Go语言中常用的开发神器

Go语言（或 Golang）起源于 2007 年，并在 2009 年正式对外发布。Go 是非常年轻的一门语言，它的主要目标是“兼具 Python 等动态语言的开发速度和 C/C++ 等编译型语言的性能与安全性”。

Go语言是编程语言设计的又一次尝试，是对类C语言的重大改进，它不但能让你访问底层操作系统，还提供了强大的网络编程和并发编程支持。Go语言的用途众多，可以进行网络编程、系统编程、并发编程、分布式编程。

单元测试

Java的单元测试需要使用第三方库，一般是Junit，配置起来比较复杂。在使用了golang之后发现golang自带的单元测试真的非常简单。 如果我们有一个cal.go文件，那么其对应的单元测试文件为cal_test.go，其中的方法命名必须为TestXxx，这种按照命名进行单元测试的方式简单有效，也正是通常所说的“约定大于配置”。 来看一个简单的例子：

package unit

func add(a int, b int) int {
  return a + b
}

func sub(a int, b int) int {
  return a - b
}
package unit

import (
   "github.com/stretchr/testify/assert"
   "testing"
)

func TestAdd(t *testing.T) {
   assert.Equal(t, 10, add(5, 5))
}

func TestSub(t *testing.T) {
   assert.Equal(t, 0, sub(5, 5))
}

执行单元测试只需要运行（更多用法参考go help test）

go test --cover cal_test.go cal.go -v

benchmark

和单元测试类似，golang的benchmark也是开箱即用。在cal_test.go基础上增加一个BenchmarkAdd方法

package unit

import (
  "github.com/stretchr/testify/assert"
  "testing"
)

func TestAdd(t *testing.T) {
  assert.Equal(t, 10, add(5, 5))
}

func TestSub(t *testing.T) {
  assert.Equal(t, 0, sub(5, 5))
}

func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
  for i:= 0; i 

执行即可（更多用法参考go help test）

go test -bench=. -cpu=4 -count=3

pprof

pprof是golang自带的可以用来做cpu、内存、锁分析的工具，非常类似java的async-profiler。 pprof的使用非常简单，只需要在代码中引入net/http/pprof包，然后监听一个端口即可。 一个简单的例子如下：

package main

import (
   "fmt"
   "log"
   "net/http"
   "time"
   _ "net/http/pprof"
)

func main() {
   go func() {
       //example: visit http://127.0.0.1:6060/debug/pprof in browser.
       err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)
       if err != nil {
           fmt.Println("failed to start pprof goroutine:", err)
       }
   }()

   http.HandleFunc("/", handler)
   log.Fatal(http.ListenAndServe("localhost:8000", nil))
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
   time.Sleep(1 * time.Second)
   eat()
   time := time.Now().Unix() * 2 + 1000000
   fmt.Fprintf(w, "URL.Path = %q; time = %d\n", r.URL.Path, time)
}

func eat() {
   loop := 10000000000
   for i := 0; i do nothing
   }
}

在命令行中输入

go tool pprof http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/profile

同时不停的请求，让pprof能采集到数据，这里我的请求是

curl http://127.0.0.1:8000/hello

等待30秒后，采集结束会显示采集文件的地址

Saved profile in /Users/roshi/pprof/pprof.samples.cpu.003.pb.gz

此时可以使用top等命令直接查看cpu消耗过高的函数，更多命令可以使用help查看。

或者把文件下载下来用可视化的界面来分析，可以使用

go tool pprof -http=":8080" /User/roshi/pprof/pprof.samples.cpu.003.pb.gz

来开启一个可视化的页面，查看，如果报错需要安装graphviz，安装文档在这里可以查找：https://graphviz.gitlab.io/download/

访问 http://localhost:8080/ui/ 可以看到下图，其中面积最大的块表示消耗cpu最多

这里有一篇文章对pprof介绍的很仔细，可以参考：https://blog.wolfogre.com/posts/go-ppof-practice/

dlv

pprof很好用，但有一个缺点是必须事先在代码中开启，如果线上出问题且没有开启pprof，可能就需要类似jstack、jmap、arthas等这类工具来排查。这里推荐一个最近使用过非常好用的golang问题排查利器——dlv，项目地址见

https://github.com/go-delve/delve

它很有用的一个功能是attach，可以attach到正在运行的golang程序，查看goroutine。这点可以很好的排查线上问题。 各个平台的安装在github上写的很清楚，需要说明的是安装dlv的golang版本和要排查进程的golang版本需要保持一致。 先写一个测试程序，起两个goroutine，一个运行，一个阻塞

package main

import (
  "fmt"
  "sync"
)

func main()  {
  go count()
  go wait()
  wait()
}

func count()  {
  count := 0
  for {
     count = count + 1
     if count % 1000000000 == 0 {
        fmt.Println("I'm a running routine")
     }
  }
}

func wait()  {
  wg := sync.WaitGroup{}
  wg.Add(1)
  wg.Wait()
}

运行起来，然后使用dlv进行attach，如下图（具体命令可以attach后使用help查看）

这样很方便地看到了各个goroutine在干啥