如何给Go提性能优化的pr

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你好，我是小X。

曹大最近开 Go 课程了，小X 正在和曹大学 Go。

这个系列会讲一些从课程中学到的让人醍醐灌顶的东西，拨云见日，带你重新认识 Go。

之前写了一篇《成为 Go Contributor》的文章，讲了如何给 Go 提一个 typo 的 pr，以此熟悉整个流程。当然，离真正的 Contributor 还差得远。

开课前曹大在 Go 夜读上讲了他给 Go 提的一个关于 tls 的性能优化，课上又细讲了下，本文就带大家来学习下他优化了啥以及如何看优化效果。

第一次提的 pr 在这里，之后又挪到了一个新的位置，前后有一些代码上的简化，最后看着挺舒服。

优化前每个 tls 连接上都有一个 write buffer，但是活跃的连接数很少，很多内存都被闲置了，这种就可以用 sync.Pool 来优化了。

conn

用 sync.Pool 缓存 []byte，并顺带将连接上的一个 outBuf 字段给干掉了：

files changed

整体上改动挺少，效果也不错。

虽然一开始给了 _test 文件，但其实并不能太好反映性能的提升。因此后面曹大又写了一个简单的 client 和 server 来实际测试。

我在开发机上测了一下，优化还是挺明显的。这又是一个使用 pprof 查看性能优化的好例子。

client 的代码如下：

 
 
 
 
  
  
  
  package main 
  
  
  
   
  
  
  
  import ( 
  
  
  
   "crypto/tls" 
  
  
  
   "fmt" 
  
  
  
   "io/ioutil" 
  
  
  
   "net/http" 
  
  
  
   "os" 
  
  
  
   "strconv" 
  
  
  
   "sync" 
  
  
  
   
  
  
  
   "go.uber.org/ratelimit" 
  
  
  
  ) 
  
  
  
   
  
  
  
  func main() { 
  
  
  
   url := os.Args[3] 
  
  
  
   connNum, err := strconv.ParseInt(os.Args[1], 10, 64) 
  
  
  
   if err != nil { 
  
  
  
    fmt.Println(err) 
  
  
  
    return 
  
  
  
   } 
  
  
  
   
  
  
  
   qps, err := strconv.ParseInt(os.Args[2], 10, 64) 
  
  
  
   if err != nil { 
  
  
  
    fmt.Println(err) 
  
  
  
    return 
  
  
  
   } 
  
  
  
   
  
  
  
   bucket := ratelimit.New(int(qps)) 
  
  
  
   
  
  
  
   var l sync.Mutex 
  
  
  
   connList := make([]*http.Client, connNum) 
  
  
  
   
  
  
  
   for i := 0; ; i++ { 
  
  
  
    bucket.Take() 
  
  
  
    i := i 
  
  
  
    go func() { 
  
  
  
     l.Lock() 
  
  
  
     if connList[i%len(connList)] == nil { 
  
  
  
      connList[i%len(connList)] = &http.Client{ 
  
  
  
       Transport: &http.Transport{ 
  
  
  
        TLSClientConfig:     &tls.Config{InsecureSkipVerify: true}, 
  
  
  
        IdleConnTimeout:     0, 
  
  
  
        MaxIdleConns:        1, 
  
  
  
        MaxIdleConnsPerHost: 1, 
  
  
  
       }, 
  
  
  
      } 
  
  
  
     } 
  
  
  
     conn := connList[i%len(connList)] 
  
  
  
     l.Unlock() 
  
  
  
     if resp, e := conn.Get(url); e != nil { 
  
  
  
      fmt.Println(e) 
  
  
  
     } else { 
  
  
  
      defer resp.Body.Close() 
  
  
  
      ioutil.ReadAll(resp.Body) 
  
  
  
     } 
  
  
  
    }() 
  
  
  
   } 
  
  
  
   
  
  
  
  }

逻辑比较简单，就是固定连接数、固定 QPS 向服务端发请求。

server 的代码如下：

 
 
 
 
  
  
  
  package main 
  
  
  
   
  
  
  
  import ( 
  
  
  
   "fmt" 
  
  
  
   "net/http" 
  
  
  
   _ "net/http/pprof" 
  
  
  
  ) 
  
  
  
   
  
  
  
  var content = make([]byte, 16000) 
  
  
  
   
  
  
  
  func sayhello(wr http.ResponseWriter, r *http.Request) { 
  
  
  
   wr.Header()["Content-Length"] = []string{fmt.Sprint(len(content))} 
  
  
  
   wr.Header()["Content-Type"] = []string{"application/json"} 
  
  
  
   wr.Write(content) 
  
  
  
  } 
  
  
  
   
  
  
  
  func main() { 
  
  
  
   go func() { 
  
  
  
    http.ListenAndServe(":3333", nil) 
  
  
  
   }() 
  
  
  
   http.HandleFunc("/", sayhello) 
  
  
  
   
  
  
  
   err := http.ListenAndServeTLS(":4443", "server.crt", "server.key", nil) 
  
  
  
   if err != nil { 
  
  
  
    fmt.Println(err) 
  
  
  
   } 
  
  
  
  }

逻辑也很简单，起了一个 tls server，并注册了一个 sayhello 接口。

启动 server 后，先用 1.15(1.17 之前的版本都可以，曹大的改动还没合入)测试：

 
 
 
 
  
  
  
  go run server.go 
  
  
  
   
  
  
  
  # 1000 个连接，100 个 QPS 
  
  
  
  go run client.go 1000 100 https://localhost:4443

查看 server 的内存 profile。后面还会用 --base 的命令，比较前后两个 profile 文件的差异。

pprof 的命令如下：

 
 
 
 
  
  
  
  go tool pprof --http=:8000 http://127.0.0.1:3333/debug/pprof/heap

Go 1.15 mem profile

看看这个大“平顶山”，有那味了(平顶山表示可以优化，如果是那种特别窄的尖尖就没办法了)~

因为这个 pr 已经合到了 1.17，我们再用 1.17 来测一下：

 
 
 
 
  
  
  
  go1.17rc1 run server.go 
  
  
  
  go1.17rc1 run client.go 1000 100 https://localhost:4443

Go 1.17 mem profile

为了使用 --base 命令来进行比较，需要把 profile 文件保存下来：

 
 
 
 
  
  
  
  curl http://127.0.0.1:3333/debug/pprof/heap > mem.1.14 
  
  
  
  curl http://127.0.0.1:3333/debug/pprof/heap > mem.1.17

最后来比较优化前后的差异：

 
 
 
 
  
  
  
  go tool pprof -http=:8000 --base mem.1.15 mem.1.17

--base

优化效果还是很明显的。我们来看菜单栏里的 view->top：

view->top

整个优化从最终的提交来看还挺简单，但是能发现问题所在，并能结合自己的知识储备进行优化还是挺难的。我们平时也要多积累相关的优化经验，到关键时候才能顶上去。像 pprof 的使用，要自己多加练习。

好了，这就是今天全部的内容了~ 我是小X，我们下期再见~

参考资料

[1]tls 的性能优化: https://www.bilibili.com/video/BV1Z64y1m7uc

[2]这里: https://go-review.googlesource.com/c/go/+/263277

[3]位置: https://go-review.googlesource.com/c/go/+/267957

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