一、需求背景

性能壓測時，發(fā)現某接口存在性能瓶頸，期望借助工具定位該瓶頸，最好能定位至具體慢方法。

二、cProfile 簡介

cProfile 是 Python 標準庫中的一個模塊，用于對 Python 程序進行性能分析，它能輸出每個函數的調用次數、執(zhí)行耗時等詳細信息，可幫助開發(fā)者識別程序中運行緩慢的方法，以便進行性能優(yōu)化，適合作為上述需求的解決方案。

此外，Python 還內置了使用純 Python 實現的 profile 模塊，與 cProfile 功能一樣，只不過 cProfile 是用 C 語言編寫，性能更高、開銷更小，適合在性能敏感的環(huán)境（如線上生產環(huán)境）中使用。profile 是純 Python 實現的模塊，性能開銷相對較大，但因其用 Python 編寫，易于理解和修改，適合學習時使用。

三、使用方法

cProfile 支持三種使用方法，一是硬編碼于代碼中；二是在 Python 應用啟動時加載 cProfile 模塊；三是通過 IDE（PyCharm）運行。開發(fā)環(huán)境建議采用方法三，因其簡單易用且結果圖表豐富；生產環(huán)境建議采用方法二，此方法對代碼無侵入性。

1. 硬編碼于代碼中

示例代碼：

import cProfile

def my_function():
    # Some code to profile
    pass

profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
my_function()
profiler.disable()
profiler.print_stats()

執(zhí)行結果：

2 function calls in 0.000 seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 test.py:3(my_function)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

結果字段說明：

ncalls：函數調用的次數。

tottime：在該函數中花費的總時間，不包括調用子函數的時間。

percall：tottime 除以 ncalls。

cumtime：該函數及其所有子函數中花費的總時間。

percall：cumtime 除以原始調用次數。

filename:lineno(function)：函數所在的文件名、行號和函數名。

2. 在 Python 應用啟動時加載 cProfile 模塊

示例代碼：

python -m cProfile my_script.py # 方法一、將結果輸出至控制臺
python -m cProfile -o output.prof my_script.py # 方法二、將結果保存到指定的prof文件

可使用 snakeviz 插件（安裝方法為pip install snakeviz）分析 prof 文件。執(zhí)行snakeviz output.prof后，會將結果掛載到 web 容器中，支持通過 URL（如http://127.0.0.1:8080/snakeviz/xxxoutput.prof）訪問。

3. 通過 IDE（PyCharm）運行

使用方法：

通過菜單 [run] > [profile 'app']（其中 app 為應用名稱，下同）啟動應用。待應用執(zhí)行完畢且停止后，相關面板會輸出相應的調用統(tǒng)計與調用鏈。

調用統(tǒng)計：

表頭“Name”表示被調用的模塊或函數；“Call Count”表示被調用次數；“Time (ms)”表示耗時及百分比，時間單位為毫秒。

點擊表頭列名可對該列進行排序。

在調用統(tǒng)計中，選擇“name”列的單元格，右鍵選中“Navigate to Source”或“Show on Call Graph”，可打開其源碼或對應的調用鏈及位置。

調用鏈：

此外，通過菜單 [run] > [Concurrency Diagram 'app'] 啟動程序，可查看到線程和異步協程（Asyncio）的調用情況，如下圖所示：

四、相關配置項

1. cProfile

[root@test bin]# python3 -m cProfile -h
Usage: cProfile.py [-o output_file_path] [-s sort] [-m module | scriptfile] [arg] ...

Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -o OUTFILE, --outfile=OUTFILE
                        Save stats to <outfile> #  將分析結果輸出到指定的文件中。
  -s SORT, --sort=SORT  Sort order when printing to stdout, based on pstats.Stats class # 指定輸出結果的排序方式。可以根據不同的字段進行排序，如 time, cumulative, calls 等。
  -m                    Profile a library module # 分析一個模塊，而不是一個腳本文件 

2. snakeviz

[root@test bin]# snakeviz --help
usage: snakeviz [-h] [-v] [-H ADDR] [-p PORT] [-b BROWSER_PATH] [-s] filename

Start SnakeViz to view a Python profile.

positional arguments:
  filename              Python profile to view

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -v, --version         show program \`s version number and exit
  -H ADDR, --hostname ADDR hostname to bind to (default: 127.0.0.1) # 用于指定綁定的主機名，默認值為 127.0.0.1，即本地主機。
  -p PORT, --port PORT  port to bind to; if this port is already in use a free port will be selected automatically (default: 8080) # 用于指定綁定的端口。如果指定的端口已被占用，程序將自動選擇一個空閑端口。默認值為 8080。
  -b BROWSER_PATH, --browser BROWSER_PATH  name of webbrowser to launch as described in the documentation of Python\'s webbrowser module: https://docs.python.org/3/library/webbrowser.html # 按照 Python 的 webbrowser 模塊的文檔描述，指定要啟動的瀏覽器名稱。用戶可以通過指定瀏覽器的路徑來控制使用哪個瀏覽器打開應用。
  -s, --server          start SnakeViz in server-only mode--no attempt will be made to open a browser # 僅在服務器模式下啟動 SnakeViz，不會嘗試打開服務器中的瀏覽器。對于非圖形化或不帶瀏覽器的服務器非常有用。

五、生產環(huán)境使用示例

生產環(huán)境系統(tǒng)版本為 CentOS 7.9.2009 (Core)，內核為 5.15.81，使用 4 核 4G 的容器運行DB-GPT controller 子系統(tǒng)。

1. 使用步驟

（1）執(zhí)行腳本：/usr/local/bin/python3.10 -m cProfile -o out.prof /usr/local/bin/dbgpt start controller &，在 Python 應用啟動時加載 cProfile 模塊。

（2）執(zhí)行相關接口壓測。

（3）正常停止應用，生成性能分析結果文件（out.prof）。注意：性能分析結果只能是在程序正常停止后才能輸出。常規(guī)兩種做法：其一、后臺守護進程，可以使用 kill -2 {應用 PID}；其二、前臺進程，通過 Ctrl + C 退出。

（4）使用snakeviz -H 0.0.0.0 -s out.prof分析結果文件（其中 -s 僅在服務端模式下運行，不會嘗試打開服務器瀏覽器，一般情況下服務器不自帶瀏覽器；-H 0.0.0.0，支持監(jiān)聽網卡所有接口），執(zhí)行成功后，會輸出可訪問的 URL 地址，通過外部或本地瀏覽器打開。

2. 結果分析

使用外部或本地瀏覽器訪問 snakeviz 生成的 URL 地址。結果如下：

結果說明：

（1）結果包含兩部分，即上圖和下表。上圖展示選中方法及其子方法的調用關系、耗時及占比；下表展示所有方法及其總調用次數（ncalls）、方法本身總耗時（tottime）、方法本身平均耗時（percall）、方法及其子方法總耗時（cumtime）、方法及其子方法平均耗時（percall）以及方法所在文件位置及其行列號。

使用說明：

（1）表格任意列支持升降序操作，選中任意行，頁面上方的圖形會自動展示該方法及其子方法的調用關系、耗時及占比。

（2）單擊圖形中的任意子模塊，可查看子模塊所在方法及其子方法的調用關系、耗時及占比。

分析建議：

（1）選擇 cumtime 列降序，選擇入口代碼，逐步細看，分析瓶頸點。

（2）使用 Sunburst 圖樣展示，更易體現各方法耗時占比。

3. 評估加載 cProfile 對性能的影響

我們用 Jmeter 對未加載以及加載 cProfile 模塊的 Python 應用性能進行評估，以判斷生產環(huán)境加載 cProfile 對性能的影響程度。結果如下：

從上表可知，加載 cProfile 后，應用吞吐量下降 25%，平均響應時間增加 13ms，對性能有一定影響。

五、遇到問題

kill -15 {應用 PID} 無法生成性能分析結果文件

由于 cProfile 僅支持監(jiān)聽中斷（SIGINT）信號，導致 kill 15 發(fā)送 SIGTERM 信號時，無法生成性能分析結果文件。

解決辦法：使用 kill -2 {應用 PID}。

六、使用總結

（1）cProfile 可以生成詳細的性能分布和調用鏈，非常適合作為分析和定位 Python 應用性能瓶頸的工具。

（2）由于生成性能分析結果文件需要停止應用，且對性能損耗較大（吞吐量降低 25%），所以一般情況下不建議在生產環(huán)境直接使用。不過可以使用流量復制，將生成環(huán)境的流量復制到測試或預生產環(huán)境，這樣既能定位實際性能瓶頸，又不影響線上業(yè)務。

到此這篇關于Python使用cProfile分析和定位應用性能瓶頸點的文章就介紹到這了,更多相關Python cProfile內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論