部调用,占用了 650.62kB 的内存。

       - `validator/v10.map.init.4`:这部分内存可能与使用 Go 语言的表单验证库有关,占用了 600.58kB 的内存。

       - `bufio.NewReaderSize`:`bufio` 包的函数,占用了 528.17kB 的内存。

       - `strings.genSplit`:字符串处理相关,占用了 528.17kB 的内存。

       - `google.golang.org/protobuf/internal/filedesc.(*File).initDecls`:与 Protocol Buffers 文件描述相关,占用了 521.05kB 的内存。

       - `encoding/pem.Decode`:PEM 编码解码,占用了 512.88kB 的内存。

    3. `basic/module/tron/v123.(*Task).selectHexV4` 和 `basic/module/tron/v123.(*Task).startV4`:这两个函数没有直接分配内存,但它们占用了总内存的大部分。它们似乎是程序中的主要函数。

    这个报告表明在你的程序中,最大的内存占用是与压缩、表单验证、字符串处理、Protocol Buffers 文件描述和 PEM 编码解码等相关的。你可以进一步调查这些函数,查找可能的内存泄漏或性能优化问题。一些库和函数可能会在处理大量数据时分配大量内存,需要仔细审查以确定是否存在性能问题。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/glc22/article/details/134056945