Go调优神器trace介绍

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你想知道你的Go程序在做什么吗？ go tool trace可以向你揭示：Go程序运行中的所有的运行时事件。 这种工具是Go生态系统中用于诊断性能问题时（如延迟，并行化和竞争异常）最有用的工具之一。 在我之前的博客文章中，我提到我们在Pusher中使用go tool trace来跟踪为何Go垃圾收集器有很长的停顿时间。 在这篇博文中，我更加深入的介绍go toll trace。

go tool trace 试用

go tool trace可以显示大量的信息，所以从哪里开始是个问题。 我们首先简要介绍使用界面，然后我们将介绍如何查找具体问题。

go tool traceUI是一个Web应用程序。 下面我已经嵌入了一个这个web程序的实例！ 此示例是可视化并行快速排序实现的追踪信息： 请尝试这个例子！有关导航UI的帮助，请单击右上角的“？”。单击屏幕上的任何事件可以在下面获取更多信息。这里有一些你可以从这个追踪中找到的有价值的信息：

• 这个程序运行多长时间？
• 有多少goroutines运行872微秒？
• 该进程何时第一次升级到使用三个OS线程？
• 什么时候主要调用qSortPar？
• 是什么导致额外的过程（1,2和3）开始工作？
• proc＃2什么时候停止？

太棒了! 我应该怎么在我的程序中使用go tool trace?

您必须调整程序以将运行时事件写入二进制文件。 这涉及从标准库导入runtime/trace，并添加几行样板代码。 以下是需要复制粘贴的代码：

package main
import (	
    "os"
    "runtime/trace"
)

func main() {
    f, err := os.Create("trace.out")	
    if err != nil {		
       panic(err)
    }	
    defer f.Close()

    err = trace.Start(f)
     if err != nil {
 	panic(err)
    }	
    defer trace.Stop()  
    // Your program here
}

这将使您的程序以二进制格式在文件trace.out中写入事件数据。 然后可以运行go tool trace trace.out。 这将解析跟踪文件，并使用可视化程序打开浏览器。 该命令还将启动服务器，并使用跟踪数据来响应可视化操作。 在浏览器中加载初始页面后，单击“View trace”。 这将加载跟踪查看器，如上面嵌入的那样。

使用go tool trace能解决什么问题?

我们来看一个如何使用这个工具跟踪典型问题的例子。

诊断延迟问题

当完成关键任务的goroutine被阻止运行时，可能会引起延迟问题。 可能的原因有很多：做系统调用时被阻塞; 被共享内存阻塞（通道/互斥等）; 被runtime系统（例如GC）阻塞，甚至可能调度程序不像您想要的那样频繁地运行关键goroutine。

所有这些都可以使用go tool trace来识别。 您可以通过查看PROCs时间线来跟踪问题，并发现一段时间内goroutine被长时间阻塞。 一旦你确定了这段时间，应该给出一个关于根本原因的线索。

作为延迟问题的一个例子，让我们看看上一篇博文中长时间的GC暂停：

红色的事件代表了唯一的程序goroutine正在运行。 在所有四个线程上并行运行的goroutines是垃圾收集器的MARK阶段。 这个MARK阶段阻止了主要的goroutine。 你能出到阻止runtime.main goroutine的时间长短吗？

在Go团队宣布GC暂停时间少于100微秒后,我很快就调查了这个延迟问题。 我看到的漫长的停顿时间，go tool trace的结果看起来很奇怪，特别是可以看到它们(暂停)是在收集器的并发阶段发生的。 我在go-nuts 邮件列表中提到了这个问题，似乎与这个问题有关，现在已经在Go 1.8中修复了。 我的基准测试又出现了另一个GC暂停问题，这在写本文时依然会出现。 如果没有go tool trace这一工具，我是无法完成调查工作的。

诊断并行问题

假设您已经编写了一个程序，您希望使用所有的CPU，但运行速度比预期的要慢。 这可能是因为您的程序不像您所期望的那样并行运行。 这可能是由于在很多关键路径上串行运行太多，而很多代码原本是可以异步（并行）运行的。

假设我们有一个pub/sub消息总线，我们希望在单个goroutine中运行，以便它可以安全地修改没有加互斥锁的用户map。 请求处理程序将消息写入消息总线队列。 总线从队列中读取消息，在map中查找订阅者，并将消息写入其套接字。 让我们看看单个消息的go tool trace中的内容：

最初的绿色事件是http处理程序读取发布的消息并将其写入消息总线事件队列。 之后，消息总线以单个线程运行 - 第二个绿色事件 - 将消息写给订阅者。

红线显示消息写入订户的套接字的位置。 写入所有订阅者的过程需要多长时间？

问题是四分之一的线程正在闲置。 有没有办法利用它们？ 答案是肯定的 我们不需要同步写入每个用户; 写入可以在单独的goroutine中同时运行。 让我们看看如果我们作出这个变化，会发生什么：

正如你所看到的，写给订阅者消息的过程正在许多goroutines的上同步进行。

但它是否更快？

有趣的是，鉴于我们使用4X的CPU，加速是适合的。 这是因为并行运行代码有更多的开销：启动和停止goroutines; 共享内存以及单独的缓存。 加速的理论上限使得我们无法实现4倍延迟降低：阿姆达尔定律。

实际上，并行运行代码往往效率较低; 特别是在goroutine是非常短暂的，或者他们之间有很多的竞争的情况下。 这是使用此工具的另一个原因：尝试这两种方法，并检查哪种工作最适合您的用例。

什么时候go tool trace不合适？

当然，go tool trace不能解决一切问题。 如果您想跟踪运行缓慢的函数，或者找到大部分CPU时间花费在哪里，这个工具就是不合适的。 为此，您应该使用go tool pprof，它可以显示在每个函数中花费的CPU时间的百分比。 go tool trace更适合于找出程序在一段时间内正在做什么，而不是总体上的开销。 此外，还有“view trace”链接提供的其他可视化功能，这些对于诊断争用问题特别有用。 了解您的程序在理论上的表现（使用老式Big-O分析）也是无可替代的。

结论 希望这篇文章可以让您了解如何使用go tool trace诊断问题。 即使您没有解决具体问题，可视化您的程序是检查程序运行时特性的好方法。 我在这篇文章中使用的例子很简单，但更复杂的程序中的症状应该与此惊人的相似。

附录 这个博客文章给了你一个使用go tool trace的介绍，但你可能希望更深入地深入了解该工具。 目前正在进行的官方go tool trace文档相当稀少。 有一个Google文档更详细。 除此之外，我发现参考源代码是很有用，可以找出go tool trace如何工作：

• go tool trace 源代码
• 二进制跟踪解析器的源代码
• trace 源代码
• go tool trace的Web界面来自Catapult项目的跟踪查看器。 该查看器可以从许多跟踪格式生成可视化。go工具跟踪使用基于JSON的跟踪事件格式。