Code1-pprof-分析测试用例

测试 pprof 查看 cpu 占用

首先，我们声明一个耗时函数。传递一个 time.Duration 的数据类型，表示函数执行的时间。注意，这里不能使用 time.Sleep，它得不到cpu 的执行。函数如下：

// 耗时函数
func consumer(ctx context.Context, s time.Duration) {subCtx, _ := context.WithTimeout(ctx, s)
    i := 0

    for {
        select {case <-subCtx.Done():
            fmt.Println(i)
            return
        default:
            i = i + 2
        }
    }
}

我们再声明一个冗余的函数，这个函数调用 consumer，同时Copy 一份 consumer 的逻辑

// 间接耗时 4s
func indirectConsumer(ctx context.Context, s time.Duration) {consumer(ctx, s)
    
    // copy 同一份代码
    subCtx, _ := context.WithTimeout(ctx, s)
    i := 0

    for {
        select {case <-subCtx.Done():
            fmt.Println(i)
            return
        default:
            i = i + 2
        }
    }
}

最后，我们写一个 Test, 来生成cpu_profile 文件。

// 生成 CPU Profile 文件
func TestConsumer(t *testing.T) {pf, err := os.OpenFile("cpu_profile", os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0644)
    if err != nil {t.Fatal(err)
    }
    defer pf.Close()

    pprof.StartCPUProfile(pf)
    defer pprof.StopCPUProfile()

    ctx := context.Background()

    // 耗时 2s
    consumer(ctx, time.Second*2)

    // 耗时 4s
    indirectConsumer(ctx, time.Second*2)
}

查看我们生成的 pprof 文件，这里我们使用 web 的方式来查看。在命令行执行：

 go tool pprof -http=:1888 cpu_profile

页面直接跳转到浏览器，并提供了很多菜单选项。我们看一下我机器上 Top 的情况：

关注一下 local/one-case.indirectConsumer 和local/one-case.consumer, 他们的占比基本是相同的，这也跟我们的预期是相同的。

通过查看 Graph 我们可以清楚的看到调用的流程。Test内部直接调用了 consumer 函数，而 indirectConsumer 也调用了 consumer 函数。

通过 Source 我们可以看到具体的代码的耗时占比。它明确的表示了 flat 和cum占用的时长。从某种意义上来说，这才是所谓的 cpu 的直接调用和间接调用关系。我们使用 indirectConsumer 为例：

如果觉得 Graph 图拉的很长，我们可以选择 Flame Graph 来查看。我们也展示一下：