文章轉錄自『使用 pyroscope adhoc 加速找到效能瓶頸』
大家在開發軟體時，會快速迭代專案時程跟需求，功能越多，系統就會開始出現效能上的瓶頸，而最快的解決方式就是先垂直擴展，把 CPU 跟記憶體先往上加，但是這是治標不治本，所以之前有推薦大家一套如何在服務執行時，快速找到哪個地方執行較慢，請參考之前的文章『即時效能分析工具 Pyroscope』，Pyroscope 目前支援了很多語言，像是 Go, Python, Java, Ruby, Rust, PHP 及 .Net，如果你想要快速在本地端找到效能瓶頸，請繼續將本篇看完。底下會用 Go 語言實際範例教大家。
為什麼要用 adhoc profiling
Pyroscope 近期內推出 adhoc profiling 功能，大家想看看為什麼官方要推出此功能。原本 Pyroscope 推出此開源平台可以讓開發者在平台上線時，快速從時間點找到效能瓶頸的地方，但是移動到該時間點時，你會看到很多雜訊，而要持續檢測，開發者需要一直進行測試，而這方式無法在本地端快速驗證出來。
所以 Pyroscope 目標是推出 adhoc profiling 功能，讓開發者可以在本地透過 Pyroscope 快速驗證及找到效能瓶頸，而不用運行一整個服務，只要將特定的流程抓出來透過 Script 方式將效能數據產生出來，並且透過 Pyroscope CLI 直接讀取看數據。
adhoc profiling 使用方式
使用 adhoc mode 可以讓開發者在執行 Script 時，監控所有效能瓶頸，並且透過 Pyroscope UI 介面快速看到結果，底下來看看如何使用 adhoc mode，開發者可以使用 pyroscope CLI 來完成此功能。先看看 Go 範例
package main
import (
"math"
"math/rand"
"github.com/pyroscope-io/pyroscope/pkg/agent/profiler"
)
func isPrime(n int64) bool {
for i := int64(2); i <= n; i++ {
if i*i > n {
return true
}
if n%i == 0 {
return false
}
}
return false
}
func slow(n int64) int64 {
sum := int64(0)
for i := int64(1); i <= n; i++ {
sum += i
}
return sum
}
func fast(n int64) int64 {
sum := int64(0)
root := int64(math.Sqrt(float64(n)))
for a := int64(1); a <= n; a += root {
b := a + root - 1
if n < b {
b = n
}
sum += (b - a + 1) * (a + b) / 2
}
return sum
}
func run() {
base := rand.Int63n(1000000) + 1
for i := int64(0); i < 40000000; i++ {
n := rand.Int63n(10000) + 1
if isPrime(base + i) {
slow(n)
} else {
fast(n)
}
}
}
func main() {
// No need to modify existing settings,
// pyroscope will override the server address
profiler.Start(profiler.Config{
ApplicationName: "adhoc.example.go",
ServerAddress: "http://pyroscope:4040",
})
run()
}
接著執行底下指令
pyroscope adhoc go run main.go
執行完畢後，你可以看到在同一層目錄多了很多 HTMl 檔案，而這些檔案就可以分享給其他同事參考，相當方便來當作團隊溝通的工具，讓其他同事也可以對照此數據，才不會沒有對焦到正確的地方。
點開 CPU Profiling 可以看到如下:
除了點開 HTML 檔案之外，大家也可以用 pyroscope CLI 在本機端打開 Server 服務，此時 Server 服務會去讀取家目錄內 ~/.pyroscope/pyroscope/ 位置，裡面存放開發者每次的 Profiling JSON 格式數據。請打開 http://localhost:4040
從上圖可以看到點選左邊 Single View，就可以看到上面出現 pyroscope data 的 Tab，裡面就是該目錄內所有數據，可以即時呈現及比較數據。
線上 Profiling 服務
如果連本地端都不想安裝任何環境，可以透過底下兩個線上服務來完成。
可以將有效能問題的程式碼放到 Playground 上，並分享給團隊其他同仁，直接線上修改測試即可，其實跟 Go 提供的 Playground 差不多意思。
心得
有了這個功能幫助挺大的，尤其時想在本機端做一些效能上分析，雖然有 pprof 可以使用，但是沒有好的 UI 介面，還是很難縮短除錯時間，而有了 adhoc 功能，還可以將數據分享給其他同事一起來幫忙。畢竟服務正式上線後，不會將 pyroscope 功能啟動，免得服務受到效能上的影響，而在測試站就會隨時監控，搭配 Prometheus + Grafana 找出特定時間點效能變化。
上面第一段有提到，目前支援多種不同語言，大家在本地端就可以快速測試不同寫法帶來不同的效能，而不是要將代碼推上機器後才可以驗證，真的縮短蠻多時間的。也可以在找到問題同時，先將 HTML 檔案附件在 Issue Tracking 系統上。