Go 性能优化实战

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介：网关服务作为统一接入服务，是大部分服务的统一入口。为了避免成功瓶颈，需要对其进行尽可能地优化。因此，特别总结一下 golang 后台服务性能优化的方式，并对网关服务进行优化。技术背景：网关服务本身没有业务逻辑处理，仅作为统一入口进行请求转发，因此我们主要关注下列指标

网关服务作为统一接入服务，是大部分服务的统一入口。为了避免成功瓶颈，需要对其进行尽可能地优化。因此，特别总结一下 golang 后台服务性能优化的方式，并对网关服务进行优化。

技术背景：

基于 tarsgo 框架的 http 接入服务，下游服务使用 tarsgo 协议进行交互

性能指标

网关服务本身没有业务逻辑处理，仅作为统一入口进行请求转发，因此我们主要关注下列指标

吞吐量：每秒钟可以处理的请求数
响应时间：从客户端发出请求，到收到回包的总耗时

定位瓶颈

一般后台服务的瓶颈主要为 CPU，内存，IO 操作中的一个或多个。若这三者的负载都不高，但系统吞吐量低，基本就是代码逻辑出问题了。

在代码正常运行的情况下，我们要针对某个方面的高负载进行优化，才能提高系统的性能。golang 可通过 benchmark 加 pprof 来定位具体的性能瓶颈。

benchmark 简介

go test -v gate_test.go -run=none -bench=. -benchtime=3s -cpuprofile cpu.prof -memprofile mem.prof

-run 知道单次测试，一般用于代码逻辑验证
-bench=. 执行所有 Benchmark，也可以通过用例函数名来指定部分测试用例
-benchtime 指定测试执行时长
-cpuprofile 输出 cpu 的 pprof 信息文件
-memprofile 输出 heap 的 pprof 信息文件。
-blockprofile 阻塞分析，记录 goroutine 阻塞等待同步（包括定时器通道）的位置
-mutexprofile 互斥锁分析，报告互斥锁的竞争情况

benchmark 测试用例常用函数

b.ReportAllocs() 输出单次循环使用的内存数量和对象 allocs 信息
b.RunParallel() 使用协程并发测试
b.SetBytes(n int64) 设置单次循环使用的内存数量

pprof 简介

生成方式

runtime/pprof : 手动调用如 runtime.StartCPUProfile 或者 runtime.StopCPUProfile 等 API 来生成和写入采样文件，灵活性高。主要用于本地测试。
net/http/pprof : 通过 http 服务获取 Profile 采样文件，简单易用，适用于对应用程序的整体监控。通过 runtime/pprof 实现。主要用于服务器端测试。
go test : 通过 go test -bench . -cpuprofile cpuprofile.out 生成采样文件，主要用于本地基准测试。可用于重点测试某些函数。

查看方式

go tool pprof [options][binary] ...

–text 纯文本
–web 生成 svg 并用浏览器打开（如果 svg 的默认打开方式是浏览器)
–svg 只生成 svg
–list funcname 筛选出正则匹配 funcname 的函数的信息
-http=”:port” 直接本地浏览器打开 profile 查看（包括 top，graph，火焰图等）

go tool pprof -base profile1 profile2

对比查看 2 个 profile，一般用于代码修改前后对比，定位差异点。

通过命令行方式查看 profile 时，可以在命令行对话中，使用下列命令，查看相关信息

flat flat%   sum%        cum   cum%
5.95s 27.56% 27.56%      5.95s 27.56%  runtime.usleep
4.97s 23.02% 50.58%      5.08s 23.53%  sync.(*RWMutex).RLock
4.46s 20.66% 71.24%      4.46s 20.66%  sync.(*RWMutex).RUnlock
2.69s 12.46% 83.70%      2.69s 12.46%  runtime.pthread_cond_wait
1.50s  6.95% 90.64%      1.50s  6.95%  runtime.pthread_cond_signal

lat
flat%
sum%
cum
cum%

topN [-cum] 查看前 N 个数据：

list ncname 查看某个函数的详细信息，可以明确具体的资源（cpu，内存等）是由哪一行触发的。

pprof 接入

服务中 main 方法插入代码

cfg := tars.GetServerConfig()
profMux := &tars.TarsHttpMux{}
profMux.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index)
profMux.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline)
profMux.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
profMux.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol)
profMux.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)
tars.AddHttpServant(profMux, cfg.App+"."+cfg.Server+".ProfObj")

查看服务的 pprof

保证开发机能直接访问到节点部署的 ip 和 port。
查看 profile(http 地址中的 ip,port 为 ProfObj 的 ip 和 port)

# 下载cpu profile
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/profile?seconds=120 # 等待120s，不带此参数时等待30s

# 下载heap profile
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/heap

# 下载goroutine profile
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/goroutine

# 下载block profile
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/block

# 下载mutex profile
go tool pprof http://ip:port/debug/pprof/mutex

# 下载20秒的trace记录（遇到棘手问题时，查看trace会比较容易定位)
 curl http://100.97.1.35:10078/debug/pprof/trace?seconds=20 > trace.out
 go tool trace trace.out 查看

直接在终端中通过 pprof 命令查看
sz 上面命令执行时出现的 Saved profile in /root/pprof/pprof.binary.alloc_objects.xxxxxxx.xxxx.pb.gz 到本地
在本地环境，执行 go tool pprof -http=":8081" pprof.binary.alloc_objects.xxxxxxx.xxxx.pb.gz 即可直接通过 http://localhost:8081 页面查看。包括topN，火焰图信息等,会更方便一点。

GC Trace

golang 具备 GC 功能，而 GC 是最容易被忽视的性能影响因素。尤其是在本地使用 benchmark 测试时，由于时间较短，占用内存较少。往往不会触发 GC。而一旦线上出现 GC 问题，又不太好定位。目前常用的定位方式有两种：

本地 gctrace

在执行程序前加 GODEBUG=gctrace=1 ，每次 gc 时会输出一行如下内容

gc 1 @0.001s 11%: 0.007+1.5+0.004 ms clock, 0.089+1.5/2.8/0.27+0.054 ms cpu, 4->4->3 MB, 5 MB goal, 12 P
scvg: inuse: 4, idle: 57, sys: 62, released: 57, consumed: 4 (MB)

也通过日志转为图形化：

GODEBUG=gctrace=1 godoc -index -http=:6060 2> stderr.log
cat stderr.log | gcvis

inuse：使用了多少 M 内存
idle：剩下要清除的内存
sys：系统映射的内存
released：释放的系统内存
consumed：申请的系统内存
gc 1 表示第 1 次 gc
@0.001s 表示程序执行的总时间
11% 表示垃圾回收时间占用总的运行时间百分比
0.007+1.5+0.004 ms clock 表示工作线程完成 GC 的 stop-the-world,sweeping,marking 和 waiting 的时间
0.089+1.5/2.8/0.27+0.054 ms cpu 垃圾回收占用 cpu 时间
4->4->3 MB 表示堆的大小，gc 后堆的大小，存活堆的大小
5 MB goal 整体堆的大小
12 P 使用的处理器数量
scvg: inuse: 4, idle: 57, sys: 62, released: 57, consumed: 4 (MB) 表示系统内存回收信息

采用图形化的方式查看： https://github.com/davecheney/gcvis

GODEBUG=gctrace=1 go test -v *.go -bench=. -run=none -benchtime 3m |& gcvis

线上 trace

在线上业务中添加 net/http/pprof 后，可通过下列命令采集 20 秒的 trace 信息

curl http://ip:port/debug/pprof/trace?seconds=20 > trace.out

再通过 go tool trace trace.out 即可在本地浏览器中查看 trace 信息。

View trace：查看跟踪
Goroutine analysis：Goroutine 分析
Network blocking profile：网络阻塞概况
Synchronization blocking profile：同步阻塞概况
Syscall blocking profile：系统调用阻塞概况
Scheduler latency profile：调度延迟概况
User defined tasks：用户自定义任务
User defined regions：用户自定义区域
Minimum mutator utilization：最低 Mutator 利用率

GC 相关的信息可以在 View trace 中看到

可通过点击 heap 的色块区域，查看 heap 信息。

点击 GC 对应行的蓝色色块，查看 GC 耗时及相关回收信息。

通过这两个信息就可以确认是否存在 GC 问题，以及造成高 GC 的可能原因。

使用问题

trace 的展示仅支持 chrome 浏览器。但是目前常用的 chrome 浏览器屏蔽了 go tool trace 使用的 HTML import 功能。即打开“view trace”时，会出现一片空白。并可以在 console 中看到警告信息：

HTML Imports is deprecated and has now been removed as of M80. See https://www.chromestatus.com/features/5144752345317376 and https://developers.google.com/web/updates/2019/07/web-components-time-to-upgrade for more details.

解决办法

申请 token

https://developers.chrome.com/origintrials/#/register_trial/2431943798780067841 然后登录
web origin 处填写 http://localhost:8001 端口只能是 8000 - 8003，支持 http 和 https。（也可以填写 127.0.0.1:8001,依赖于你浏览器中显示的地址，否则对不上的话，还要手动改一下)
点击注册后即可看到 token

修改 trace.go

编辑 ${GOROOT}/src/cmd/trace/trace.go 文件，在文件中找到 templTrace 然后在标签的下一行添加 <meta http-equiv="origin-trial" content="你复制的token">

重新编译 go

${GOROOT}/src 目录，执行 ./all.bash
若提示： ERROR: Cannot find go1.4\bin\go Set GOROOT_BOOTSTRAP to a working Go tree >= Go 1.4 则需要先安装一个 go 1.4 的版本，再通过它来编译 go。（下载链接 https://dl.google.com/go/go1.4-bootstrap-20171003.tar.gz）在 go1.4/src 下执行 ./make.bash . 指定 GOROOT_BOOTSTRAP 为 go1.4 的根目录。然后就可以重新编译 go

查看 trace

go tool trace -http=localhost:8001 trace.out

若打开 view trace 还是空白,则检查一下浏览器地址栏中的地址，是否与注册时的一样。即注册用的 localhost 或 127.0.0.1 则地址栏中也要一样。

常见性能瓶颈

业务逻辑

出现无效甚至降低性能的逻辑。常见的有：

逻辑重复：相同的操作在不同的位置做了多次或循环跳出的条件设置不当。
资源未复用：内存频繁申请和释放，数据库链接频繁建立和销毁等。
无效代码。

存储

未选择恰当的存储方式，常见的有：

临时数据存放到数据库中，导致频繁读写数据库。
将复杂的树状结构的数据用 SQL 数据库存储，出现大量冗余列，并且在读写时要进行拆解和拼接。
数据库表设计不当，无法有效利用索引查询，导致查询操作耗时高甚至出现大量慢查询。
热点数据未使用缓存，导致数据库负载过高，响应速度下降。

并发处理

并发操作的问题主要出现在资源竞争上，常见的有：

死锁/活锁导致大量阻塞，性能严重下降。
资源竞争激烈：大量的线程或协程抢夺一个锁。
临界区过大：将不必要的操作也放入临界区，导致锁的释放速度过慢，引起其他线程或协程阻塞。

golang 部分细节简介

在优化之前，我们需要对 golang 的实现细节有一个简单的了解，才能明白哪些地方有问题，哪些地方可以优化，以及怎么优化。以下内容的详细讲解建议查阅网上优秀的 blog。对语言的底层实现机制最好有个基本的了解，否则有时候掉到坑里都不知道为啥。

协程调度

Golang 调度是非抢占式多任务处理，由协程主动交出控制权。遇到如下条件时，才有可能交出控制权

I/O,select
channel
等待锁
函数调用（是一个切换的机会，是否会切换由调度器决定）
runtime.Gosched()

因此，若存在较长时间的 for 循环处理，并且循环内没有上述逻辑时，会阻塞住其他的协程调度。在实际编码中一定要注意。

内存管理

Go 为每个逻辑处理器（P）提供了一个称为mcache的本地内存线程缓存。每个 mcache 中持有 67 个级别的 mspan。每个 msapn 又包含两种：scan（包含指针的对象）和 noscan（不包含指针的对象）。 在进行垃圾收集时，GC 无需遍历 noscan 对象 。

GC 处理

GC 的工作就是确定哪些内存可以释放，它是通过扫描内存查找内存分配的指针来完成这个工作的。GC 触发时机：

到达堆阈值：默认情况下，它将在堆大小加倍时运行，可通过 GOGC 来设定更高阈值（不建议变更此配置）
到达时间阈值：每两分钟会强制启动一次 GC 循环

为啥要注意 GC，是因为 GC 时出现 2 次 Stop the world，即停止所有协程，进行扫描操作。若是 GC 耗时高，则会严重影响服务器性能。

变量逃逸

注意，golang 中的栈是跟函数绑定的，函数结束时栈被回收。

变量内存回收：

如果分配在栈中，则函数执行结束可自动将内存回收；
如果分配在堆中，则函数执行结束可交给 GC（垃圾回收）处理；

而变量逃逸就意味着增加了堆中的对象个数，影响 GC 耗时。一般要尽量避免逃逸。

逃逸分析不变性：

指向栈对象的指针不能存在于堆中；
指向栈对象的指针不能在栈对象回收后存活；

在逃逸分析过程中，凡是发现出现违反上述约定的变量，就将其移到堆中。

逃逸常见的情况：

指针逃逸：返回局部变量的地址（不变性 2）
栈空间不足
动态类型逃逸：如 fmt.Sprintf,json.Marshel 等接受变量为…interface{}函数的调用，会导致传入的变量逃逸。
闭包引用

包含指针类型的底层结构

string

type StringHeader struct {
 Data uintptr
 Len  int
}

slice

type SliceHeader struct {
 Data uintptr
 Len  int
 Cap  int
}

map

type hmap struct {
 count     int
 flags     uint8
 B         uint8
 noverflow uint16
 hash0     uint32
 buckets    unsafe.Pointer
 oldbuckets unsafe.Pointer
 nevacuate  uintptr
 extra *mapextra
}

这些是常见会包含指针的对象。尤其是 string，在后台应用中大量出现。并经常会作为 map 的 key 或 value。若数据量较大时，就会引发 GC 耗时上升。同时，我们可以注意到 string 和 slice 非常相似，从某种意义上说它们之间是可以直接互相转换的。这就可以避免 string 和[]byte 之间类型转换时，进行内存拷贝

类型转换优化

func String(b []byte) string {
 return *(*string)(unsafe.Pointer(&b))
}
func Str2Bytes(s string) []byte {
 x := (*[2]uintptr)(unsafe.Pointer(&s))
 h := [3]uintptr{x[0], x[1], x[1]}
 return *(*[]byte)(unsafe.Pointer(&h))
}

性能测试方式

本地测试

将服务处理的核心逻辑，使用 go test 的 benchmark 加 pprof 来测试。建议上线前，就对整个业务逻辑的性能进行测试，提前优化瓶颈。

线上测试

一般 http 服务可以通过常见的测试工具进行压测，如 wrk，locust 等。taf 服务则需要我们自己编写一些测试脚本。同时，要注意的是，压测的目的是定位出服务的最佳性能，而不是盲目的高并发请求测试。因此，一般需要逐步提升并发请求数量，来定位出服务的最佳性能点。

注意：由于 taf 平台具备扩容功能，因此为了更准确的测试，我们应该在测试前关闭要测试节点的自动扩容。

实际项目优化

为了避免影响后端服务，也为了避免后端服务影响网关自身。因此，我们需要在压测前，将对后端服务的调用屏蔽。

测试准备：屏蔽远程调用：下游服务调用，健康度上报，统计上报，远程日志。以便关注网关自身性能。
QPS 现状
首先看下当前业务的性能指标，使用 wrk 压测网关服务
可以看出，在总链接数为 70 的时候，QPS 最高，为 13245。
火焰图
根据火焰图我们定位出 cpu 占比较高的几个方法为：
json.Marshal
json.Unmarshal
rogger.Infof

为了方便测试，将代码改为本地运行，并通过 benchmark 的方式来对比修改前后的差异。

由于正式环境使用的 golang 版本为 1.12，因此本地测试时，也要使用同样的版本。

benchmark

Benchmark   	50000000	      3669 ns/op	    4601 B/op	      73 allocs/op

查看 cpu 和 memory 的 profile，发现健康度上报的数据结构填充占比较高。这部分逻辑基于 tars 框架实现。暂时忽略，为避免影响其他测试，先注释掉。再看看 benchmark。

Benchmark   	  500000	      3146 ns/op	    2069 B/op	      55 allocs/op

优化策略

JSON 优化

先查看 json 解析的部分，看看是否有优化空间

请求处理

//RootHandle view.ReadReq2Json readJsonReq 中进行json解析
type GatewayReqBody struct {
 Header  GatewayReqBodyHeader   `json:"header"`
 Payload map[string]interface{} `json:"payload"`
}
func readJsonReq(data []byte, req *model.GatewayReqBody) error {
 dataMap := make(map[string]interface{})
 err := jsoniter.Unmarshal(data, &dataMap)
 ...
  headerMap, ok := header.(map[string]interface{})
  businessName, ok := headerMap["businessName"]
  qua, ok := headerMap["qua"]
  sessionId, ok := headerMap["sessionId"]
  ...
  payload, ok := dataMap["payload"]
  req.Payload, ok = payload.(map[string]interface{})
}

这个函数本质上将 data 解析为 model.GatewayReqBody 类型的结构体。但是这里却存在 2 个问题

使用了复杂的解析方式，先将 data 解析为 map，再通过每个字段的名字来取值，并进行类型转换。
Req.Playload 解析为一个 map。但又未使用。我们看看后面这个 payload 是用来做啥。确认是否为无效代码。

func invokeTafServant(resp http.ResponseWriter, gatewayHttpReq *model.GatewayHttpReq) {
 ...
  payloadBytes, err := json.Marshal(gatewayHttpReq.ReqBody.Payload)
 if err == nil {
  commonReq.Payload = string(payloadBytes)
 } else {
  responseData(gatewayHttpReq, StatusInternalServerError, "封装json异常", "", resp)
  return
 }
  ...
 }

后续的使用中，我们可以看到，又将这个 payload 转为 string。因此，我们可以确定，上面的 json 解析是没有意义，同时也会浪费资源（payload 数据量一般不小）。

优化方法

golang 自带的 json 解析性能较低，这里我们可以替换为github.com/json-iterator来提升性能
在 golang 中，遇到不需要解析的 json 数据，可以将其类型声明为json.RawMessage. 即，可以将上述 2 个方法优化为

type GatewayReqBody struct {
 Header  GatewayReqBodyHeader `json:"header"`
 Payload json.RawMessage      `json:"payload"`
}
func readJsonReq(data []byte, req *model.GatewayReqBody) error {
 err := jsoniter.Unmarshal(data, req)
 if err != nil {
  return jsonParseErr
 }
 for k, v := range req.Header.Qua {
  req.Header.Qua[k] = v
  if len(req.Header.QuaStr) == 0 {
   req.Header.QuaStr = k + "=" + v
  } else {
   req.Header.QuaStr += "&" + k + "=" + v
  }
 }
 return nil
}

func invokeTafServant(resp http.ResponseWriter, gatewayHttpReq *model.GatewayHttpReq) {
 commonReq.Payload = string(gatewayHttpReq.ReqBody.Payload)
}

这里注意！出现了 string 和[]byte 之间的类型转换.为了避免内存拷贝，这里将 string()改为上面的类型转换优化中所定义的转换函数，即 commonReq.Payload = encode.String(gatewayHttpReq.ReqBody.Payload)

回包处理

type GatewayRespBody struct {
 Header  GatewayRespBodyHeader  `json:"header"`
 Payload map[string]interface{} `json:"payload"`
}

func responseData(gatewayReq *model.GatewayHttpReq, code int32, message string, payload string, resp http.ResponseWriter) {
 jsonPayload := make(map[string]interface{})

 if len(payload) != 0 {
  err := json.Unmarshal([]byte(payload), &jsonPayload)
  if err != nil {
   ...
  }
 }

 body := model.GatewayRespBody{
  Header: model.GatewayRespBodyHeader{
   Code:    code,
   Message: message,
  },
  Payload: jsonPayload,
 }
  data, err := view.RenderResp("json", &body)
  ...
  resp.WriteHeader(http.StatusOK)
 resp.Write(data)
}

同样的，这里的 jsonPayload，也是出现了不必要的 json 解析。我们可以改为

type GatewayRespBody struct {
 Header  GatewayRespBodyHeader  `json:"header"`
 Payload json.RawMessage `json:"payload"`
}

body := model.GatewayRespBody{
  Header: model.GatewayRespBodyHeader{
   Code:    code,
   Message: message,
  },
  Payload: encode.Str2Bytes(payload),
 }

然后在 view.RenderResp 方法中

func RenderResp(format string, resp interface{}) ([]byte, error) {
 if "json" == format {
  return jsoniter.Marshal(resp)
 }
 return nil, errors.New("format error")
}

benchmark

Benchmark   	  500000	      3326 ns/op	    2842 B/op	      50 allocs/op

虽然对象 alloc 减少了，但单次操作内存使用增加了，且性能下降了。这就有点奇怪了。我们来对比一下 2 个情况下的 pprof。

逃逸分析及处理

go tool pprof -base

cpu 差异

flat  flat%   sum%        cum   cum%
 0.09s  1.17%  1.17%      0.40s  5.20%  runtime.mallocgc
 0.01s  0.13%  1.30%      0.35s  4.55%  /vendor/github.com/json-iterator/go.(*Iterator).readObjectStart
 0      0%     1.30%      0.35s  4.55%  /vendor/github.com/json-iterator/go.(*twoFieldsStructDecoder).Decode

mem 差异

    flat  flat%   sum%        cum   cum%
478.96MB 20.33% 20.33%   279.94MB 11.88%  gateway.RootHandle
       0     0% 20.33%   279.94MB 11.88%  command-line-arguments.BenchmarkTestHttp.func1
       0     0% 20.33%   279.94MB 11.88%  testing.(*B).RunParallel.func1

可以看出 RootHandle 多了 478.96M 的内存使用。通过 list RootHandle 对比 2 个情况下的内存使用。发现修改后的 RootHandle 中多出了这一行： 475.46MB 475.46MB 158: gatewayHttpReq := model.GatewayHttpReq{} 这一般意味着变量 gatewayHttpReq 出现了逃逸。

go build -gcflags “-m -m” gateway/*.go

gateway/logic.go:270:26: &gatewayHttpReq escapes to heap

可以看到确实出现了逃逸。这个对应的代码为 err = view.ReadReq2Json(&gatewayHttpReq) ,而造成逃逸的本质是因为上面改动了函数 readJsonReq（动态类型逃逸，即函数参数为 interface 类型，无法在编译时确定具体类型的）

func readJsonReq(data []byte, req *model.GatewayReqBody) error {
 err := jsoniter.Unmarshal(data, req)
 ...
}

因此，这里需要特殊处理一下，改为

func readJsonReq(data []byte, req *model.GatewayReqBody) error {
	var tmp model.GatewayReqBody
	err := jsoniter.Unmarshal(data, &tmp)
	...
}

benchmark

Benchmark   	  500000	      2994 ns/op	    1892 B/op	      50 allocs/op

可以看到堆内存使用明显下降。性能也提升了。再看一下 pprof，寻找下个瓶颈。

cpu profile

Go 性能优化实战抛开 responeseData(他内部主要是日志打印占比高），占比较高的为 util.GenerateSessionId，先来看看这个怎么优化。

随机字符串生成

var letterRunes = []rune("0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
func RandStringRunes(n int) string {
 b := make([]rune, n)
 for i := range b {
  b[i] = letterRunes[rand.Intn(len(letterRunes))]
 }
 return string(b)
}

目前的生成方式使用的类型是 rune，但其实用 byte 就够了。另外，letterRunes 是 62 个字符，即最大需要 6 位的 index 就可以遍历完成了。而随机数获取的是 63 位。即每个随机数，其实可以产生 10 个随机字符。而不用每个字符都获取一次随机数。所以我们改为

const (
 letterBytes   = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
 letterIdxBits = 6
 letterIdxMask = 1<<letterIdxBits - 1
 letterIdxMax  = 63 / letterIdxBits
)
func RandStringRunes(n int) string {
 b := make([]byte, n)
 for i, cache, remain := n-1, rand.Int63(), letterIdxMax; i >= 0; {
  if remain == 0 {
   cache, remain = rand.Int63(), letterIdxMax
  }
  if idx := int(cache & letterIdxMask); idx < len(letterBytes) {
   b[i] = letterBytes[idx]
   i--
  }
  cache >>= letterIdxBits
  remain--
 }
 return string(b)
}

benchmark

Benchmark   	 1000000	      1487 ns/op	    1843 B/op	      50 allocs/op

类型转换及字符串拼接

一般情况下，都会说将 string 和[]byte 的转换改为 unsafe；以及在字符串拼接时，用 byte.Buffer 代替 fmt.Sprintf。但是网关这里的情况比较特殊，字符串的操作基本集中在打印日志的操作。而 tars 的日志打印本身就是通过 byte.Buffer 拼接的。所以这可以避免。另外，由于日志打印量大，使用 unsafe 转换[]byte 为 string 带来的收益，往往会因为逃逸从而影响 GC，反正会影响性能。因此，不同的场景下，不能简单的套用一些优化方法。需要通过压测及结果分析来判断具体的优化策略。

优化结果

Go 性能优化实战可以看到优化后，最大链接数为 110，最高 QPS 为 21153.35 。对比之前的 13245 ，大约提升 60%。

后续

从 pprof 中可以看到日志打印，远程日志，健康上报等信息占用较多 cpu 资源，且导致多个数据逃逸（尤其是日志打印）。过多的日志基本等于没有日志。后续可考虑裁剪日志，仅保留出错时的上下文信息。

总结

性能查看工具 pprof,trace 及压测工具 wrk 或其他压测工具的使用要比较了解。
代码逻辑层面的走读非常重要，要尽量避免无效逻辑。
对于 golang 自身库存在缺陷的，可以寻找第三方库或自己改造。
golang 版本尽量更新，这次的测试是在 golang1.12 下进行的。而 go1.13 甚至 go1.14 在很多地方进行了改进。比如 fmt.Sprintf，sync.Pool 等。替换成新版本应该能进一步提升性能。
本地 benchmark 结果不等于线上运行结果。尤其是在使用缓存来提高处理速度时，要考虑 GC 的影响。
传参数或返回值时，尽量按 golang 的设计哲学，少用指针，多用值对象，避免引起过多的变量逃逸，导致 GC 耗时暴涨。struct 的大小一般在 2K 以下的拷贝传值，比使用指针要快（可针对不同的机器压测，判断各自的阈值)。
值类型在满足需要的情况下，越小越好。能用 int8，就不要用 int64。
资源尽量复用,在 golang1.13 以上，可以考虑使用 sync.Pool 缓存会重复申请的内存或对象。或者自己使用并管理大块内存，用来存储小对象，避免 GC 影响（如本地缓存的场景)。

来源：trumanyan

以上所述就是小编给大家介绍的《Go 性能优化实战》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农网的支持！

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ggplot2：数据分析与图形艺术

哈德利·威克姆 (Hadley Wickham) / 统计之都 / 西安交通大学出版社 / 2013-5-1 / CNY 46.00

中译本序每当我们看到一个新的软件，第一反应会是：为什么又要发明一个新软件？ggplot2是R世界里相对还比较年轻的一个包，在它之前，官方R已经有自己的基础图形系统（graphics包）和网格图形系统（grid包），并且Deepayan Sarkar也开发了lattice包，看起来R的世界对图形的支持已经足够强大了。那么我们不禁要问，为什么还要发明一套新的系统？设计理念打个比......一起来看看《ggplot2：数据分析与图形艺术》这本书的介绍吧!

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