性能分析

现在我们来采集一个profile文件，再使用PGO来重新构建服务，看看性能能提升多少。

在main.go中，我们导入了net/http/pprof包，它会自动为服务器添加一个/debug/pprof/profile地址，用于获取CPU分析数据。

通常情况下，我们都是从生产环境中收集性能分析数据，以便编译器能够获取在实际生产环境中的行为情况。但这个示例没有一个真实的“生产”环境，我们将创建一个简单的程序来生成负载，同时收集性能分析数据。将该程序的源码复制到load/main.go，并启动负载生成器（确保服务器仍在运行！）。

$ go run example.com/markdown/load

下载性能分析文件：

$ curl -o cpu.pprof "http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=30"  

下载完成后，关闭服务。

启用PGO

我们可以使用go build命令的-pgo标志要求Go工具链使用PGO进行构建。-pgo标志可以接受以下两种参数：

• 指定要使用的性能分析文件的路径
• 使用"auto"，它将使用主包目录中的default.pgo文件

我们建议将default.pgo性能分析文件提交到你的代码仓库中。将性能分析文件与源代码放在一起，可以确保用户只需获取代码仓库（无论是通过版本控制系统还是通过go get命令），就能自动获得性能分析文件，并且构建过程仍然可重现。在Go 1.20中，默认的-pgo选项是off，因此用户仍需要添加-pgo=auto选项，但预计将来的Go版本将把默认值改为-pgo=auto，这样任何构建该二进制文件的人都将获得PGO的好处。

构建：

$ mv cpu.pprof default.pgo
$ go build -pgo=auto -o markdown.withpgo

性能对比

我们将使用一个基于Go的基准测试版本的负载生成器来评估PGO对性能的影响。将这个基准测试的代码复制到load/bench_test.go文件中。

首先没有使用PGO的情况下进行测试：

$ ./markdown.nopgo  

进行测试：

$ go test example.com/markdown/load -bench=. -count=100 -source ../README.md > nopgo.txt

然后启用PGO：

$ ./markdown.withpgo  

进行测试：

$ go test example.com/markdown/load -bench=. -count=100 -source ../README.md > withpgo.txt

运行结束后进行结果对比：

$ go install golang.org/x/perf/cmd/benchstat@latest  
$ benchstat nopgo.txt withpgo.txt
goos: linux
goarch: amd64
pkg: example.com/markdown/load
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-6700HQ CPU @ 2.60GHz
       │  nopgo.txt  │             withpgo.txt             │
       │   sec/op    │   sec/op     vs base                │
Load-8   445.1µ ± 4%   408.6µ ± 2%  -8.21% (p=0.000 n=100)

新版本大约快了8.2%！在Go 1.20中，通过启用PGO，可以获得2%到4%的CPU使用率提升。性能分析文件包含了关于应用程序行为的丰富信息，而Go 1.20仅仅开始利用这些信息进行内联优化。未来的发布版本将继续改进性能，因为编译器的更多部分将利用PGO带来的好处。

原文中效率提升了2.6%

文中的代码可以在这里找到。

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