Golang 大杀器之性能剖析 PProf( 二 ) _Golang

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三、PProf 可视化界面这是令人期待的一小节。在这之前，我们需要简单的编写好测试用例来跑一下
编写测试用例（1）新建 data/d_test.go，文件内容：

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（2）执行测试用例

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-memprofile 也可以了解一下
启动 PProf 可视化界面方法一：
$ go tool pprof -http=:8080 cpu.prof方法二：
$ go tool pprof cpu.prof $ (pprof) web如果出现 Could not execute dot; may need to install graphviz.，就是提示你要安装 graphviz 了（请右拐谷歌）
查看 PProf 可视化界面（1）Top

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（2）Graph

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框越大，线越粗代表它占用的时间越大哦
（3）Peek

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（4）Source

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通过 PProf 的可视化界面，我们能够更方便、更直观的看到 Go 应用程序的调用链、使用情况等，并且在 View 菜单栏中，还支持如上多种方式的切换
你想想，在烦恼不知道什么问题的时候，能用这些辅助工具来检测问题，是不是瞬间效率翻倍了呢
四、PProf 火焰图另一种可视化数据的方法是火焰图，需手动安装原生 PProf 工具：

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（3）查看 PProf 可视化界面
打开 PProf 的可视化界面时，你会明显发现比官方工具链的 PProf 精致一些，并且多了 Flame Graph（火焰图）
它就是本次的目标之一，它的最大优点是动态的。调用顺序由上到下（A -> B -> C -> D），每一块代表一个函数，越大代表占用 CPU 的时间更长。同时它也支持点击块深入进行分析！

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总结在本章节，粗略地介绍了 Go 的性能利器 PProf 。在特定的场景中，PProf 给定位、剖析问题带了极大的帮助
希望本文对你有所帮助，另外建议能够自己实际操作一遍，最好是可以深入琢磨一下，内含大量的用法、知识点
思考题你很优秀的看到了最后，那么有两道简单的思考题，希望拓展你的思路
（1）flat 一定大于 cum 吗，为什么？什么场景下 cum 会比 flat 大？
（2）本章节的 demo 代码，有什么性能问题？怎么解决它？