教學課程：最佳化 Go 應用程式

在本教學課程中，您會刻意部署主動式 Go 應用程式，並將其設定為收集剖析資料。您可以使用 Profiler 介面來查看剖析資料，並找出可能進行最佳化處理的工作。然後，您可以修改應用程式，進行部署，並評估修改的影響。

事前準備

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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. 如要為專案啟用 Cloud Profiler API，請在 Google Cloud Console 導覽窗格中按一下 [Profiler]，或使用下列按鈕：
   

   前往 Profiler

5. 如要開啟 Cloud Shell，請按一下 Google Cloud Console 工具列中的 [Activate Cloud Shell] (啟用 Cloud Shell)：

   

   經過一段時間後，Cloud Shell 工作階段會在 Google Cloud Console 中開啟：

   

範例應用程式

主要目標是盡可能提高伺服器可以處理的查詢數量。次要目標透過刪除不必要的記憶體分配來降低記憶體用量。

伺服器使用 gRPC 架構接收字詞或詞組，然後傳回字詞或詞組在莎士比亞作品中出現的次數。

伺服器可處理的平均負載查詢是由伺服器測試的結果決定。每次測試時，系統會呼叫用戶端模擬程式，並指示發出 20 個依序查詢。作業完成後，系統會顯示用戶端模擬工具傳送的查詢次數、經過的時間，以及每秒的平均查詢數。

刻意設計伺服器程式碼。

執行範例應用程式

附註： 應用程式的執行時間相當長，可以收集部分剖析資料。在實務上，建議你至少建立 10 個剖析資料，然後再分析剖析資料。

下載並執行範例應用程式：

1. 在 Cloud Shell 中，執行下列指令：

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

2. 執行版本設定為 1 且捨入數設為 15 的應用程式：

   go run . -version 1 -num_rounds 15
   

   一兩分鐘後就會顯示個人資料資料。剖析資料看起來與下列範例類似：

   

   在螢幕截圖中，請注意「Profile type」(剖析類型) 已設為 CPU time。這代表 CPU 用量資料會顯示在火 flame 圖中。

   Cloud Shell 輸出的範例如下：

   $ 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
   

   Cloud Shell 輸出會顯示每項疊代作業所經過的時間和平均要求比率。應用程式啟動後，項目「Simulates 20 of requests in 17.3s, rate of 1.156069 reqs/sec」(每秒要求 1656069 要求/秒) 表示伺服器每秒執行 1 次要求。在最後一輪中，「1 毫秒的模擬作業中，有 20 個要求，有 0.185134 條件 / 秒」代表伺服器大約每 5 秒執行 1 個要求。

使用 CPU 作業時間設定檔將查詢數最大化

如要提高每秒查詢次數，其中一種方法是找出 CPU 密集型方法，並最佳化相關實作作業。在本節中，您將使用 CPU 時間設定檔來識別伺服器中的 CPU 密集型方法。

識別 CPU 作業時間

火 flame 圖的根框架會列出應用程式在整個收集間隔 10 秒的總 CPU 作業時間：

在此範例中，服務使用 2.37 s。如果系統在單核心上執行，CPU 2.37 秒的 CPU 作業時間會使用該核心的 23.7% 使用率。詳情請參閱可用的剖析類型。

修改應用程式

步驟 1：哪些函式耗用大量 CPU 作業時間？

找出可能需要最佳化的程式碼，其中一個方法是查看函式的資料表，並找出 gedy 函式：

1. 如要查看資料表，請按一下 [Focus function list] (聚焦函式清單)。
2. 按 Total 排序表格。「Total」(總計) 資料欄會顯示函式及其子項的 CPU 作業時間。

   在此範例中，GetMatchCount 是列出的第一個 shakesapp/server.go 函式。 該函式使用 CPU 總作業時間的 1.7 或應用程式使用 72% 的 CPU 作業時間。 這個函式通常用於處理 gRPC 要求。

   

   火 flame 圖顯示 shakesapp/server.go 函式 GetMatchCount 會呼叫 MatchString，而後者大部分的時間都在呼叫 Compile：
   

   

步驟 2：如何運用所學內容？

1. 信賴您的專業知識。MatchString 是一種規則運算式方法。您知道規則運算式處理非常有彈性，但並非每種問題最有效的解決方案。
2. 仰賴您應用程式的專業知識。用戶端產生字詞或詞組，而伺服器正在搜尋這個詞組。
3. 搜尋 shakesapp/server.go 方法 GetMatchCount 的實作，以使用 MatchString，然後判斷是否較簡單、更有效率的函式可以取代該呼叫。

步驟 3：如何變更應用程式？

在 shakesapp/server.go 檔案中，現有的程式碼含有對 MatchString 的呼叫：

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

其中一個方法是將 MatchString 邏輯替換為使用 strings.Contains 的對等邏輯：

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

請務必移除 regexp 套件的匯入陳述式。

評估變更

如要評估變更，請執行下列步驟：

1. 執行應用程式版本為 2 的應用程式：

   go run . -version 2 -num_rounds 40
   

   後續章節會說明最佳化時，執行單一捨入所花費的時間，要比未經修改的應用程式快上許多。為了確保應用程式有足夠的時間收集及上傳設定檔，會增加往返次數。

2. 等待應用程式完成，然後檢視此應用程式的設定檔資料：

   • 按一下 [確定] 即可載入最新的剖析資料。詳情請參閱時間範圍一文。
   • 在 [Version] (版本) 選單中，選取 2。

其中一個範例的火 graph 圖顯示如下：

本圖的根框架顯示 7.8 s 的值。由於變更字串比對函式，應用程式使用的 CPU 作業時間從 2.37 秒增加為 7.8 秒，或是應用程式從 CPU 核心的 23.7% 變成 78。 CPU 核心百分比。

畫格寬度是 CPU 作業時間使用量的測量值。在這個範例中，GetMatchCount 的畫格寬度表示應用程式所使用的所有 CPU 作業時間約 49%。在原始的火 flame 圖中，圖表的面積約為圖表寬度的 72%。如要查看確切的 CPU 作業時間使用情形，您可以使用框架工具提示，或使用聚焦函式清單：

Cloud Shell 中的輸出顯示修改版本的每秒完成 5.8 個要求：

$ 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

對應用程式進行微幅變更的影響如下：

• 每秒要求數會從每秒 1 次增加到 5.8 次。

• 每個要求的 CPU 時間，是將 CPU 使用率除以每秒要求數，從 23.7% 減少至 13.4%。

  請注意，即便 CPU 作業時間從 2.37 秒提高到 20.7% 的 CPU 使用率 (也就是 CPU 核心的 7.7% 或 78%)，其 CPU 作業時間也都會降低。

使用分配的堆積設定檔改善資源用量

本節將說明如何使用堆積和分配的堆積剖析資料，找出應用程式以節省資源的方式：

• 堆積剖析資料會在收集剖析資料時，在程式的堆積中分配到的記憶體大小。

• 分配的堆積剖析資料會顯示在剖析資料的期間，在程式的堆積中分配到的記憶體總量。將這些值除以 10 秒 (玩家收集間隔間隔) 後，即可解讀這些費率。

啟用堆積設定檔集合

1. 執行應用程式版本設定為 3 的應用程式，並啟用堆積和分配的堆積剖析資料。

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

2. 等待應用程式完成，然後檢視此應用程式的設定檔資料：

   • 按一下 [確定] 即可載入最新的剖析資料。
   • 在 [Version] (版本) 選單中，選取 [3]。
   • 在「Profiler type」(分析器類型) 選單中，選取 [Allocated spark] (分配的堆積)。

   其中一個範例的火 graph 圖顯示如下：

   

找出堆積分配速率

根框架顯示從收集剖析資料 10 秒時，分配給所有玩家的總記憶體量。在此範例中，根頁框顯示系統平均分配了 1.535 GiB 的記憶體。

修改應用程式

步驟 1：降低堆積分配速率嗎？

Go 背景垃圾收集函式 runtime.gcBgMarkWorker.* 的 CPU 作業時間可用來判斷是否要最佳化應用程式以減少垃圾收集費用：

• 如果 CPU 使用時間低於 5%，則略過最佳化作業。
• 如果 CPU 作業時間至少 25%，系統就會進行最佳化。

在此範例中，背景垃圾收集器的 CPU 作業時間為 16.8%。這個值足以讓 shakesapp/server.go 嘗試最佳化：

步驟 2：哪些函式會分配大量記憶體？

檔案 shakesapp/server.go 包含可能是最佳化的兩個函式：GetMatchCount 和 readFiles。如要確定這些函式的記憶體分配率，請將「Profile type」(剖析類型) 設為 [Allocated snapes] (分配的堆積)，然後使用 聚焦函式清單。

在此範例中，10 秒設定檔集合內的 readFiles.func1 總記憶體分配總量等於總分配記憶體的 1.045 GiB 或 68%。10 秒剖析資料期間的堆積堆積分配為 25.4 MiB：

在本範例中，Go 方法 makeSlice 會在 10 秒剖析集合中分配到 798.7 MiB。 如要降低這些分配量，最簡單的做法是減少對 makeSlice 的呼叫。函式 readFiles 透過程式庫方法呼叫 makeSlice。

分析結果顯示，如果將 readFiles 最佳化，就能降低堆積分配速率。

步驟 3：如何變更應用程式？

其中一個選項是修改應用程式，讓一次讀取檔案，然後再重複使用。舉例來說，您可以進行下列變更：

1. 定義全域變數 files 以儲存初始檔案讀取的結果：

   var files []string

2. 修改 readFiles，以便在 files 定義時傳回：

          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 r.err != { nil, r.err
                           }
                           files[i] = r.s
                   } files, if nil return return nil>
           }
           

評估變更

如要評估變更，請執行下列步驟：

1. 執行應用程式版本為 4 的應用程式：

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

2. 等待應用程式完成，然後檢視此應用程式的設定檔資料：

   • 按一下 [確定] 即可載入最新的剖析資料。
   • 在 [Version] (版本) 選單中，選取 [4]。
   • 在「Profiler type」(分析器類型) 選單中，選取 [Allocated spark] (分配的堆積)。

3. 如要量化變更 readFiles 對堆積分配速率的影響，請比較金鑰版本 4 的堆積剖析資料和 3 規模收集的資料：

   

   根框架的工具提示顯示，與版本 3 相比，設定檔集合分配的記憶體大小減少了 1.301 GiB。readFiles.func1 的工具提示顯示 1.045 GiB 的減少：

   

4. 如要量化對垃圾收集的影響，請設定 CPU 作業時間剖析比較。在下方螢幕擷圖中，套用的篩選器可以顯示 Go 垃圾收集器 runtime.gcBgMarkWorker.* 的堆疊。螢幕截圖顯示垃圾收集的 CPU 用量已從 16.8% 減少為 4.97%。

   

5. 如要判斷應用程式處理的每秒要求數量是否會影響變更，請參閱 Cloud Shell 中的輸出內容。在這個範例中，版本 4 每秒最多可傳送 15 個要求，其遠遠比第 3 版中的 5.8 個要求高。

   $ 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
   ...
   

   應用程式每秒查詢量的增加，可能是在垃圾收集上花費的時間較少。

• 您可以檢視堆積剖析資料，進一步瞭解對 readFiles 的修改所產生的影響。比較第 4 版和第 3 版的堆積剖析結果顯示，記憶體使用量從 70.95 MiB 下降至 18.47 MiB：

  

摘要

在本快速入門導覽課程中，系統會使用 CPU 時間和分配的堆積剖析資料，找出應用程式的最佳化處理方法。目標是盡可能提高每秒要求數，並避免不必要的分配。

• 使用 CPU 作業時間剖析資料，會識別 CPU 密集型函式。套用簡單的變更後，伺服器的要求頻率會提高到每秒 5.8 美元，每秒約 1 次。

• 使用分配的堆積設定檔，即表示 shakesapp/server.go 函式 readFiles 判定分配速率很高。當最佳化 readFiles 後，伺服器的要求頻率會提高到每秒 15 個要求，且在 10 秒剖析資料期間平均分配的記憶體量減少了 1.301 GiB。

後續步驟

• 如需 Google Cloud 專案收集和傳送設定檔資訊的相關資訊，請參閱收集剖析資料。

• 參閱 DevOps 的相關資源，並探索我們的研究計畫。

如需執行 Cloud Profiler 代理程式的相關資訊，請參閱：

• 剖析 Go 應用程式
• 剖析 Java 應用程式
• 剖析 Node.js 應用程式
• 剖析 Python 應用程式
• 剖析在 Google Cloud 以外環境執行的應用程式