41｜线上综合案例：节约线上千台容器的性能分析实战

本文深入介绍了Go Web程序性能分析及解决实战经验，分享了解决上千台容器性能瓶颈的过程。首先描述了程序性能问题，包括QPS上涨导致的p99抖动、CPU空闲率高、内存利用率正常等现象。通过排查请求排队、程序状态恶化、网络请求处理、磁盘IO、系统调用、调度器延迟、CPU消耗、并发锁、日志写入、垃圾回收等可能的问题，逐一排除了各种假设。最终，通过分析调度器细节和使用trace工具，发现程序存在极大的QPS提升空间，且没有明显的瓶颈问题。进一步分析发现，GC阶段下大量的内存分配导致了大量的辅助标记，加上专有GC处理占用了2个线程，导致程序运行状态迅速恶化。作者提出了减少内存分配和构建内存池来复用内存的解决思路，并分享了sync.Pool的最佳实践。总之，本文通过深入分析和解决实际性能问题，为读者提供了宝贵的技术经验和解决思路。文章强调了合适的时间使用合适的工具，将起到事半功倍的效果，以及trace工具在分析程序整体运行状态和P99瓶颈问题时的强大作用。文章还指出在容器化趋势下，排查复杂问题变得更加困难，需要有体系化的思考和强大的学习能力。