pprof-rs

pprof 是一个强大的性能分析工具,可以捕捉到多维度的运行状态的数据,在程序运行过程中可以获取cpu、heap、block、traces等执行信息 一般情况下使用下列三种pprof分析 runtime/pprof：采集程序（非 Server）的运行数据进行分析 net/http/pprof：采集 HTTP Server 的运行时数据进行分析 runtime/trace：采集Go程序运行中的所有的

简介 pprof 是 golang 自带的性能分析工具，可以查看web应用的运行状态，分析程序CPU，内存，goroutine等使用情况。 golang 针对不同使用场景，提供了以下两种方式开启pprof性能分析 runtime/pprof：采集程序（非 Server）的运行数据进行分析 net/http/pprof：采集 HTTP Server 的运行时数据进行分析 开启pprof，举个栗子

wziww 是帮我更新 golang-notes 的小伙伴，这篇 pprof 的原理与实现是他写的，本文如果有打赏收入的话，会全额转给他~ 本章节没有介绍具体 pprof 以及周边工具的使用, 而是进行了 runtime pprof 实现原理的分析, 旨在提供给读者一个使用方面的参考 在进行深入本章节之前, 让我们来看三个问题, 相信下面这几个问题也是大部分人在使用 pprof 的时候对它最大的困

pprof linux 使用 1、生成xxx…pb.gz go tool pprof -seconds=600 http://172.26.46.41:80/debug/pprof/block 2、在浏览器生成图片 go tool pprof -http=:8000 xxx…pb.gz 3、pprof 部分字段解析： 2 allocs # 所有过去内存分析采样 0 block # 导致同步原语阻塞

1. golang pprof 当你的 golang 程序在运行过程中消耗了超出你理解的内存时, 你就需要搞明白, 到底是 程序中哪些代码导致了这些内存消耗。此时 golang 编译好的程序对你来说是个黑盒, 该 如何搞清其中的内存使用呢? 幸好 golang 已经内置了一些机制来帮助我们进行分析和追 踪。 此时, 通常我们可以采用 golang 的 pprof 来帮助我们分析 golang 进程

debug模式启动docker $ /usr/bin/docker daemon -D -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock 通过socat端口转发 $ socat -d -d TCP-LISTEN:8080,fork,bind=192.168.1.137 UNIX:/var/run/docker.sock 测试 [root@r

Go性能优化主要方面 CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据 Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况 Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈 Goroutine Profiling：报告 goroutines 的

[TOC] 性能调优 在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。 Go语言是一个对性能特别看重的语言，因此语言中自带了 profiling 的库，这篇文章就要讲解怎么在 golang 中做 profiling。 go性能优化 cpu profile： 报告程序的cpu使用情况，按照一定频率去采集应用程序在cpu和寄存器上面的数据

gperftools提供了对内存和cpu的trace功能，trace结果可以通过pprof做可视化展示。这里记录一下pprof工具的相关安装： 1. 基本展示，比如text：     只需要安装google-perftools就随带安装了pprof，text是默认支持的格式。     sudo yum install google-perftools.x86_64 2. 图形换展示，比如pdf：

专注后台开发相关技术，广度深度并存，干货情怀同在。 微信搜索【盼盼编程】关注这个不一样的程序员。 ❤️强烈推荐人工智能学习网站❤️ Go语言有一个非常棒的设计就是标准库里面带有代码的性能监控工具，在两个地方有包： net/http/pprof runtime/pprof 其实net/http/pprof中只是使用runtime/pprof包来进行封装了一下，并在http端口上暴露出来 beeg

排序，在编程中经常遇到的算法，我也在几篇文章中介绍了一些关于排序的算法。有的高级语言内置了一些排序函数。本文讲述Python在这方面的工作。供使用python的程序员们参考，也让没有使用python的朋友了解python。领略一番“生命有限，请用Python”的含义。 内置函数sorted()/list.sort()的使用 简单应用 python对list有一个内置函数：sorted(),专门用于

本文向大家介绍用Python编写分析Python程序性能的工具的教程，包括了用Python编写分析Python程序性能的工具的教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 虽然并非你编写的每个 Python 程序都要求一个严格的性能分析，但是让人放心的是，当问题发生的时候，Python 生态圈有各种各样的工具可以处理这类问题。 分析程序的性能可以归结为回答四个基本问题：     正运行的多快   

问题内容： 我有一个Spring应用程序，我认为它存在一些瓶颈，因此我想用一个探查器运行它来衡量哪些功能需要花费多少时间。有什么建议我应该怎么做？ 我正在运行STS，该项目是一个maven项目，并且正在运行Spring 3.0.1 问题答案： 我已经使用Spring AOP做到了。 有时，我需要有关在项目中执行某些方法（例如，控制器的方法）花费多少时间的信息。 在servlet xml中，我把 另

13.10.1 时间和内存消耗 可以用这个便捷脚本 xtime 来测量： #!/bin/sh /usr/bin/time -f '%Uu %Ss %er %MkB %C' "$@" 在 Unix 命令行中像这样使用 xtime goprogexec，这里的 progexec 是一个 Go 可执行程序，这句命令行输出类似：56.63u 0.26s 56.92r 1642640kB progexec，

我正在写一份棘手的申请书。该应用程序运行在64位八核linux机器上 Netty应用程序是一个简单的路由器，它接受请求（传入管道），从请求中读取一些元数据，并将数据转发给远程服务（传出管道）。 此远程服务将向传出管道返回一个或多个响应。Netty应用程序将把响应路由回发起客户端（传入管道） 会有成千上万的客户。将会有成千上万的远程服务。 我正在做一些小规模的测试（十个客户端，十个远程服务），但我没

性能分析 StackExchange.Redis 公开了少量的方法和类型来开启性能分析。由于其异步性和多路复用行为，性能分析是一个有点复杂的话题。 接口 性能分析接口是由这些组成的：IProfiler，ConnectionMultiplexer.RegisterProfiler(IProfiler)，ConnectionMultiplexer.BeginProfiling(object)， Con

使用perf内核性能分析工具，可以分析出很多问题。具体参考perf命令的用法。 还有oprofile可以分析性能。mpstat查看cpu的使用分布。strace查看系统调用情况。参考：http://blog.csdn.net/win_lin/article/details/9377209

SRS支持gprof性能分析。 SRS性能分析 SRS使用gprof分析的步骤如下： 配置：./configure --with-gprof 编译：make 直接启动即可：rm -f gmon.out; ./objs/srs -c conf/console.conf 退出SRS：killall -2 srs # or CTRL+C to stop gprof 生成gprof报告：gprof -b