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假设下面的代码是你要分析的 Go 代码：
package main import ( "fmt" "sync" "time" ) // 模拟耗时操作 func hardWork(wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() fmt.Printf("Start: %v\n", time.Now()) // 模拟耗内存 a := []string{} for i := 0; i < 500000; i++ { a = append(a, "aaaa") } // 模拟阻塞操作 time.Sleep(2 * time.Second) fmt.Printf("End: %v\n", time.Now()) } func main() { // 启动一个协程来执行 hardWork，并且等待它执行完成 var wg sync.WaitGroup wg.Add(1) go hardWork(&wg) wg.Wait() }
现在我们通过 pprof 来对其进行分析，我们需要做如下步骤：
- 安装
graphviz，这可以让我们以图形的形式来展示分析结果。mac 下通过brew install graphviz来安装，windows 下的安装可以自行在 csdn 搜索一下 - 安装 pprof：
go get -u github.com/google/pprof - 在 Go 代码中添加导入：
import _ "net/http/pprof" - 添加 pprof 的 web 端口：
go func() { fmt.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)) }()
最终代码是下面这样的：
package main import ( "fmt" "net/http" "sync" "time" _ "net/http/pprof" ) // 模拟耗时操作 func hardWork(wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() fmt.Printf("Start: %v\n", time.Now()) // 模拟耗内存 a := []string{} for i := 0; i < 500000; i++ { a = append(a, "aaaa") } // 模拟阻塞操作 time.Sleep(2 * time.Second) fmt.Printf("End: %v\n", time.Now()) } func main() { var wg sync.WaitGroup // pprof 分析结果的界面 go func() { fmt.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)) }() // 启动一个协程来执行 hardWork，并且等待它执行完成 wg.Add(1) // 等待 pprof 协程 wg.Add(1) // 等待 hardWork 完成 go hardWork(&wg) wg.Wait() }
接着，我们在控制台执行下面的命令：
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
我们会进入一个交互式的命令行：
Fetching profile over HTTP from http://localhost:6060/debug/pprof/heap Saved profile in /Users/ruby/pprof/pprof.alloc_objects.alloc_space.inuse_objects.inuse_space.001.pb.gz Type: inuse_space Time: Jan 11, 2024 at 10:21am (CST) Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options) (pprof) // 我们可以在这里输入不同的命令
接着，我们在这个交互式的命令行中输入 png，它就会在我们项目的根目录下生成了一个分析结果的图片（注意：需要安装 graphviz）：
另一种查看分析结果的方式
当然，命令行这种方式还是不太方便，我们可以直接打开浏览器访问：
http://localhost:6060/debug/pprof/
在这个页面，我们只需要通过鼠标点击就可以看到不同的性能指标了：
在这里，我们可以很容易查看我们的 Go 程序的一些性能指标，比如：
- 内存
- 协程
- 阻塞
- 锁
