分析跨多次运行的 Go 程序

最近发现不少小伙伴都对Golang很感兴趣，所以今天继续给大家介绍Golang相关的知识，本文《分析跨多次运行的 Go 程序》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

我想分析 go 程序在具有不同操作系统级别设置的不同运行之间的性能。我知道我可以通过 $ go test -cpuprofile cpu.prof -memprofile mem.prof -bench . 获取单次运行的配置文件。但是，我不知道如何聚合信息，以便可以直观地或以编程方式比较结果。

用 xonsh 脚本语言呈现一个草图，该语言是 python 和 bash 之间的克里奥尔语。不过，我也很乐意接受用纯 bash 编写的建议。

for i in range(n):
    change_system_settings()
    # Run 'go test' and save the results in cpu0.prof, cpu1.prof, cpu2.prof etc. 
    @(f'go test -cpuprofile cpu{i}.prof -memprofile mem{i}.prof -bench .'.split())

该脚本更改系统设置并通过探查器运行程序 n 次。现在，在这个过程之后，我可能留下了几十个单独的 .prof 文件。我想对它们有一个整体的了解，比较运行之间的内存和 cpu 使用情况，甚至运行数值测试来看看哪个运行是最佳的。

正确答案

如果您使用 golang 的 pprof 来分析您的 go 程序，该库有一个 merge 方法，可以将多个 pprof 输出文件合并为一个。

该库是 github.com/google/pprof，因此您只需将其导入 go 脚本即可：

import ('github.com/google/pprof/profile')

然后您需要将所有 pprof 文件加载到一个数组中。如果我们认为您这样做了，并且您已将所有文件加载（使用 os.open()）到名为 allfiles 的数组中，则可以使用以下方法合并它们：

result, err := profile.Merge(allFiles)

然后，使用 os.openfile(...) 将合并的数据输出到一个新文件中，写入该文件，然后关闭它。

老实说，我现在还没有对此进行测试，但我记得很久以前我们就是这样做的。因此从技术上讲，您可以在测试脚本中完成 for 循环后调用此 golang 脚本。

文档：https://github.com/google/pprof/blob/master/doc/README.md

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