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：

 1package main
 2
 3import (
 4	"crypto/tls"
 5	"fmt"
 6	"io/ioutil"
 7	"net/http"
 8	"os"
 9	"strconv"
10	"sync"
11
12	"go.uber.org/ratelimit"
13)
14
15func main() {
16	url := os.Args[3]
17	connNum, err := strconv.ParseInt(os.Args[1], 10, 64)
18	if err != nil {
19		fmt.Println(err)
20		return
21	}
22
23	qps, err := strconv.ParseInt(os.Args[2], 10, 64)
24	if err != nil {
25		fmt.Println(err)
26		return
27	}
28
29	bucket := ratelimit.New(int(qps))
30
31	var l sync.Mutex
32	connList := make([]*http.Client, connNum)
33
34	for i := 0; ; i++ {
35		bucket.Take()
36		i := i
37		go func() {
38			l.Lock()
39			if connList[i%len(connList)] == nil {
40				connList[i%len(connList)] = &http.Client{
41					Transport: &http.Transport{
42						TLSClientConfig:     &tls.Config{InsecureSkipVerify: true},
43						IdleConnTimeout:     0,
44						MaxIdleConns:        1,
45						MaxIdleConnsPerHost: 1,
46					},
47				}
48			}
49			conn := connList[i%len(connList)]
50			l.Unlock()
51			if resp, e := conn.Get(url); e != nil {
52				fmt.Println(e)
53			} else {
54				defer resp.Body.Close()
55				ioutil.ReadAll(resp.Body)
56			}
57		}()
58	}
59
60}

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：

 1package main
 2
 3import (
 4	"fmt"
 5	"net/http"
 6	_ "net/http/pprof"
 7)
 8
 9var content = make([]byte, 16000)
10
11func sayhello(wr http.ResponseWriter, r *http.Request) {
12	wr.Header()["Content-Length"] = []string{fmt.Sprint(len(content))}
13	wr.Header()["Content-Type"] = []string{"application/json"}
14	wr.Write(content)
15}
16
17func main() {
18	go func() {
19		http.ListenAndServe(":3333", nil)
20	}()
21	http.HandleFunc("/", sayhello)
22
23	err := http.ListenAndServeTLS(":4443", "server.crt", "server.key", nil)
24	if err != nil {
25		fmt.Println(err)
26	}
27}

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：

1go run server.go
2
3# 1000 个连接，100 个 QPS
4go 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：

1go 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：

1go1.17rc1 run server.go
2go1.17rc1 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：

1curl http://127.0.0.1:3333/debug/pprof/heap > mem.1.14
2curl http://127.0.0.1:3333/debug/pprof/heap > mem.1.17

最后来比较优化前后的差异：

1go 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。