Golang為我們提供了非常方便的效能測試工具pprof，使用pprof可以非常方便地對Go程式的執行效率進行監測。本文講述如何使用pprof對Go程式進行效能測試，並使用qcachegrind檢視效能測試的輸出檔案。

載入pprof模組

想要對一個Go程式進行pprof監測，第一步是在main函式所在的模組中新增 net/http/pprof 模組。import後面的“_”是一定要加上的。

import _ "net/http/pprof"

執行HTTP伺服器

如果你的程式不是一個Web伺服器，那麼你還需要再程式中啟動一個Http伺服器，如下所示：

go func() {
   http.ListenAndServe("localhost:13001", nil)
}()

重新編譯並執行程式。然後我們可以通過網頁瀏覽器檢視當前程式的執行狀態：http://localhost:13001/debug/pprof 。如果執行正常，可以看到類似如下的輸出：

/debug/pprof/

profiles:
0	block
9	goroutine
7	heap
0	mutex
12	threadcreate

full goroutine stack dump

在這個網頁裡我們可以檢視程式當前的goroutine執行狀態、記憶體使用情況等資訊。

使用go tool pprof命令

開啟命令列，輸入命令： go tool pprof http://localhost:13001/debug/pprof/profile

C:\Users\Administrator>go tool pprof http://localhost:13001/debug/pprof/profile
Fetching profile from http://localhost:13001/debug/pprof/profile
Please wait... (30s)
Saved profile in \pprof\pprof.localhost:13001.samples.cpu.007.pb.gz
Entering interactive mode (type "help" for commands)

在經過30秒的等待之後，效能測試完成，會在本地儲存壓測結果。

可以使用top命令檢視開銷最大的一些函式，或者使用web命令直接在網頁中檢視，其他的命令還包括：svg，pdf，png等，你可以選擇自己所習慣的工具檢視效能檢測結果。

(pprof) top20
970ms of 1130ms total (85.84%)
Showing top 20 nodes out of 86 (cum >= 20ms)
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
     280ms 24.78% 24.78%      300ms 26.55%  runtime.stdcall1
     100ms  8.85% 33.63%      110ms  9.73%  runtime.acquirep
     100ms  8.85% 42.48%      100ms  8.85%  runtime.siftdownTimer
      90ms  7.96% 50.44%       90ms  7.96%  runtime.osyield
      80ms  7.08% 57.52%      260ms 23.01%  runtime.timerproc
      60ms  5.31% 62.83%       60ms  5.31%  runtime.memeqbody
      50ms  4.42% 67.26%       50ms  4.42%  runtime.casgstatus
      30ms  2.65% 69.91%       30ms  2.65%  runtime.cgocall
      30ms  2.65% 72.57%      430ms 38.05%  runtime.exitsyscallfast_pidle
      20ms  1.77% 74.34%       20ms  1.77%  runtime.asmstdcall
      20ms  1.77% 76.11%       20ms  1.77%  runtime.goready
      20ms  1.77% 77.88%       20ms  1.77%  runtime.pidleget
      20ms  1.77% 79.65%       60ms  5.31%  runtime.startm
      10ms  0.88% 80.53%       20ms  1.77%  github.com/xiaonanln/goworld/netutil.(*PacketConnection).Flush
      10ms  0.88% 81.42%       10ms  0.88%  github.com/xiaonanln/goworld/netutil.allocPacket
      10ms  0.88% 82.30%       80ms  7.08%  main.(*DispatcherService).getEntityDispatcherInfoForRead
      10ms  0.88% 83.19%       10ms  0.88%  net.(*fdMutex).rwunlock
      10ms  0.88% 84.07%       10ms  0.88%  runtime.(*guintptr).cas
      10ms  0.88% 84.96%       10ms  0.88%  runtime.acquirep1
      10ms  0.88% 85.84%       20ms  1.77%  runtime.asmcgocall

值得一提的是，如果我們的程式中一臺Linux伺服器上執行，我們也可以在自己的Windows電腦上執行go tool pprof命令，只需要將網址裡的localhost替換為Linux伺服器的地址即可。

使用qcachegrind檢視效能監測結果

在go tool pprof的命令列裡，使用callgrind命令生成qcachegrind工具所支援的檔案型別：

(pprof) callgrind
Generating report in profile010.callgraph.out

然後使用下載的qcachegrind.exe開啟生成的檔案即可，此處為：profile010.callgraph.out。使用qcachegrind可以在各個函式之間自由跳轉，檢視函式內部的CPU佔用情況，相對其他格式要更加靈活方便。例如以下是我們對GoWorld遊戲伺服器進行一次效能測試的結果。

不成熟的優化是萬惡之源！因此我們在對自己的Go程式進行優化之前，不妨先使用go tool pprof對程式效能進行檢測，然後對關鍵的效能瓶頸部分進行優化，這樣才會起到事半功倍的效果。Golang提供的pprof是進行效能測試的利器，經過我們的實際使用發現，即使在開啟效能測試的30s裡，pprof對程式帶來的效能損耗並不大。