Go服务器性能调优：避坑选型，QPS翻倍实战

　　去年四月那场Go服务器调优，我现在想起来还后槽牙发酸。当时运维说生产环境QPS卡在三千八，我原以为换个协程池调度算法就能翻篇——结果在测试环境压了三天，指标纹丝不动，反而把监控告警阈值给干爆了三次。那会儿机房空调坏了，三十多度的闷热里，我盯着Go tool pprof的火焰图，突然发现个离谱的事儿：某个中间件的日志打印，居然占了百分之十二的CPU时间。

　　老张叼着冰棍凑过来时，我正对着火焰图上的“log.Printf”发愣。他伸手戳了戳屏幕：“这玩意儿我上周就说过，开发非说‘日志能占多少资源’。”话音没落，隔壁工位的小李突然拍桌子：“我艹！这goroutine泄漏怎么又冒出来了？”原来他为了复现问题，把压测并发数从五十提到三百，结果服务直接僵死——监控里goroutine数量跟坐火箭似的，蹭蹭涨到两万八。

　　后来查出来是某个异步任务没加超时控制，加上日志打印没做异步缓冲，两件事凑一块儿，直接把服务器资源榨干了。我原以为换个日志库就能解决，结果测试环境压测时，新库的异步队列又爆了——因为开发没调大队列长度，默认的五百条根本撑不住高峰流量。那天下午我改了八版配置，每次改完都得等十分钟压测结果，中间还接了三个电话：运维说磁盘IO爆了，产品说用户反馈延迟高，测试说自动化用例挂了一半。

　　最扯的是换协程池那回。我选了三个主流库：ants、tunny、gocraft/work，在测试环境跑对比压测。结果ants在并发两千时突然崩溃，tunny的调度策略在低负载下反而比高负载还慢，gocraft/work倒是稳定，但QPS只比原生goroutine高百分之五——这点提升连运维的KPI都够不上。那天我盯着压测报告，突然发现个细节：测试环境的机器是32核，生产环境是16核——合着我在32核上测出来的“优化”，到生产环境根本不适用。

文章配图，仅供参考

　　现在回头看，那场调优最站得住脚的，还真是“优胜劣汰”这四个字。不是说你用了多牛逼的库、多复杂的算法就能赢，而是得先搞清楚瓶颈在哪儿——是CPU？内存？IO？还是像我们这样，被日志和goroutine泄漏这种“小问题”拖垮了。我见过太多团队，一上来就堆技术栈，结果连问题根儿都没摸到，白折腾半天。

　　对了，那天压测时我还干了件蠢事：为了看实时指标，把Prometheus的采样间隔从十五秒改成了一秒。结果监控数据库直接被撑爆了，运维冲过来时，我正蹲在机房角落删历史数据——那场面，现在想起来还尴尬。

　　现在再遇到性能问题，我第一件事就是先看监控、抓火焰图、查goroutine堆栈，把瓶颈定位到具体模块再动手。至于选什么库、用什么算法？先跑个小规模压测试试，能跑通再扩大规模——毕竟，生产环境不会陪你玩“我猜这个能行”的游戏。

　　不过话说回来，那场调优也不是没遗憾。比如我们自己写的协程池，后来发现在高并发下，channel的争用会成为新瓶颈——但当时生产环境已经稳了，运维死活不让再改代码，说“现在这样够用就行”。所以有时候，“够用”比“完美”更重要，尤其是在生产环境。

（编辑：站长网）

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