Як визначити вузькі місця в продуктивності програми? Можете пояснити інструменти, які ви використовуєте, та кроки, які ви здійснюєте для покращення продуктивності?

Визначення вузьких місць у продуктивності програми включає систематичне профілювання та аналіз. Ось кроки та інструменти, які зазвичай використовуються, разом із прикладами:

1. Вимірювання та моніторинг продуктивності

Почніть з моніторингу поведінки програми в процесі виконання за допомогою логування, метрик або інструментів моніторингу.

Інструменти:

• Prometheus + Grafana: Для збору та візуалізації метрик, таких як тривалість запитів, використання пам'яті та завантаження ЦП.
• pprof: Вбудований інструмент профілювання в Go для аналізу ЦП, пам'яті та goroutines.

Приклад:

Якщо ви помітили високу латентність запитів у вашому API, почніть з моніторингу метрик часу відповіді за допомогою панелей управління Prometheus і Grafana.

2. Профілювання програми

Використовуйте pprof для збору детальних даних про виконання програми для аналізу.

Крок:

1. Імпортуйте net/http/pprof у вашу програму.

.  
import _ "net/http/pprof"  
go func() {  
 log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil))  
}()

1. Запустіть програму та симулюйте навантаження.

2. Доступ до точки профілювання (наприклад, http://localhost:6060/debug/pprof/ )

3. Використовуйте команду go tool pprof для аналізу результатів.

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile

Приклад:

Якщо pprof виявить, що більшість часу ЦП витрачається на певну функцію, таку як запити до бази даних, зосередьтеся на оптимізації цієї функції.

3. Аналіз і оптимізація

Вузькі місця ЦП:

• Шукайте гарячі точки на графіках вогняних ліній (pprof) або графах викликів.
• Оптимізуйте дорогі обчислення або зменшуйте кількість викликів функцій.

Вузькі місця пам'яті

• Використовуйте профілі купи (http://localhost:6060/debug/pprof/heap), щоб виявити надмірне виділення пам'яті або тиск на збірку сміття.
• Приклад: Якщо функція виділяє занадто багато малих об'єктів, оптимізуйте її, використовуючи пул об'єктів (наприклад, sync Pool).

Проблеми з конкурентністю:

• Аналізуйте дампи goroutines, щоб виявити витоки або блокування.
• Використовуйте виявлення гонок для виявлення проблем з конкурентним доступом до даних.

go run -race main.go

• Приклад: Якщо забагато goroutines чекає на один mutex, замініть його на більш масштабовану модель, таку як спільні блокування.

4. Бенчмаркінг та навантажувальне тестування

Використовуйте testing та benchstat для мікробенчмаркінгу та k6 або locust для навантажувального тестування.

Приклад:

• Напишіть бенчмарки:

func BenchmarkHandler(b *testing.B) {  
 for i := 0; i < b.N; i++ {  
 handlerFunction() // Замініть на функцію, яку ви тестуєте  
 }  
}

• Запустіть бенчмарки:

go test -bench=. -benchmem

Якщо ви виявите, що обробник займає 200 мс під навантаженням, подумайте про його оптимізацію за допомогою кешування або поліпшення індексів бази даних.

5. Постійний моніторинг та ітерація

Інтегруйте моніторинг продуктивності в CI/CD пайплайни для виявлення регресій на ранніх етапах. Інструменти, такі як New Relic, Datadog або Jeager (для трасування), можуть допомогти.

Реальний приклад:

Проблема: Go API, який обробляє 1000 запитів на секунду, має зростаючі латентності.

Вжиті кроки:

1. Моніторинг за допомогою Prometheus і Grafana, що виявило високе навантаження на ЦП.
2. Використання pprof, що показало, що більшість часу витрачається на повторювані SQL-запити.
3. Оптимізація запитів шляхом:
4. Додавання індексів до бази даних.
5. Введення кешу запитів (наприклад, Redis).
6. Проведено бенчмаркінг після оптимізації, зменшивши латентність з 200 мс до 50 мс.

Перекладено з: How do you identify performance bottlenecks in an application? Can you explain the tools you would use and the steps you would take to improve performance?