Optimiser une application Go

Ce tutoriel vous explique comment déployer une application Go intentionnellement inefficace, configurée pour collecter des données de profil. À l'aide de l'interface de Profiler, vous allez afficher les données de profil et identifier les optimisations potentielles. Ensuite, vous allez modifier l'application, la déployer, puis évaluer l'impact de la modification.

Avant de commencer

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2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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4. Enable the required API.

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5. Pour ouvrir Cloud Shell, cliquez sur Activer Cloud Shell dans la barre d'outils de Google Cloud Console :

   

   Après quelques instants, une session Cloud Shell s'ouvre dans Google Cloud Console :

   

Exemple d'application

L'objectif principal est de maximiser le nombre de requêtes par seconde que le serveur peut traiter. Un objectif secondaire consistera à réduire l'utilisation de la mémoire en éliminant les allocations de mémoire inutiles.

Le serveur, qui utilise un framework gRPC, reçoit un mot ou une expression, puis renvoie le nombre de fois où l'élément apparaît dans les œuvres de Shakespeare.

Des tests de charge réalisés sur le serveur déterminent le nombre moyen de requêtes par seconde qu'il est en mesure de gérer. Pour chaque série de tests, un simulateur de client est appelé et invité à émettre 20 requêtes de manière séquentielle. À la fin d'une série, le nombre de requêtes envoyées par le simulateur de client, le temps écoulé et le nombre moyen de requêtes par seconde sont affichés.

Le code du serveur est intentionnellement inefficace.

Exécuter l'exemple d'application

Remarque : Le temps d'exécution de l'application est juste assez long pour collecter certaines données de profil. En pratique, il est souhaitable de disposer d'au moins 10 profils avant d'analyser les données.

Téléchargez et exécutez l'exemple d'application :

1. Dans Cloud Shell, exécutez les commandes suivantes :

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
   cd golang-samples/profiler/shakesapp
   

2. Exécutez l'application en définissant la version sur 1 et le nombre de séries sur 15 :

   go run . -version 1 -num_rounds 15
   

   Au bout d'une ou deux minutes, les données de profil s'affichent. Ces données se présentent comme suit :

   

   Dans la capture d'écran, notez que le type de profil est défini sur CPU time (temps CPU). Cela indique que les données d'utilisation du processeur sont affichées dans le graphique de type "flamme".

   Vous trouverez ci-dessous un exemple de résultat imprimé dans Cloud Shell :

   $ go run . -version 1 -num_rounds 15
   2020/08/27 17:27:34 Simulating client requests, round 1
   2020/08/27 17:27:34 Stackdriver Profiler Go Agent version: 20200618
   2020/08/27 17:27:34 profiler has started
   2020/08/27 17:27:34 creating a new profile via profiler service
   2020/08/27 17:27:51 Simulated 20 requests in 17.3s, rate of 1.156069 reqs / sec
   2020/08/27 17:27:51 Simulating client requests, round 2
   2020/08/27 17:28:10 Simulated 20 requests in 19.02s, rate of 1.051525 reqs / sec
   2020/08/27 17:28:10 Simulating client requests, round 3
   2020/08/27 17:28:29 Simulated 20 requests in 18.71s, rate of 1.068947 reqs / sec
   ...
   2020/08/27 17:44:32 Simulating client requests, round 14
   2020/08/27 17:46:04 Simulated 20 requests in 1m32.23s, rate of 0.216849 reqs / sec
   2020/08/27 17:46:04 Simulating client requests, round 15
   2020/08/27 17:47:52 Simulated 20 requests in 1m48.03s, rate of 0.185134 reqs / sec
   

   Dans Cloud Shell, le résultat affiche le temps écoulé pour chaque itération, ainsi que le taux de requêtes moyen. Une fois l'application démarrée, l'entrée "Simulated 20 requests in 17.3s, rate of 1.156069 reqs / sec" (20 requêtes simulées en 17,3 s, taux de 1,156069 requêtes/s) indique que le serveur exécute environ une requête par seconde. Dans la dernière série, l'entrée "Simulated 20 requests in 1m48.03s, rate of 0.185134 reqs / sec" (20 requêtes simulées en 1 min 48,03 s, taux de 0,185134 requête/s) indique que le serveur exécute environ une requête toutes les cinq secondes.

Utiliser des profils de temps CPU pour maximiser le nombre de requêtes par seconde

Une approche pour maximiser le nombre de requêtes par seconde consiste à identifier les méthodes occasionnant une utilisation intensive du processeur et à optimiser leurs mises en œuvre. Dans cette section, vous allez employer des profils de temps CPU pour identifier une méthode occasionnant une utilisation intensive du processeur dans le serveur.

Déterminer le temps CPU utilisé

Le cadre racine du graphique de type "flamme" indique le temps CPU total utilisé par l'application sur l'intervalle de collecte de 10 secondes :

Dans cet exemple, le service a utilisé 2.37 s. Lorsque le système s'exécute sur un seul cœur, une utilisation du temps CPU de 2,37 secondes équivaut à 23,7 % d'utilisation du cœur. Pour en savoir plus, consultez la section Types de profilage disponibles.

Modifier l'application

Étape 1 : Quelle fonction conduit à une utilisation intensive du temps CPU ?

Une façon de déterminer le code qui doit éventuellement être optimisé consiste à afficher le tableau des fonctions afin d'identifier les plus consommatrices :

1. Pour afficher ce tableau, cliquez sur  Liste des fonctions de focus.
2. Triez les lignes du tableau en fonction du total. La colonne intitulée Total indique le temps CPU utilisé par une fonction et ses enfants.

   Dans cet exemple, GetMatchCount est la première fonction shakesapp/server.go répertoriée. Cette fonction a utilisé 1,7 s du temps CPU total, soit 72 % du temps CPU total des applications. On sait que cette fonction traite les requêtes gRPC.

   

   Le graphique de type "flamme" indique que la fonction shakesapp/server.go GetMatchCount appelle MatchString, qui à son tour passe la majeure partie de son temps à appeler Compile :
   

   

Étape 2 : Exploiter les connaissances acquises

1. Appuyez-vous sur votre connaissance du langage. MatchString est une méthode d'expression régulière. Vous savez que le traitement des expressions régulières est très flexible, mais que ce n'est pas nécessairement la solution la plus efficace à tous les problèmes.
2. Appuyez-vous sur votre connaissance de l'application. Le client génère un mot ou une expression, et le serveur recherche cet élément.
3. Recherchez la mise en œuvre de la méthode shakesapp/server.go GetMatchCount pour les utilisations de MatchString, puis déterminez si une fonction plus simple et plus efficace peut remplacer cet appel.

Étape 3 : Modifier l'application

Dans le fichier shakesapp/server.go, le code existant contient un appel à MatchString :

    isMatch, err := regexp.MatchString(query, line)
    if err != nil {
           return resp, err
    }
    if isMatch {
           resp.MatchCount++
    }
    

Une option consiste à remplacer la logique de MatchString par une logique équivalente utilisant strings.Contains :

    if strings.Contains(line, query) {
            resp.MatchCount++
    }
    

Assurez-vous de supprimer l'instruction d'importation du package regexp.

Évaluer la modification

Pour évaluer la modification, procédez comme suit :

1. Exécutez l'application en définissant sa version sur 2 :

   go run . -version 2 -num_rounds 40
   

   Une section ultérieure montre qu'avec l'optimisation, le temps nécessaire à l'exécution d'une série est nettement inférieur à celui de l'application non modifiée. Pour garantir que l'application s'exécute suffisamment longtemps pour collecter et importer des profils, le nombre de séries est plus élevé.

2. Attendez que l'application termine de s'exécuter, puis affichez les données de profil de cette version :

   • Cliquez sur MAINTENANT pour charger les données de profil les plus récentes. Pour en savoir plus, consultez la section Période d'affichage.
   • Dans le menu Version, sélectionnez 2.

À titre d'exemple, le graphique de type "flamme" se présente comme suit :

Dans cette figure, le cadre racine affiche la valeur 7.8 s. Suite à la modification de la fonction de correspondance de chaîne, le temps CPU utilisé par l'application est passé de 2,37 secondes à 7,8 secondes. En d'autres termes, l'application qui utilisait auparavant 23,7 % d'un cœur de processeur en utilise désormais 78 %.

La largeur du cadre est une mesure proportionnelle du temps CPU utilisé. Dans cet exemple, la largeur du cadre pour GetMatchCount indique que la fonction utilise environ 49 % de l'ensemble du temps CPU utilisé par l'application. Dans le graphique de type "flamme" initial, ce même cadre représentait environ 72 % de la largeur du graphique. Pour connaître le temps CPU utilisé exact, vous pouvez afficher l'info-bulle du cadre ou exploiter la liste des fonctions de focus :

Le résultat dans Cloud Shell indique que la version modifiée effectue environ 5,8 requêtes par seconde :

$ go run . -version 2 -num_rounds 40
2020/08/27 18:21:40 Simulating client requests, round 1
2020/08/27 18:21:40 Stackdriver Profiler Go Agent version: 20200618
2020/08/27 18:21:40 profiler has started
2020/08/27 18:21:40 creating a new profile via profiler service
2020/08/27 18:21:44 Simulated 20 requests in 3.67s, rate of 5.449591 reqs / sec
2020/08/27 18:21:44 Simulating client requests, round 2
2020/08/27 18:21:47 Simulated 20 requests in 3.72s, rate of 5.376344 reqs / sec
2020/08/27 18:21:47 Simulating client requests, round 3
2020/08/27 18:21:51 Simulated 20 requests in 3.58s, rate of 5.586592 reqs / sec
...
2020/08/27 18:23:51 Simulating client requests, round 39
2020/08/27 18:23:54 Simulated 20 requests in 3.46s, rate of 5.780347 reqs / sec
2020/08/27 18:23:54 Simulating client requests, round 40
2020/08/27 18:23:58 Simulated 20 requests in 3.4s, rate of 5.882353 reqs / sec

La modification mineure de l'application a eu deux effets différents :

• Le nombre de requêtes est passé de moins d'une requête par seconde à 5,8 requêtes par seconde.

• Le temps CPU par requête, calculé en divisant l'utilisation du processeur par le nombre de requêtes par seconde, est passé de 23,7 % à 13,4 %.

  Notez que le temps CPU par requête a diminué même si le temps CPU utilisé est passé de 2,37 secondes (ce qui correspond à une utilisation de 23,7 % d'un cœur de processeur) à 7,8 secondes (soit 78 % d'utilisation d'un cœur de processeur).

Utiliser des profils de segments de mémoire alloués pour améliorer l'utilisation des ressources

Cette section explique comment utiliser les profils de segments de mémoire et les profils de segments de mémoire alloués pour identifier une méthode occasionnant une allocation intensive dans l'application :

• Les profils de segments de mémoire indiquent la quantité de mémoire allouée dans le segment de mémoire du programme au moment de la collecte du profil.

• Les profils de segments de mémoire alloués indiquent la quantité totale de mémoire allouée dans le segment de mémoire du programme durant l'intervalle où la collecte du profil a été effectuée. En divisant ces valeurs par 10 secondes (l'intervalle de collecte des profils), vous pouvez les interpréter en tant que taux d'allocation.

Activer la collecte des profils de segments de mémoire

1. Exécutez l'application en définissant sa version sur 3 et activez la collecte de profils de segments de mémoire et de profils de segments de mémoire alloués.

   go run . -version 3 -num_rounds 40 -heap -heap_alloc
   

2. Attendez que l'application termine de s'exécuter, puis affichez les données de profil de cette version :

   • Cliquez sur MAINTENANT pour charger les données de profil les plus récentes.
   • Dans le menu Version, sélectionnez 3.
   • Dans le menu Type de profileur, sélectionnez Segment de mémoire alloué.

   À titre d'exemple, le graphique de type "flamme" se présente comme suit :

   

Identifier le taux d'allocation de segments de mémoire

Le cadre racine affiche la quantité totale de segments de mémoire alloués pendant les 10 secondes où un profil a été collecté, calculée en moyenne sur tous les profils. Dans cet exemple, le cadre racine indique que, en moyenne, 1,535 Gio de mémoire a été alloué.

Modifier l'application

Étape 1 : La minimisation du taux d'allocation de segments de mémoire en vaut-elle la peine ?

Le temps CPU utilisé par la fonction Go de récupération de mémoire en arrière-plan, runtime.gcBgMarkWorker.*, permet de déterminer si l'optimisation d'une application afin de réduire les coûts de récupération de mémoire en vaut la peine :

• Ignorez l'optimisation si l'utilisation du temps CPU est inférieure à 5 %.
• Effectuez une optimisation si l'utilisation du temps CPU est d'au moins 25 %.

Dans cet exemple, le temps CPU utilisé par le récupérateur de mémoire en arrière-plan est de 16,8 %. Cette valeur est suffisamment élevée pour que l'optimisation de shakesapp/server.go en vaille la peine :

Étape 2 : Quelle fonction alloue une grande quantité de mémoire ?

Le fichier shakesapp/server.go contient deux fonctions constituant des cibles potentielles pour l'optimisation : GetMatchCount et readFiles. Pour déterminer le taux d'allocation de mémoire pour ces fonctions, définissez le type de profil sur Segment de mémoire alloué, puis utilisez la  liste des fonctions de focus.

Dans cet exemple, l'allocation totale de segments de mémoire pour readFiles.func1 lors des 10 secondes de collecte des profils correspond en moyenne à 1,045 Gio, soit 68 % de la mémoire totale allouée. L'allocation autonome de segments de mémoire lors des 10 secondes de collecte des profils est de 255,4 Mio :

Dans cet exemple, la méthode Go makeSlice a alloué en moyenne 798,7 Mio lors des 10 secondes de collecte des profils. Le moyen le plus simple de réduire ces allocations est de réduire les appels à makeSlice. La fonction readFiles appelle makeSlice via une méthode de bibliothèque.

Le résultat de cette analyse suggère qu'il est peut-être possible de réduire le taux d'allocations de segments de mémoire en optimisant readFiles.

Étape 3 : Modifier l'application

Une option consiste à modifier l'application pour qu'elle lise les fichiers une fois, puis réutilise leur contenu par la suite. Par exemple, vous pouvez apporter les modifications suivantes :

1. Définissez une variable globale files pour stocker les résultats de la lecture initiale des fichiers :

   var files []string

2. Modifiez readFiles pour qu'une réponse soit rapidement renvoyée lorsque files est défini :

          func readFiles(ctx context.Context, bucketName, prefix string) ([]string, error) {
                   
                   // return if defined
                   if files != nil {
                           return files, nil
                   }
                   
   
                   // Existing
                   type resp struct {
                           s   string
                           err error
                   }
                   ...
                   
                   // Save the result in the variable files
                   files = make([]string, len(paths))
                   for i := 0; i < len(paths); i++ {
                           r := <-resps
                           if r.err != nil {
                                   return nil, r.err
                           }
                           files[i] = r.s
                   }
                   return files, nil
                   
           }
           

Évaluer la modification

Pour évaluer la modification, procédez comme suit :

1. Exécutez l'application en définissant sa version sur 4 :

   go run . -version 4 -num_rounds 60 -heap -heap_alloc
   

2. Attendez que l'application termine de s'exécuter, puis affichez les données de profil de cette version :

   • Cliquez sur MAINTENANT pour charger les données de profil les plus récentes.
   • Dans le menu Version, sélectionnez 4.
   • Dans le menu Type de profileur, sélectionnez Segment de mémoire alloué.

3. Pour quantifier l'impact de la modification de readFiles sur le taux d'allocation de segments de mémoire, comparez les profils de segments de mémoire alloués pour la version 4 à ceux collectés pour la version 3 :

   

   L'info-bulle du cadre racine indique que, dans la version 4, la quantité moyenne de mémoire allouée lors de la collecte des profils a diminué de 1,301 Gio par rapport à la version 3. L'info-bulle de readFiles.func1 indique une diminution de 1,045 Gio :

   

4. Pour quantifier l'impact sur la récupération de mémoire, configurez une comparaison des profils de temps CPU. Dans la capture d'écran ci-dessous, un filtre est appliqué afin d'afficher les piles du récupérateur de mémoire Go runtime.gcBgMarkWorker.*. La capture d'écran montre que l'utilisation du processeur pour la récupération de mémoire est passée de 16,8 % à 4,97 %.

   

5. Pour déterminer si la modification a eu un impact sur le nombre de requêtes par seconde traitées par l'application, affichez le résultat dans Cloud Shell. Dans cet exemple, la version 4 exécute jusqu'à 15 requêtes par seconde, ce qui est nettement supérieur aux 5,8 requêtes par seconde de la version 3 :

   $ go run . -version 4 -num_rounds 60 -heap -heap_alloc
   2020/08/27 21:51:42 Simulating client requests, round 1
   2020/08/27 21:51:42 Stackdriver Profiler Go Agent version: 20200618
   2020/08/27 21:51:42 profiler has started
   2020/08/27 21:51:42 creating a new profile via profiler service
   2020/08/27 21:51:44 Simulated 20 requests in 1.47s, rate of 13.605442 reqs / sec
   2020/08/27 21:51:44 Simulating client requests, round 2
   2020/08/27 21:51:45 Simulated 20 requests in 1.3s, rate of 15.384615 reqs / sec
   2020/08/27 21:51:45 Simulating client requests, round 3
   2020/08/27 21:51:46 Simulated 20 requests in 1.31s, rate of 15.267176 reqs / sec
   ...
   

   L'augmentation du nombre de requêtes par seconde traitées par l'application peut s'expliquer par la réduction du temps consacré à la récupération de mémoire.

• Vous pouvez consulter les profils de segments de mémoire pour mieux comprendre l'impact de la modification de readFiles. En comparant les profils de segments de mémoire entre les versions 3 et 4, on peut constater que l'utilisation des segments de mémoire est passée de 70,95 Mio à 18,47 Mio :

  

Résumé

Dans ce guide de démarrage rapide, vous avez pu identifier les optimisations potentielles à apporter à une application en vous basant sur le temps CPU et sur des profils de segments de mémoire alloués. Les objectifs consistaient à optimiser le nombre de requêtes par seconde et à éliminer les allocations inutiles.

• À l'aide de profils de temps CPU, vous avez pu identifier une fonction occasionnant une utilisation intensive du processeur. Après l'application d'une modification simple, le taux de requêtes du serveur est passé d'environ 1 par seconde à 5,8 par seconde.

• À l'aide de profils de segments de mémoire alloués, vous avez pu découvrir que la fonction shakesapp/server.go readFiles avait un taux d'allocation élevé. Après l'optimisation de readFiles, le taux de requêtes du serveur est passé à 15 requêtes par seconde et la quantité moyenne de mémoire allouée lors des 10 secondes de collecte des profils a diminué de 1,301 Gio.

Étape suivante

• Pour en savoir plus sur la collecte et l'envoi de profils à votre projet Google Cloud, consultez la section Collecter des profils.

• Consultez nos ressources sur DevOps et découvrez notre programme de recherche.

Pour en savoir plus sur l'exécution de l'agent Cloud Profiler, consultez les pages suivantes :

• Profiler des applications Go
• Profiler des applications Java
• Profiler des applications Node.js
• Profiler des applications Python
• Profiler des applications s'exécutant en dehors de Google Cloud