[БЕЗ СЛОВ] В

предыдущем видео мы рассмотрели каким образом мы можем сравнить два подхода,

каких-то два кода, какой из них быстрее, и мы узнали,

что подход с кодогенерацией будет быстрее, подхода с рефлексией.

Мы пользовались флагом benchmem у бенчмарка,

и в этом видео мы поговорим о том,

как посмотреть не просто какой вариант быстрее,

а за счет чего какой-то вариант быстрее или медленнее.

В Go вы можете снять профиль либо процессора,

используя директиву cpuprofile и путь

куда складировать данные,

либо профилирование памяти.

Причем, я указал rate 1,

то есть фактически регистрировать в каждую локацию.

Вы можете использовать либо и CPU, и память вместе, либо по отдельности.

Я использую вместе для того, чтобы он мне их построил.

Сейчас я это запущу.

Итак, я запустил.

Видно, как по-прежнему, что кодогенерация будет быстрее практически в два раза.

Теперь я хочу посмотреть, почему.

Когда я снял профиль, теперь мне нужно его каким-то образом проанализировать.

В Go для этого есть инструмент, называется pprof.

Запускается он таким образом: go tool pprof,

ваш выполняемый файл.

Если вы собираете его через test,

то вот он таким образом собрался: test.exe и путь к профилировщику.

Начнем мы с CPU.

[БЕЗ СЛОВ] Запустился pprof.

Сначала давайте посмотрим на топ операции, которые выполнялись.

Ну, тут только runtime, то есть чисто сам runtime Go.

Тут нет наших операций, они не были достаточно быстрые.

Но я могу ввести нужную мне

функцию и посмотреть, что именно там, где занимало время.

Я знаю мою функцию, она называется Unpack, точнее их там две.

Я использую команду list и ввожу функцию Unpack, и теперь мне

вывелись на экран те места,

где было сколько-либо много

задействовано CPU времени.

Посмотрим сначала UnpackBin, это кодогенерация.

Вот где, что тут тратило время.

В основном, конечно, это чтение бинарных данных затрачивается,

ну, и преобразование слайса byte в строке.

А если мы посмотрим рефлексию,

то мы не только тратим время на чтение бинарных данных,

но еще и на их установку вот здесь, и вот тут тоже.

Но по коду иногда бывает ковыряться не очень много, хочется как-то и с высоты

птичьего полета обозревать свою программу, свои владения и смотреть, что там как.

Для этого pprof может строить уже картинку с

графиком в любом нужном вам формате, либо вы можете запустить ее прямо из pprof.

Делается это: команда web, enter.

У меня открылся браузер, и теперь видны фактически все кишки.

У меня не очень много горячих мест.

На самом деле все горячие места занимают runtime и операции, там, с памятью.

Но, тем не менее, тут можно найти мои программы.

Вот отлично!

Смотрите, вот test, вот BenchmarkCodegen.

Так, 0.17, а вот BenchmarkReflect, 0.25,

и дальше мы уже можем смотреть, где тут что выделяется.

Например, UnpackReflect,

они все выделяли какие-то новые объекты, все читали,

но вот Reflect куда-то ушел, ушел, ушел, ушел...

куда-то ушел в runtime.

Таким образом, вы можете найти нужное

узкое место и попробовать его оптимизировать.

Но это профиль CPU, давайте теперь посмотрим на профиль памяти.

Указываем mem.out.

В профиле памяти несколько разных режимов.

Тут можно посмотреть место, которое в данный момент занимает либо по количеству

объектов, либо по самой памяти либо места, где были совершены больше всего локаций.

Вот например, если я введу сразу, то в данный момент в основном занимает runtime,

и, более того, я больше всего вижу снятие самого хипа тут,

но если я посмотрю на аллокации, alloc...

это команда alloc_space, где были произведены аллокации.

Теперь смотрим top, и уже в top я вижу свои функции: UnpackBin,

UnpackReflect, Codegen, BenchmarkReflect.

Теперь я опять могу использовать команду list и посмотреть Unpack,

где было выделение.

Как всегда Reader с присваиваемой переменной

и выделение слайса byte для чтения.

string — конвертация слайса byte в строку, ну, и так далее.

Это кодогенерация, а вот reflect.

То есть помимо того, что я читаю, вот тут еще много выделено памяти.

Что это такое?

Это присвоение в поле.

То есть я не сразу присваиваю в поле структуры,

а должен провести это через reflect.Value.

Ну и тоже слайс byte.

Точно так же как и CPU, мы можем посмотреть на это в виде web.

Web.

И тут мы уже можем увидеть чуть-чуть побольше.

Смотрите, тут уже все-таки наша программа в этих местах выделила больше памяти.

Посмотрим, UnpackReflect и UnpackBin — они оба используют binary.Read,

оба выделяют строку, но вот Reflect,

в ряд с reflect еще тратит на reflect.(*rtype).Field,

reflect.(*structType).Field, то есть это вот он,

вот как раз overhead, который накладывает Reflect на ваши оперции.

Здесь его наглядно видно.

Так, это было alloc_space,

а теперь давайте посмотрим, где именно сами объекты выделялись.

[БЕЗ СЛОВ] [БЕЗ

СЛОВ] [БЕЗ СЛОВ] Ну,

по-прежнему мы видим, что там же,

хотя на первом месте выделяется создание новой строки.

Также давайте посмотрим по-прежнему нашу функцию Unpack.

Ну и где были объекты?

Вот здесь объекты, вот здесь много было выделено, ну, и также вот тут.

О, всего одна!

Всего один объект выделяется на данном Unpack.

Это очень мощный инструмент исследования.

Вы можете глубоко-глубоко зарыться туда и при помощи него

оптимизировать вашу программу так, как вам надо.

Ну, и давайте под конец посмотрим web.

Ну, и опять web уже AllocObject], где какие объекты были выделены.

Смотрите, вот UnpackBin, то есть метод, который был получен кодогенерацией.

Он всего лишь выделяет строку, ну и считает бинарные данные.

А вот метод, который распаковывает данные через Reflect.

Он не только читает бинарные данные,

но еще и использует конвертацию в пустой интерфейс,

вот этот вот кусок: runtime.convT2E, ну, и структуры Reflect:

reflect.(*rtype).Field и reflect.(*structType).Field.

Вот тут тоже видно overhead, который накладывает Reflect,

и именно из-за чего Reflect медленнее, чем кодогенерация.

pprof — очень мощный инструмент.

Я dам рассказываю только про очень мощные инструменты в Go, других там нет.

Вы можете использовать либо для бенчмарка.

Более того, вы можете снимать дампы памяти и дампы профилирования процессора

прямо с работающей программы, но это мы будем рассматривать отдельно.

Профилирование через pprof

Разработка веб-сервисов на Go - основы языка

Conheça os instrutores