Go服务的自动采样方案设计思路

[kevinyan815]

Go的pprof工具集，提供了Go程序内部多种性能指标的采样能力，我们常会用到的性能采样指标有这些：

• profile：CPU采样
• heap：堆中活跃对象的内存分配情况的采样
• goroutine：当前所有goroutine的堆栈信息
• allocs: 会采样自程序启动所有对象的内存分配信息（包括已经被GC回收的内存）
• threadcreate：采样导致创建新系统线程的堆栈信息

怎么获取采样信息

网上最常见的例子是在服务端开启端口让客户端通过HTTP访问指定的路由进行各种信息的采样

import (
	"net/http/pprof"
)

func main() {
	http.HandleFunc("/debug/pprof/heap", pprof.Index)
	http.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
	http.HandleFunc("/", index)
	......
	http.ListenAndServe(":80", nil)
}

$ go tool pprof http://localhost/debug/pprof/profile

这种方法的弊端就是

• 需要客户端主动请求特定路由进行采样，没法在资源出现尖刺的第一时间进行采样。
• 会注册多个/debug/pprof类的路由，相当于对 Web 服务有部分侵入。
• 对于非 Web 服务，还需在服务所在的节点上单独开 HTTP 端口，起 Web 服务注册 debug 路由才能进行采集，对原因服务侵入性更大。

Runtime pprof

除了上面通过HTTP访问指定路由进行采样外，还有一种主要的方法是使用runtime.pprof 提供的Lookup方法完成各资源维度的信息采样。

// lookup takes a profile name
pprof.Lookup("heap").WriteTo(some_file, 0)
pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(some_file, 0)
pprof.Lookup("threadcreate").WriteTo(some_file, 0)

CPU的采样方式runtime/pprof提供了单独的方法在开关时间段内对 CPU 进行采样

bf, err := os.OpenFile('tmp/profile.out', os.O_RDWR | os.O_CREATE | os.O_APPEND, 0644)
err = pprof.StartCPUProfile(bf)
time.Sleep(2 * time.Second)
pprof.StopCPUProfile()

这种方式是操作简单，把采样信息可以直接写到文件里，不需要额外开端口，再手动通过HTTP进行采样，但是弊端也很明显--不停的采样会影响性能。固定时间间隔的采样（比如每隔五分钟执行一次采样）不够有针对性，有可能采样的时候资源并不紧张。

适合采样的时间点

经过了上面的分析，现在看来只要让Go进程在自己占用资源突增或者超过一定的阈值时再用pprof对程序Runtime进行采样，才是最合适的，那么接下来我们就要想一下，到底以什么样的规则，才能判断出当前周期是适合采样的时段呢。

判断采样时间点的规则

CPU 使用，内存占用和 goroutine 数，都可以用数值表示，所以无论是使用率慢慢上升知道超过阈值，还是突增之后迅速回落，都可以用简单的规则来表示，比如：

• cpu/mem/goroutine数 突然比正常情况下的平均值高出了一定的比例，比如说资源占用率突增25%就是出现了资源尖刺。
• cpu/mem/goroutine数 超过了程序正常运行情况下的阈值，比如说80%就定义为服务资源紧张。

这两条规则可以描述大部分情况下的异常，第一个规则可以表示瞬时的，剧烈的抖动，之后可能迅速恢复正常；规则二可以用来表示那些缓慢上升，但最终超出系统负荷的情况，例如内存使用率突增，直至几小时后 OOM。

而与均值的差异对比，在没有历史数据的情况下，就只能在程序内自行收集了，比如进程的内存使用率，我们可以以每 10 秒为一个周期，运行一次采集，在内存中保留最近 N 个周期的 内存使用率，并持续与之前记录的内存使用率均值进行求差值：

比如像图里的情况，前五个周期收集到的内存占用率在35%左右波动，而最新周期收集到的数据为70%，这显然是瞬时触发导致的异常情况，那么我们就可以在这个时间点，自动让程序调用 pprof 把 mem 信息采样到文件里，后续无论服务是否已重启都能把采样信息拿下来分析。

而关于怎么让Go程序获取本进程的CPU、Mem使用量在系统中的占比，我们在之前的文章 用Go怎么监控Go程序的资源使用情况 已经跟大家分享过了，只需要编码实现在上面描述的两个采样时机进行采样即可。

社区里其实已经有开源库实现了类似的功能，比如曹大在蚂蚁的时候设计的Holmes ，其实曹大在桃花源公众号里发文章分享过。 使用起来也比较方便，比如下面是一个对内存使用率突增25%和超过阈值80%这两种情况下让程序自动进行Mem信息采样的例子。

package main

import (
	"net/http"
	"time"

	"github.com/mosn/holmes"
)

func init() {
	http.HandleFunc("/make1gb", make1gbslice)
	go http.ListenAndServe(":10003", nil)
}

func main() {
	h, _ := holmes.New(
		holmes.WithCollectInterval("2s"),
		holmes.WithCoolDown("1m"),
		holmes.WithDumpPath("/tmp"),
		holmes.WithTextDump(),
		holmes.WithMemDump(3, 25, 80),
	)
	h.EnableMemDump().Start()
	time.Sleep(time.Hour)
}

func make1gbslice(wr http.ResponseWriter, req *http.Request) {
	var a = make([]byte, 1073741824)
	_ = a
}

• holmes.WithCollectInterval("2s") 指定 2s 为区间监控进程的资源占用率， 线上建议设置大于10s的采样区间。
• holmes.WithMemDump(3, 25, 80) 指定进程的mem占用率超过3%后（线上建议设置成30），如果有25%突增，或者总占用率超过80%后进行采样

通过采样能获取到了内存资源突增时的程序调用栈，[1: 1073741824] 表示有一个对象消耗了1GB的内存，通过调用栈分析我们也能快速找到找到造成资源占用的代码位置。

heap profile: 0: 0 [1: 1073741824] @ heap/1048576
0: 0 [1: 1073741824] @ 0x42ba3ef 0x4252254 0x4254095 0x4254fd3 0x425128c 0x40650a1
#	0x42ba3ee	main.make1gbslice+0x3e			/Users/xargin/go/src/github.com/mosn/holmes/example/1gbslice.go:24
#	0x4252253	net/http.HandlerFunc.ServeHTTP+0x43	/Users/xargin/sdk/go1.14.2/src/net/http/server.go:2012
#	0x4254094	net/http.(*ServeMux).ServeHTTP+0x1a4	/Users/xargin/sdk/go1.14.2/src/net/http/server.go:2387
#	0x4254fd2	net/http.serverHandler.ServeHTTP+0xa2	/Users/xargin/sdk/go1.14.2/src/net/http/server.go:2807
#	0x425128b	net/http.(*conn).serve+0x86b		/Users/xargin/sdk/go1.14.2/src/net/http/server.go:1895

关于这个库更详细的使用介绍可以直接看仓库提供的Get Started 教程 https://github.com/mosn/holmes

另外我还做了个docker 方便进行试验，上传到了Docker Hub上，大家感兴趣的可以Down下来自己在电脑上快速试验一下。

通过以下命令即可快速体验。 docker run --name go-profile-demo -v /tmp:/tmp -p 10030:80 --rm -d kevinyan001/go-profiling

容器里Go服务提供的路由如下

三个路由分别对应了内存、CPU过载、通道阻塞，可以直接压测访问，观察效果。