盘点golang中的开发神器

 

盘点golang中的开发神器插图1

出处:捉虫大师(ID:gh_562cbc6dd343

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在Java中,我们用Junit做单元测试,用JMH做性能基准测试(benchmark),用async-profiler剖析cpu性能,用jstack、jmap、arthas等来排查问题。

作为一名比较新的编程语言,golang的这些工具是否更加好用呢?

单元测试

Java的单元测试需要使用第三方库,一般是Junit,配置起来比较复杂。在使用了golang之后发现golang自带的单元测试真的非常简单。

如果我们有一个cal.go文件,那么其对应的单元测试文件为cal_test.go,其中的方法命名必须为TestXxx,这种按照命名进行单元测试的方式简单有效,也正是通常所说的约定大于配置。

来看一个简单的例子:

package unitfunc add(a int, b int) int {returna + b}func sub(a int, b int) int {returna - b}
package unitimport ("github.com/stretchr/testify/assert""testing")func TestAdd(t *testing.T) {assert.Equal(t, 10, add(5, 5))}func TestSub(t *testing.T) {assert.Equal(t, 0, sub(5, 5))}

执行单元测试只需要运行(更多用法参考go help test)

gotest--cover cal_test.go cal.go -v
盘点golang中的开发神器插图3

benchmark

和单元测试类似,golang的benchmark也是开箱即用。在cal_test.go基础上增加一个BenchmarkAdd方法

package unitimport ("github.com/stretchr/testify/assert""testing")func TestAdd(t *testing.T) {assert.Equal(t, 10, add(5, 5))}func TestSub(t *testing.T) {assert.Equal(t, 0, sub(5, 5))}func BenchmarkAdd(b *testing.B) {fori:= 0; i < b.N; i++ {add(5, 5)}}

执行即可(更多用法参考go help test)

gotest-bench=. -cpu=4 -count=3
盘点golang中的开发神器插图5

pprof

pprof是golang自带的可以用来做cpu、内存、锁分析的工具,非常类似java的async-profiler。

pprof的使用非常简单,只需要在代码中引入net/http/pprof包,然后监听一个端口即可。

一个简单的例子如下:

package mainimport ("fmt""log""net/http""time"_"net/http/pprof")funcmain() {gofunc() {//example: visit http://127.0.0.1:6060/debug/pprofinbrowser.err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)iferr != nil {fmt.Println("failed to start pprof goroutine:", err)}}()http.HandleFunc("/", handler)log.Fatal(http.ListenAndServe("localhost:8000", nil))}func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {time.Sleep(1 * time.Second)eat()time := time.Now().Unix() * 2 + 1000000fmt.Fprintf(w,"URL.Path = %q; time = %dn", r.URL.Path, time)}funceat() {loop := 10000000000fori := 0; i < loop; i++ {//donothing}}

在命令行中输入

go tool pprof http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/profile

同时不停的请求,让pprof能采集到数据,这里我的请求是

curl http://127.0.0.1:8000/hello

等待30秒后,采集结束会显示采集文件的地址

Saved profilein/Users/roshi/pprof/pprof.samples.cpu.003.pb.gz

此时可以使用top等命令直接查看cpu消耗过高的函数,更多命令可以使用help查看。

盘点golang中的开发神器插图7或者把文件下载下来用可视化的界面来分析,可以使用

go tool pprof -http=":8080"/User/roshi/pprof/pprof.samples.cpu.003.pb.gz

来开启一个可视化的页面,查看,如果报错需要安装graphviz,安装文档在这里可以查找:

https://graphviz.gitlab.io/download/

访问 http://localhost:8080/ui/ 可以看到下图,其中面积最大的块表示消耗cpu最多

盘点golang中的开发神器插图9

这里有一篇文章对pprof介绍的很仔细,可以参考

https://blog.wolfogre.com/posts/go-ppof-practice/

dlv

pprof很好用,但有一个缺点是必须事先在代码中开启,如果线上出问题且没有开启pprof,可能就需要类似jstack、jmap、arthas等这类工具来排查。这里推荐一个最近使用过非常好用的golang问题排查利器——dlv,项目地址见

https://github.com/go-delve/delve

它很有用的一个功能是attach,可以attach到正在运行的golang程序,查看goroutine。这点可以很好的排查线上问题。

各个平台的安装在github上写的很清楚,需要说明的是安装dlv的golang版本和要排查进程的golang版本需要保持一致。

先写一个测试程序,起两个goroutine,一个运行,一个阻塞

package mainimport ("fmt""sync")funcmain()  {go count()gowait()wait()}funccount()  {count := 0for{count = count + 1ifcount % 1000000000 == 0 {fmt.Println("Im a running routine")}}}funcwait()  {wg := sync.WaitGroup{}wg.Add(1)wg.Wait()}

运行起来,然后使用dlv进行attach,如下图(具体命令可以attach后使用help查看)

盘点golang中的开发神器插图11这样很方便地看到了各个goroutine在干啥

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