golang框架效能分析工具介紹

為了優化Go 應用程式的效能，可以選擇以下工具：pprof：內建工具，用於分析CPU 和記憶體使用情況；go-torch：開源工具，提供更精細的效能分析，包括CPU、記憶體、GC和網路使用；gopsutil：跨平台庫，用於取得系統級效能指標，如CPU 使用率、記憶體使用率、磁碟I/O 和網路吞吐量。

Go 框架效能分析工具介紹

在 Go 應用開發中，效能最佳化至關重要。為了幫助開發人員識別瓶頸並提高程式碼效率，這裡介紹了一些有價值的效能分析工具。

1. pprof

pprof 是一款內建於 Go 中的強大工具，用於分析 CPU 和記憶體使用情況。它提供了一個圖形介面，可以互動式地視覺化應用程式的效能數據。

實戰案例：

import "net/http"

func main() {
    http.HandleFunc("/fib", fibHandler)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

func fibHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    n, err := strconv.Atoi(r.FormValue("n"))
    if err != nil || n < 0 {
        http.Error(w, "invalid input", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "text/plain")
    fmt.Fprintf(w, "%d", fib(n))
}

func fib(n int) int {
    if n <= 1 {
        return 1
    }

    return fib(n-1) + fib(n-2)
}

2. go-torch

go-torch 是一個開源工具，提供更細粒度的效能分析，包括CPU、記憶體、GC 和網路使用情況。它允許開發人員設定自訂事件並捕獲有關特定程式碼段的效能資料。

實戰案例：

import "github.com/uber-go/go-torch"

func main() {
    // 创建一个 Torch 实例
    t, err := torch.New()
    if err != nil {
        // handle error
    }

    // 开始一个名为 "my-function" 的事件
    t.MeasureSegment("my-function", func() {
        // 执行要分析的代码
    })

    // 获取事件的性能数据
    stats, err := t.Stats()
    if err != nil {
        // handle error
    }

    // 分析性能数据
}

3. gopsutil

gopsutil 是跨平台函式庫，可以取得系統層級效能指標，例如CPU 使用率、記憶體使用率、磁碟I/O 和網路吞吐量。

實戰案例：

import "github.com/shirou/gopsutil/v3/cpu"

func main() {
    // 获取 CPU 使用率
    usage, err := cpu.Percent(time.Second, false)
    if err != nil {
        // handle error
    }

    for _, p := range usage {
        fmt.Println("CPU utilization:", p)
    }
}

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