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:

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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:

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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:

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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:

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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:

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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:

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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:

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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。