golang pprof 監控goroutine thread統計原理詳解

2023-04-08 06:00:40

引言

在之前 golang pprof監控系列文章裡我分別介紹了go trace以及go pprof工具對memory，block，mutex這些維度的統計原理，今天我們接著來介紹golang pprof工具對於goroutine 和thread的統計原理。

還記得在golang pprof監控系列 memory，block，mutex 使用文章裡，通過http介面的方式暴露的方式展現指標資訊那個網頁圖嗎？

這一節，我將會介紹其中的goroutine部分和threadcreate部分。

老規矩，在介紹統計原理前，先來看看http介面暴露的方式暴露了哪些資訊。

http 介面暴露的方式

讓我們點選網頁的goroutine 連結。。。

goroutine profile 輸出資訊介紹

進入到了一個這樣的介面，我們挨個分析下網頁展現出來的資訊:

首先位址列 /debug/pprof/goroutine?debug= 1 代表這是在存取goroutine指標資訊，debug =1 代表存取的內容將會以文字可讀的形式展現出來。 debug=0 則是會下載一個goroutine指標資訊的二進位制檔案，這個檔案可以通過go tool pprof 工具去進行分析，關於go tool pprof 的使用網上也有相當多的資料，這裡就不展開了。 debug = 2 將會把當前所有協程的堆疊資訊以文字可讀形式展示在網頁上。如下圖所示:

debug =2 時的如上圖所示，41代表協程的id，方括號內running代表了協程的狀態是執行中，接著就是該協程此時的堆疊資訊了。

讓我們再回到debug = 1的分析上面去，剛才分析完了位址列裡的debug引數，接著，我們看輸出的第一行

goroutine profile: total 6
1 @ 0x102ad6c60 0x102acf7f4 0x102b04de0 0x102b6e850 0x102b6e8dc 0x102b6f79c 0x102c27d04 0x102c377c8 0x102d0fc74 0x102bea72c 0x102bebec0 0x102bebf4c 0x102ca4af0 0x102ca49dc 0x102d0b084 0x102d10f30 0x102d176a4 0x102b09fc4
#	0x102b04ddf	internal/poll.runtime_pollWait+0x5f		/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/runtime/netpoll.go:303
#	0x102b6e84f	internal/poll.(*pollDesc).wait+0x8f		/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:84

......

goroutine profile 表明了這個profile的型別。

total 6 代表此時一共有6個協程。

接著是下面一行，1 代表了在這個堆疊上，只有一個協程在執行。但其實在計算出數位1時，並不僅僅按堆疊去做區分，還依據了協程labels值，也就是協程的堆疊和lebels標籤值共同構成了一個key，而數位1就是在遍歷所有協程資訊時，對相同key進行累加計數得來的。

我們可以通過下面的方式為協程設定labels。

	pprof.SetGoroutineLabels(pprof.WithLabels(context.Background(), pprof.Labels("name", "lanpangzi", "age", "18")))

通過上述程式碼，我可以為當前協程設定了兩個標籤值，分別是name和age，設定label值之後，再來看debug=1後的網頁輸出，可以發現設定的labels出現了。

1 @ 0x104f86c60 0x104fb7358 0x105236368 0x104f867ec 0x104fba024
# labels: {"age":"18", "name":"lanpangzi"}
#	0x104fb7357	time.Sleep+0x137	/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/runtime/time.go:193
#	0x105236367	main.main+0x437		/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/main/main.go:46
#	0x104f867eb	runtime.main+0x25b	/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/runtime/proc.go:255

而數位1之後，就是協程正在執行的堆疊資訊了。至此，goroutine指標的輸出資訊介紹完畢。

threadcreate 輸出資訊介紹

介紹完goroutine指標的輸出資訊後，再來看看threadcreate 執行緒建立指標的輸出資訊。

老規矩，先看位址列，debug=1代表輸出的是文字可讀的資訊，threadcreate 就沒有debug=2的特別輸出了，debug=0時同樣也會下載一個可供go tool pprof分析的二進位制檔案。

接著threadcreate pfofile表明了profile的型別， total 12 代表了此時總共有12個執行緒被建立，然後緊接著是11 代表了在這個總共有11個執行緒是在這個堆疊的程式碼段上被建立的，注意這裡後面沒有堆疊內容，說明runtime在建立執行緒時，並沒有把此時的堆疊記錄下來，原因有可能是這個執行緒是runtime自己使用的，堆疊沒有必要展示給使用者，所以乾脆不記錄了，具體原因這裡就不深入研究了。

下面輸出的內容可以看到在main方法裡面建立了一個執行緒，runtime.newm 方法內部，runtime會啟動一個系統執行緒。

threadcreate 輸出內容比較簡單，沒有過多可以講的。

程式程式碼暴露指標資訊

看完了http介面暴露著兩類指標的方式，我們再來看看如何通過程式碼來暴露他們。還記得在golang pprof監控系列memory，block，mutex 使用是如何通過程式程式碼暴露memory block mutex 指標的嗎，goroutine 和 threadcreate 和他們一樣，也是通過pprof.Lookup方法進行暴露的。

os.Remove("goroutine.out")
	f, _ := os.Create("goroutine.out")
	defer f.Close()
	err := pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(f, 1)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	
	.... 
	
	os.Remove("threadcreate.out")
	f, _ := os.Create("threadcreate.out")
	defer f.Close()
	err := pprof.Lookup("threadcreate").WriteTo(f, 1)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

無非就是將pprof.Lookup的傳入的引數值改成對應的指標名即可。

接著我們來看看runtime內部是如何對這兩種型別的指標進行統計的，好的，正戲開始。

統計原理介紹

無論是 goroutine 還是threadcreate 的指標資訊的輸出，都是呼叫了同一個方法writeRuntimeProfile。 golang 原始碼版本 go1.17.12。

// src/runtime/pprof/pprof.go:708
func writeRuntimeProfile(w io.Writer, debug int, name string, fetch func([]runtime.StackRecord, []unsafe.Pointer) (int, bool)) error {
	var p []runtime.StackRecord
	var labels []unsafe.Pointer
	n, ok := fetch(nil, nil)
	for {
		p = make([]runtime.StackRecord, n+10)
		labels = make([]unsafe.Pointer, n+10)
		n, ok = fetch(p, labels)
		if ok {
			p = p[0:n]
			break
		}
	}
	return printCountProfile(w, debug, name, &runtimeProfile{p, labels})
}

讓我們來分析下這個函數，函數會傳遞一個fetch 方法，goroutine和threadcreate資訊在輸出時選擇了不同的fetch方法來獲取到各自的資訊。

為了對主幹程式碼有比較清晰的認識，先暫時不看fetch方法的具體實現，此時我們只需要知道，fetch方法可以將需要的指標資訊獲取到，並且將資訊的堆疊存到變數名為p的堆疊型別的切片裡，然後將labels資訊，儲存到變數名為labels的切片裡。

注意：只有goroutine型別的指標才有labels資訊

獲取到了堆疊資訊，labels 資訊，接著就是要將這些資訊進行輸出了，進行輸出的函數是上述原始碼裡的最後一行中的printCountProfile 函數。

printCountProfile 函數的邏輯比較簡單，我簡單概括下，輸出的時候會將 printCountProfile 引數中的堆疊資訊連同labels構成的結構體進行遍歷，堆疊資訊和labels資訊組合作為key，對相同key的內容進行累加計數。最後 printCountProfile 將根據debug的值的不同選擇不同的輸出方式，例如debug=0是二進位制檔案下載方式，debug=1則是網頁文字可讀方式進行輸出

至此，對goroutine和threadcreate 指標資訊的輸出過程應該有了解了，即通過fetch方法獲取到指標資訊，然後通過printCountProfile 方法對指標資訊進行輸出。

fetch 方法的具體實現，我們還沒有開始介紹，現在來看看，goroutine和threadcreate資訊在輸出時選擇了不同的fetch方法來獲取到各自的資訊。

原始碼如下:

// src/runtime/pprof/pprof.go:661  
func writeThreadCreate(w io.Writer, debug int) error {
	return writeRuntimeProfile(w, debug, "threadcreate", func(p []runtime.StackRecord, _ []unsafe.Pointer) (n int, ok bool) {
		return runtime.ThreadCreateProfile(p)
	})
}

// src/runtime/pprof/pprof.go:680 
func writeGoroutine(w io.Writer, debug int) error {
	if debug >= 2 {
		return writeGoroutineStacks(w)
	}
	return writeRuntimeProfile(w, debug, "goroutine", runtime_goroutineProfileWithLabels)
}

goroutine 指標資訊在輸出時，會選擇runtime_goroutineProfileWithLabels函數來獲取goroutine指標，而threadcreate 則會呼叫 runtime.ThreadCreateProfile(p) 去獲取threadcreate指標資訊。

goroutine fetch 函數實現

runtime_goroutineProfileWithLabels 方法的實現是由go:linkname 標籤連結過去的，實際底層實現的方法是 runtime_goroutineProfileWithLabels。

// src/runtime/mprof.go:744
//go:linkname runtime_goroutineProfileWithLabels runtime/pprof.runtime_goroutineProfileWithLabels
func runtime_goroutineProfileWithLabels(p []StackRecord, labels []unsafe.Pointer) (n int, ok bool) {
	return goroutineProfileWithLabels(p, labels)
}

goroutineProfileWithLabels 就是實際獲取goroutine堆疊和標籤的方法了。

我們往goroutineProfileWithLabels 傳遞了兩個陣列，分別用於儲存堆疊資訊，和labels資訊，而goroutineProfileWithLabels 則負責將兩個陣列填充上對應的資訊。

goroutineProfileWithLabels 的邏輯也比較容易，我這裡僅僅簡單概括下，其內部會通過一個全域性變數allgptr 去遍歷所有的協程，allgptr 儲存了程式中所有的協程的地址，而協程的結構體g內部，有一個叫做label的屬性，這個值就代表協程的標籤值,在遍歷協程時，通過該屬性便可以獲取到標籤值了。

threadcreate fetch 函數實現

runtime.ThreadCreateProfile 是獲取threadcreate 指標的方法。

原始碼如下：

func ThreadCreateProfile(p []StackRecord) (n int, ok bool) {
	first := (*m)(atomic.Loadp(unsafe.Pointer(&allm)))
	for mp := first; mp != nil; mp = mp.alllink {
		n++
	}
	if n <= len(p) {
		ok = true
		i := 0
		for mp := first; mp != nil; mp = mp.alllink {
			p[i].Stack0 = mp.createstack
			i++
		}
	}
	return
}

首先是獲取到allm變數的地址，allm是一個全域性變數，它其實是儲存所有m連結串列的表頭元素。

// src/runtime/runtime2.go:1092
var (
	allm       *m
	.....

在golang裡，每建立一個m結構便會在底層建立一個系統執行緒，所以你可以簡單的認為m就是代表了一個執行緒。可以之後深入瞭解下gpm模型。

for mp := first; mp != nil; mp = mp.alllink {
			p[i].Stack0 = mp.createstack
			i++
		}

然後 ThreadCreateProfile 裡這段邏輯就是遍歷了整個m連結串列，將m結構體儲存的堆疊資訊賦值給引數p，p則是我們需要填充的堆疊資訊陣列，在m結構體裡，alllink是一個指向連結串列下一個元素的指標，每次新建立m時，會將新m插入到表頭位置，然後更新allm變數。

總結

至此，goroutine 和threadcreate的使用和原理都介紹完了，他們比起之前的memory，block之類的統計相對來說比較簡單，簡而言之就是遍歷一個全域性變數allgptr或者allm ，遍歷時獲取到協程或者執行緒的堆疊資訊和labels資訊，然後將這些資訊進行輸出即可。

以上就是golang pprof 監控goroutine thread統計原理詳解的詳細內容，更多關於go pprof goroutine thread統計的資料請關注it145.com其它相關文章！