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『每周译Go』Go 语言的 goroutine 性能分析

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共 8737字，需浏览 18分钟

 ·

2021-10-28 23:13

本文档最后一次更新时所用的 Go 版本是 1.15.6，但是大多数情况下，新老版本都适用。

描述

Go 运行时在一个称为 allgs 简单切片追踪所有的 goroutines。这里面包含了活跃的和死亡的 goroutine 。死亡的 goroutine 保留下来，等到生成新的 goroutine 时重用。

Go 有各种 API 来监测 allgs中活跃的 goroutine 和这些 goroutines 当前的堆栈跟踪信息，以及各种其他属性。一些 API 将这些信息公开为统计摘要，而另外一些 API 则给每个单独的 goroutine 信息提供查询接口。

尽管 API 之间有差异，但是活跃的 goroutine 都有如下共同 定义

  • 非死
  • 不是系统 goroutine，也不是 finalizer goroutine。

换句话说，正在运行的 goroutine 和那些等待 i/o、锁、通道、调度的 goroutine 一样，都被认为是活跃的。尽管人们可能会天真的认为后面那几种等待的 goroutine 是不活跃的。

开销

Go 中 所有可用的 goroutine 分析都需要一个 O(N) stop-the-world 阶段。这里的 N 是指已分配 goroutine 的数量。一个简单的基准测试 表明，当使用 runtime.GoroutineProfile() API 时，每个 goroutine 的世界会停止约 1 个µs。但是这个数字可能会随着诸如程序的平均堆栈深度、死掉的 goroutines 数量等因素的变化而波动。

根据经验，对于延迟非常敏感并使用数千个活跃 goroutine 的应用程序，在生产中使用 goroutine 分析可能需要谨慎一些。因此，对于包含大量的 goroutine ，甚至 Go 本身这样的应用程序来说，使用 goroutine 分析可能不是一个好主意。

大多数应用程序不会产生大量的 goroutine，并且可以容忍几毫秒的额外延迟，在生产中持续 goroutine 性能分析应该没有问题。

Goroutine 属性

Goroutines 有很多属性 可以帮助调试 Go 应用程序。下面的属性非常有趣，并且可以通过文章后面描述的 API 不同程度地暴露。

  • goid: goroutine 的唯一 id， 主 goroutine 的 id 为1.
  • atomicstatus: goroutine 的状态如下：
    • idle: 刚分配
    • runnable: 在运行队列上，等待调度
    • running: 在操作系统线程上执行
    • syscall: 在系统调用时阻塞
    • waiting: 等待调度，见g.waitreason
    • dead: 刚刚退出或被重新初始化
    • copystack: 堆栈当前正在移动
    • preempted: 抢占
  • waitreason:goroutine 等待的原因，比如 sleep、channel 操作、i/o、gc 等等。
  • waitsince: goroutine 进入 waiting 或者 syscall 状态的大约时间戳，由等待启动后第一个 GC 确定。
  • labels: 可以附加到 goroutines 上的一系列 键/值分析标签。
  • stack trace: 当前正在执行的函数及其调用者。要么是文件名、函数名和行号的纯文本输出，要么是程序计数器地址的一个切片 (pcs)。你也可以进一步研究更多的细节比如：文件名、函数名和行号的纯文本可以转换成 pcs 吗？
  • gopc: go ... 调用程序计数地址 (pc) 导致 goroutine 的创建。可以转换为文件、函数名和行号。
  • lockedm: 该 goroutine 的锁定的线程，如果有的话。

特征矩阵

下面的特征矩阵让你快速了解，调用这些 API 时，这些属性当前的可用性。也可以通过谷歌表格获取。

52c86668c2c5f43618aee6578e7b407d.webp

APIs

runtime.Stack() / pprof.Lookup(debug=2)

该 API 将返回非结构化文本输出，显示所有活动 goroutines 的堆栈信息以及上面特性矩阵中列出的属性。

waitsince属性包含了以分钟为单位的nanotime() - gp.waitsince()，但当持续时间超过 1 分钟。

pprof.Lookup(debug=2) 是如何使用 profile 简单的别名。实际调用是下面这样：

profile := pprof.Lookup("goroutine")
profile.WriteTo(os.Stdout, 2)

简单调用下 runtime.Stack()就可以实现 profile

下面是返回输出的截短示例，完整例子可以看 2.runtime.stack.txt

goroutine 1 [running]:
main.glob..func1(0x14e5940, 0xc0000aa7b0, 0xc000064eb0, 0x2)
/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:29 +0x6f
main.writeProfiles(0x2, 0xc0000c4008, 0x1466424)
/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:106 +0x187
main.main()
/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:152 +0x3d2

goroutine 22 [sleep, 1 minutes]:
time.Sleep(0x3b9aca00)
/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/time.go:188 +0xbf
main.shortSleepLoop()
/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:165 +0x2a
created by main.indirectShortSleepLoop2
/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:185 +0x35

goroutine 3 [IO wait, 1 minutes]:
internal/poll.runtime_pollWait(0x1e91e88, 0x72, 0x0)
/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/netpoll.go:222 +0x55
internal/poll.(*pollDesc).wait(0xc00019e018, 0x72, 0x0, 0x0, 0x1465786)
/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:87 +0x45
internal/poll.(*pollDesc).waitRead(...)
/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:92
internal/poll.(*FD).Accept(0xc00019e000, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0)
/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/internal/poll/fd_unix.go:394 +0x1fc

...

pprof.Lookup(debug=1)

该分析方法调用和pprof.Lookup(debug=2) 一样，但是会产生的数据却大相径庭：

  • 不会列出单独的 goroutines 信息，把拥有相同堆栈信息和标签的 goroutines 和他们的数量一起列出。
  • 包含了 pprof 标签，debug=2不包含标签。
  • Most other goroutine properties from debug=2 are not included.
  • 不包含debug=2中大多数 goroutine 属性。
  • 输出格式也是基于文本的，但看起来与debug=2 非常不同。

下面是返回输出的截短示例，完整例子可以看 2.pprof.lookup.goroutine.debug1.txt

goroutine profile: total 9
2 @ 0x103b125 0x106cd1f 0x13ac44a 0x106fd81
# labels: {"test_label":"test_value"}
#0x106cd1etime.Sleep+0xbe/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/time.go:188
#0x13ac449main.shortSleepLoop+0x29/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:165

1 @ 0x103b125 0x10083ef 0x100802b 0x13ac4ed 0x106fd81
# labels: {"test_label":"test_value"}
#0x13ac4ecmain.chanReceiveForever+0x4c/Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:177

1 @ 0x103b125 0x103425b 0x106a1d5 0x10d8185 0x10d91c5 0x10d91a3 0x11b8a8f 0x11cb72e 0x12df52d 0x11707c5 0x117151d 0x1171754 0x1263c2c 0x12d96ca 0x12d96f9 0x12e09ba 0x12e5085 0x106fd81
#0x106a1d4internal/poll.runtime_pollWait+0x54/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/netpoll.go:222
#0x10d8184internal/poll.(*pollDesc).wait+0x44/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:87
#0x10d91c4internal/poll.(*pollDesc).waitRead+0x1a4/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:92
#0x10d91a2internal/poll.(*FD).Read+0x182/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/internal/poll/fd_unix.go:159
#0x11b8a8enet.(*netFD).Read+0x4e/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/fd_posix.go:55
#0x11cb72dnet.(*conn).Read+0x8d/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/net.go:182
#0x12df52cnet/http.(*connReader).Read+0x1ac/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/http/server.go:798
#0x11707c4bufio.(*Reader).fill+0x104/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/bufio/bufio.go:101
#0x117151cbufio.(*Reader).ReadSlice+0x3c/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/bufio/bufio.go:360
#0x1171753bufio.(*Reader).ReadLine+0x33/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/bufio/bufio.go:389
#0x1263c2bnet/textproto.(*Reader).readLineSlice+0x6b/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/textproto/reader.go:58
#0x12d96c9net/textproto.(*Reader).ReadLine+0xa9/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/textproto/reader.go:39
#0x12d96f8net/http.readRequest+0xd8/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/http/request.go:1012
#0x12e09b9net/http.(*conn).readRequest+0x199/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/http/server.go:984
#0x12e5084net/http.(*conn).serve+0x704/usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/net/http/server.go:1851

...

pprof.Lookup(debug=0)

该分析方法调用和pprof.Lookup(debug=1) 一样，并且产生的数据也一样。唯一的不同技术数据格式是 pprof protocol buffer 格式。

下面是通过 go tool pprof -raw 命令返回输出的截短示例，完整例子可以看2.pprof.lookup.goroutine.debug0.pb.gz

PeriodType: goroutine count
Period: 1
Time: 2021-01-14 16:46:23.697667 +0100 CET
Samples:
goroutine/count
          2: 1 2 3 
                test_label:[test_value]
          1: 1 4 5 6 
                test_label:[test_value]
          1: 1 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 
          1: 1 7 8 9 10 11 12 21 14 22 23 
                test_label:[test_value]
          1: 1 7 8 9 24 25 26 27 28 29 30 
          1: 1 31 32 
                test_label:[test_value]
          1: 1 2 33 
                test_label:[test_value]
          1: 34 35 36 37 38 39 40 41 
                test_label:[test_value]
Locations
     1: 0x103b124 M=1 runtime.gopark /usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/proc.go:306 s=0
     2: 0x106cd1e M=1 time.Sleep /usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/time.go:188 s=0
     3: 0x13ac449 M=1 main.shortSleepLoop /Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:165 s=0
     4: 0x10083ee M=1 runtime.chanrecv /usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/chan.go:577 s=0
     5: 0x100802a M=1 runtime.chanrecv1 /usr/local/Cellar/go/1.15.6/libexec/src/runtime/chan.go:439 s=0
     6: 0x13ac4ec M=1 main.chanReceiveForever /Users/felix.geisendoerfer/go/src/github.com/felixge/go-profiler-notes/examples/goroutine/main.go:177 s=0
...
Mappings
1: 0x0/0x0/0x0   [FN]

runtime.GoroutineProfile()

该函数实际返回一个 slice，包含了所有活跃 goroutines 和他们当前的堆栈跟踪信息。堆栈跟踪信息以函数地址的形式给出，可以使用runtime.CallersFrames()将函数地址解析为函数名。

该方法被我的开源项目 fgprof 用来实现挂钟分析。

下面的特性是不可用的，但是很期待在未来的 Go 项目中可能会被加入进去。

  • 包含上面但是目前还不能使用的 goroutine 属性，特别是标签。
  • 通过 pprof 标签过滤，这可以减少 stop-the-world ，但会需要额外的运行时内务。
  • 将返回的 goroutine 的数量限制为一个随机子集，也可以减少 stop-the-world，而且可能比按标签过滤更容易实现。

下面是返回输出的截短示例，完整例子可以看 2.runtime.goroutineprofile.json 。

[
  {
    "Stack0": [
      20629256,
      20629212,
      20627047,
      20628306,
      17018153,
      17235329,
      ...
    ]
  },
  {
    "Stack0": [
      17019173,
      17222943,
      20628554,
      17235329,
      ...
    ]
  },
  ...
]

net/http/pprof

这个包通过 HTTP endpoints 暴露上面描述的 pprof.Lookup("goroutine") 分析结果，输出和上面 API 是一样的。

历史

Goroutine 性能分析是由 Russ Cox 实现 ，第一次出现在 2012-2-22 的周例会上，在 go1 之前发布。

免责声明

我是 felixge，就职于 Datadog ，主要工作内容为 Go 的 持续性能优化。你应该了解下。我们也在招聘 : ).

本页面的信息可认为正确，但不提供任何保证。欢迎反馈！


原文信息

# 原文地址：

https://github.com/DataDog/go-profiler-notes/blob/main/goroutine.md

# 原文作者：felixge

# 本文永久链接：

https://github.com/gocn/translator/blob/master/2021/w40_Goroutine_Profiling_in_Go.md

# 译者：朱亚光

#  完整的 Go 性能分析和采集系列笔记戳这儿（https://github.com/DataDog/go-profiler-notes/blob/main/README.md）

想要了解关于 Go 的更多资讯，还可以通过扫描的方式，进群一起探讨哦～



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