前言 程序性能分析我相信是每个程序员都会遇到的问题,比如说一个程序的CPU为什么占用这么高?有没有优化的空间?又比如程序出现了内存泄漏如何排查等等.如果是C++程序会借助于Google pprof c++ profile,java程序会依赖于jstack等工具,幸运的是Golang语言本身就集成了性能分析工具pprof包,可以有效的分析程序CPU,MEM,Metux等指标.其中还可以通过第三方图形应用来更加直观的显示每个调用关系和指标占用情况. 演示环境 $ uname -a Darwin Da…

一.导入包 import _ "net/http/pprof" 二.启动监控routine go func() { http.ListenAndServe("0.0.0.0:18080", nil)}() 三.访问web服务例:分析CPU占用情况go tool pprof http://localhost:18080/debug/pprof/profile (pprof) top10 Total: 2525 samples 298 11.8% 11.8% 345 1…

Linux下的应用程序性能分析,根据内核程序和应用程序的不同,下文分两类进行描述. 我们侧重的是应用级别的程序,推荐google perf tool/kcachegrind组合 一.和内核有关的工具 既可以处理内核,又可以处理应用的程序,但安装需要对内核代码有处理,所以有些麻烦 (一)Perf #1 必须在root下编译 # perf pushd /usr/src bzip2 -d linux-source-2.6.32.tar.bz2 tar -xvf linux-source-2.6.32.…

Linux程序性能分析和火焰图 Linux程序的性能分析工具数量比较多,涉及到整个操作系统的方方面面,可能是开源的原因吧,相对于Windows来说丰富太多.其中应用分析性能方面Dtrace, SystemTap, Perf_events应该算是这方面的集大成者.Dtrace目前只在较高的内核版本有支持,记得是4.8以后, SystemTap则是需要在Red Hat的官方网站下载OS版本对应的调试符号和对应的调试版本内核,配置起来需要花费一定的时间,只有Perf_events使用起来比较方面,但是…

目录 一.jdk工具之jps(JVM Process Status Tools)命令使用 二.jdk命令之javah命令(C Header and Stub File Generator) 三.jdk工具之jstack(Java Stack Trace) 四.jdk工具之jstat命令(Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool) 四.jdk工具之jstat命令2(Java Virtual Machine Statistics Monitori…

视频信息 Seven ways to Profile Go Applicationsby Dave Cheneyat Golang UK Conf. 2016 视频:https://www.youtube.com/watch?v=2h_NFBFrciI 幻灯:http://talks.godoc.org/github.com/davecheney/presentations/seven.slide#1 方法一:time shell 内置的 time 最简单的性能测试工具就是 shell 中内置的…

方法一: 内存分配器跟踪:GODEBUG=allocfreetrace=1 调度器追踪 调度器追踪能够提供对 goroutine 调度的动态行为的内视,而且同意调试负载平衡和可扩展性问题.要启用调度器追踪. 能够带有环境变量 GODEBUG=schedtrace=1000 来执行程序(这个值的意思是输入的周期,单位 ms,这样的情况下是每秒一次): set GODEBUG=schedtrace=1000 SCHED 1004ms: gomaxprocs=4 idleprocs=0 threads…

转自:http://www.cppblog.com/sunicdavy/archive/2015/04/11/210308.html 本文介绍游戏服务器的性能分析, web服务器性能分析不在本文分析范畴之内 Golang编写的服务器可以方便的通过内建性能分析, 输出图表仔细查找原因, 非常的方便, 如下图 1. 获取一个性能分析的封装库 go get github.com/davecheney/profile 2. 在工程内import这个组件 3. 在main中添加启动和停止入口 func m…

中文:http://www.cnblogs.com/zhouej/archive/2012/03/25/2379646.html 英文:https://www.huyng.com/posts/python-performance-analysis…

1.性能分析本质 寻找系统的性能瓶颈(木桶理论/短板效应),并处理系统的性能瓶颈 2.性能分析主要指标负载.响应和服务器CPU\MEM等的使用率 3.性能分析主要工具 LoadRunner VisualVM和MySql客户端工具(或类似工具) 4.性能分析及处理思路 4.1. 代码 避免代码里面的循环数据库查询(梳理业务,基本都可以实现为非循环方式) 避免代码里面的循环数据库更新处理(插入.更新等),尽量采用批量方式 避免生产新的,耗时的对象,即消耗内存,又消耗CPU 使用private.fin…