Table des matières
Utilisez des outils pour diagnostiquer et corriger les problèmes dans les fonctions Go
Préparation de l'outil
Cas pratiques : diagnostic et Résoudre les problèmes de performances des fonctions
Maison développement back-end Golang Utilisez des outils pour diagnostiquer et corriger les échecs des fonctions Golang

Utilisez des outils pour diagnostiquer et corriger les échecs des fonctions Golang

May 06, 2024 pm 02:42 PM
git golang 故障诊断

Utilisez des outils tels que pprof, go tool trace et debug pour diagnostiquer et réparer les échecs de la fonction Go. Les étapes sont les suivantes : Utilisez pprof pour analyser les fichiers de configuration du processeur et de la mémoire afin de détecter les fuites de mémoire. Utilisez la trace de l'outil go pour générer une trace d'exécution afin de trouver la fonction avec la surcharge CPU la plus élevée. Examinez le code source pour identifier les affectations ou les appels qui dégradent les performances. Résolvez le problème en corrigeant le code (par exemple, en accumulant les résultats au lieu de les attribuer fréquemment). Utilisez l'outil pour réexécuter l'analyse des performances afin de vérifier les améliorations.

用工具诊断和修复 golang 函数的故障

Utilisez des outils pour diagnostiquer et corriger les problèmes dans les fonctions Go

Le dépannage peut être un défi lors de l'écriture de code dans Go. Cet article vous guidera dans l'utilisation des outils de diagnostic et de réparation des pannes des fonctions Go, incluant un cas pratique.

Préparation de l'outil

  • [pprof](https://github.com/google/pprof) : utilisé pour analyser les fichiers de configuration du processeur et de la mémoire
  • [go tool trace](https://go.dev/doc/ articles/trace) : utilisé pour générer des traces d'exécution de code Go
  • [debug](https://pkg.go.dev/runtime/debug) : utilisé pour imprimer les traces de pile et les informations liées à Goroutine

Cas pratiques : diagnostic et Résoudre les problèmes de performances des fonctions

Supposons qu'il existe une fonction Sum qui calcule la somme d'une tranche donnée : Sum 函数,用于计算给定切片的总和:

func Sum(nums []int) int {
    sum := 0
    for _, num := range nums {
        sum += num
    }
    return sum
}
Copier après la connexion

当传入大量元素的切片时,这个函数的性能很差。我们可以使用 pprof 进行分析:

go tool pprof -alloc_space http://localhost:6060/debug/pprof/allocs
Copier après la connexion

这将生成一个火焰图,显示哪些函数占用了最多的内存。通过检查火焰图,我们可以看到 Sum 函数的大量分配,表明可能存在内存泄漏。

为了进一步调查,我们可以使用 go tool trace 生成一个执行轨迹:

go tool trace -cpuprofile=trace.pprof program-name
Copier après la connexion

然后使用 pprof 分析 trace.pprof,找到 CPU 开销最大的函数。Flame 图会显示 Sum 函数的过度调用。

通过查看源代码,我们发现 Sum

func Sum(nums []int) int {
    var sum int
    for _, num := range nums {
        sum += num
    }
    return sum
}
Copier après la connexion
Cette fonction fonctionne mal lorsqu'elle est passée dans une tranche avec un grand nombre d'éléments. Nous pouvons utiliser pprof pour l'analyse :

rrreee

Cela générera un graphique de flamme montrant quelles fonctions occupent le plus de mémoire. En inspectant le flame graph, nous pouvons voir un grand nombre d'allocations dans la fonction Sum, indiquant une possible fuite de mémoire.

Pour une enquête plus approfondie, nous pouvons utiliser go tool trace pour générer une trace d'exécution :

rrreee

Utilisez ensuite pprof pour analyser trace.pprof afin de trouver la fonction avec la surcharge CPU la plus élevée. Le graphique Flame affichera des appels excessifs à la fonction Sum. 🎜🎜En examinant le code source, nous avons constaté que la fonction Sum alloue de nouveaux entiers à chaque itération. Cela crée un grand nombre de petites allocations, ce qui entraîne de mauvaises performances. Nous pouvons résoudre ce problème en accumulant les résultats dans une variable de boucle : 🎜rrreee🎜 En réexécutant le profilage, nous pouvons constater une énorme amélioration des performances. 🎜🎜Conclusion🎜🎜En utilisant des outils tels que pprof, go tool trace et debug, les pannes de la fonction Go peuvent être efficacement diagnostiquées et réparées. Ces outils fournissent des informations détaillées sur les performances et l'exécution, permettant aux développeurs d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes. 🎜

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