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title: “golang 调试高阶技巧”
date: 2020-6-03 1:44:09 +0800
categories: golang GC 垃圾回收

golang 高阶调试
- Golang tools
  - nm
  - compile
  - objdump
  - pprof
  - trace
- 单元测试
  - 执行单元测试
    - go test 运行
    - 编译，运行
  - 统计代码覆盖率
- 程序 Debug
  - dlv 调试用法
    - 调试二进制
    - 调试进程
    - 调试 core 文件
    - 调试常用语法
      - 系统整理
      - 应用举例
  - gdb 调试
- 小技巧
  - 不知道怎么断点函数？
  - 不知道调用上下文？
  - 不知道怎么开启 pprof ？
  - 为什么有时候单点调试的时候，总是非预期的执行代码？
- 总结

golang 高阶调试

本文专注 golang debug 的一些技巧应用，以及相关工具的实用用法，再也不用怕 golang 怎么调试。golang 作为一门现代化语音，出生的时候就自带完整的 debug 手段：

golang tools 是直接集成在语言工具里，支持内存分析，cpu分析，阻塞锁分析等；
delve，gdb 作为最常用的 debug 工具，让你能够更深入的进入程序调试；
- delve 当前是最友好的 golang 调试程序，ide 调试其实也是调用 dlv 而已，比如 goland；
单元测试的设计深入到语言设计级别，可以非常方便执行单元测试并且生成代码覆盖率；

Golang tools

golang 从语言原生层面就集成了大量的实用工具，这些都是 Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson 这几位大神经验沉淀下的精华。你安装好 golang 之后，执行 go tool 就能看到内置支持的所有工具了。

root@ubuntu:~# go tool
addr2line
asm
buildid
cgo
compile
cover
dist
doc
fix
link
nm
objdump
pack
pprof
test2json
trace
vet

我这里专注挑选几个 debug 常用的：

nm：查看符号表（等同于系统 nm 命令）
objdump：反汇编工具，分析二进制文件（等同于系统 objdump 命令）
pprof：指标，性能分析工具
cover：生成代码覆盖率
trace：采样一段时间，指标跟踪分析工具
compile：代码汇编

nm

查看符号表的命令，等同于系统的 nm 命令，非常有用。在断点的时候，如果你不知道断点的函数符号，那么用这个命令查一下就知道了（命令处理的是二进制程序文件）。

# exmple 为你编译的二进制文件
go tool nm ./example

第一列是地址，第二列是类型，第三列是符号：

[图片上传失败…(image-1c9b7a-1594910164396)]

compile

汇编某个文件

go tool compile -N -l -S example.go

你就能看到你 golang 语言对应的汇编代码了（注意了，命令处理的是 golang 代码文本），酷。

objdump

反汇编二进制的工具，等同于系统 objdump（注意了，命令解析的是二进制格式的程序文件）。

go tool objdump example.o
go tool objdump -s DoFunc example.o  // 反汇编具体函数

汇编代码这个东西在 90% 的场景可能都用不上，但是如果你处理过 c 的程序，在某些特殊场景，通过反汇编一段逻辑来推断应用程序行为将是你唯一的出路。因为线上的代码一般都是会开启编译优化，所以这里会导致你的代码对不上。再者，线上不可能让你随意 attach 进程，很多时候都是出 core 了，你就只有一个 core 文件去排查。

pprof

pprof 支持四种类型的分析：

CPU ：CPU 分析，采样消耗 cpu 的调用，这个一般用来定位排查程序里耗费计算资源的地方；
Memroy ：内存分析，一般用来排查内存占用，内存泄露等问题；
Block ：阻塞分析，会采样程序里阻塞的调用情况；
Mutex ：互斥锁分析，采样互斥锁的竞争情况；

我们这里详细以内存占用分析举例（其他的类似），pprof 这个是内存分析神器。基本上，golang 有了这个东西，99% 的内存问题（比如内存泄露，内存占用过大等等）都是可以非常快的定位出来的。首先，对于 golang 的内存分析（或者其他的锁消耗，cpu 消耗）我们明确几个重要的点：

golang 内存 pprof 是采样的，每 512KB 采样一次；
golang 的内存采样的是堆栈路径，而不是类型信息；
golang 的内存采样入口一定是通过mProf_Malloc，mProf_Free 这两个函数。所以，如果是 cgo 分配的内存，那么是没有机会调用到这两个函数的，所以如果是 cgo 导致的内存问题，go tool pprof 是分析不出来的；

详细原理，可以复习另一篇文章：内存分析；

分析的形式有两种：

如果是 net/http/pporf 方式开启的，那么可以直接在控制台上输入，浏览器就能看；
另一种方式是先把信息 dump 到本地文件，然后用 go tool 去分析（我们以这个举例，因为这种方式才是生产环境通用的方式）

# 查看累计分配占用
go tool pprof -alloc_space ./29075_20190523_154406_heap
# 查看当前的分配占用
go tool pprof -inuse_space ./29075_20190523_154406_allocs

你也可以不指定类型，直接 go tool pprof ./xxx ，进入分析之后，调用 o 选项，指定类型：

我写了一个 demo 程序，然后 dump 出了一份 heap 的 pprof 采样文件，我们先通过这个 pprof 得出一些结论，最后我再贴出源代码，再品一品。

go tool pprof ./29075_20190523_154406_heap
(pprof) o
...          sample_index              = inuse_space          //: [alloc_objects | alloc_space | inuse_objects | inuse_space]
...
(pprof) alloc_space
(pprof) top
Showing nodes accounting for 290MB, 100% of 290MB totalflat  flat%   sum%        cum   cum%140MB 48.28% 48.28%      140MB 48.28%  main.funcA (inline)100MB 34.48% 82.76%      190MB 65.52%  main.funcB (inline)50MB 17.24%   100%      140MB 48.28%  main.funcC (inline)0     0%   100%      290MB   100%  main.main0     0%   100%      290MB   100%  runtime.main

这个 top 信息表明了这么几点信息：

main.funcA 这个函数现场分配了 140M 的内存，main.funcB 这个函数现场分配了 100M 内存，main.funcC 现场分配了 50M 内存；
- 现场的意思：纯粹自己函数直接分配的，而不是调用别的函数分配的；
- 这些信息通过 flat 得知；
main.funcA 分配的 140M 内存纯粹是自己分配的，没有调用别的函数分配过内存；
- 这个信息通过 main.funcA flat 和 cum 都为 140 M 得出；
main.funcB 自己分配了 100MB，并且还调用了别的函数，别的函数里面涉及了 90M 的内存分配；
- 这个信息通过 main.funcB flat 和 cum 分别为 100 M，190M 得出；
main.funcC 自己分配了 50MB，并且还调用了别的函数，别的函数里面涉及了 90M 的内存分配；
- 这个信息通过 main.funcC flat 和 cum 分别为 50 M，140 M 得出；
main.main ：所有分配内存的函数调用都是走这个函数出去的。main 函数本身没有函数分配，但是他调用的函数分配了 290M；

demo 的源代码：

package mainimport ("net/http"_ "net/http/pprof"
)func funcA() []byte {a := make([]byte, 10*1024*1024)return a
}func funcB() ([]byte, []byte) {a := make([]byte, 10*1024*1024)b := funcA()return a, b
}func funcC() ([]byte, []byte, []byte) {a := make([]byte, 10*1024*1024)b, c := funcB()return a, b, c
}func main() {for i := 0; i < 5; i++ {funcA()funcB()funcC()}http.ListenAndServe("0.0.0.0:9999", nil)
}

dump 命令：

curl -sS 'http://127.0.0.1:9999/debug/pprof/heap?seconds=5' -o heap.pporf

对照着代码，再品一品。

trace

程序 trace 调试

go tool trace -http=":6060" ./ssd_336959_20190704_105540_trace

trace 这个命令允许你跟踪采集一段时间的信息，然后 dump 成文件，最后调用 go tool trace 分析 dump 文件，并且以 web 的形式打开。

单元测试

单元测试的重要性就不再论述。golang 里面 _test.go 结尾的文件认为是测试文件，golang 作为现代化的语言，语言工具层面支持单元测试。

执行单元测试

执行单元测试有两种方式：

go test 直接运行，这个是最简单的；
先编译测试文件，再运行。这种方式更灵活；

go test 运行

// 直接在你项目目录里运行 go test .
go test .
// 指定运行函数
go test -run=TestPutAndGetKeyValue
// 打印详细信息
go test -v

编译，运行

本质上，golang 跑单测是先编译 *_test.go 文件，编译成二进制后，再运行这个二进制文件。你执行 go test 的时候，工具帮你做好了，这些动作其实也是可以拆开来自己做的。

编译生成单元测试可执行文件：

// 先编译出 .test 文件
$ go test -c

// 指定跑某一个文件
$ ./raftexample.test -test.timeout=10m0s -test.v=true -test.run=TestPutAndGetKeyValue

这种方式通常会出现在以下几种场景：

这台机器上编译，另一个地方跑单测；
debug 单测程序；

统计代码覆盖率

golang 的代码覆盖率是基于单测的，由单测作为出发点，来看你的业务代码覆盖率。

操作很简单：

加一个 -coverprofile 的参数，声明在跑单测的时候，记录代码覆盖率；
使用 go tool cover 命令分析，得出覆盖率报告；

go test -coverprofile=coverage.out
go tool cover -func=coverage.out

类似如下：

root@ubuntu:~/opensource/readcode-etcd-master/src/go.etcd.io/etcd/contrib/raftexample# go tool cover -func=coverage.out
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/httpapi.go:33:   ServeHTTP       25.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/httpapi.go:108:  serveHttpKVAPI      0.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/kvstore.go:41:   newKVStore      100.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/kvstore.go:50:   Lookup          100.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/kvstore.go:57:   Propose         75.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/kvstore.go:71:   readCommits     55.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/kvstore.go:107:  getSnapshot     100.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/kvstore.go:113:  recoverFromSnapshot 85.7%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/listener.go:30:  newStoppableListener    75.0%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/listener.go:38:  Accept          92.9%
go.etcd.io/etcd/v3/contrib/raftexample/main.go:24:  main            0.0%
total:                          (statements)        57.1%

这样的话，你就知道每个函数的代码覆盖率。

程序 Debug

程序的调试主要由两个工具：

这里推荐 dlv，因为 gdb 功能实在是有限，gdb 不理解 golang 的业务类型和协程。但是 gdb 有一个功能是无法替代的，就是 gcore 的功能。

dlv 调试用法

调试二进制

dlv exec <path/to/binary> [flags]

举例：

dlv exec ./example

dlv 调试二进制，并带参数

dlv exec ./example -- --audit=./d

调试进程

dlv attach ${pid} [executable] [flags]

进程号是必选的。

举例：

dlv attach 12808 ./example

调试 core 文件

dlv 调试core文件；并且标准输出导出到文件

dlv core <executable> <core> [flags]

dlv core ./example core.277282

调试常用语法

系统整理

程序运行

call ：call 函数（注意了，这个会导致整个程序运行的）
continue ：往下运行
next ：单步调试
restart ：重启
step ：单步调试，某个函数
step-instruction ：单步调试某个汇编指令
stepout ：从当前函数跳出

断点相关

break (alias: b) ：设置断点
breakpoints (alias: bp) ：打印所有的断点信息
clear ：清理断点
clearall ：清理所有的断点
condition (alias: cond) ：设置条件断点
on ：设置一段命令，当断点命中的时候
trace (alias: t) ：设置一个跟踪点，这个跟踪点也是一个断点，只不过运行道德时候不会断住程序，只是打印一行信息，这个命令在某些场景是很有用的，比如你断住程序就会影响逻辑（业务有超时），而你仅仅是想打印某个变量而已，那么用这种类型的断点就行；；

信息打印

args : 打印程序的传参
examinemem (alias: x) ：这个是神器，解析内存用的，和 gdb 的 x 命令一样；
locals ：打印本地变量
print (alias: p) ：打印一个表达式，或者变量
regs ：打印寄存器的信息
set ：set 赋值
vars ：打印全局变量（包变量）
whatis ：打印类型信息

协程相关

goroutine (alias: gr) ：打印某个特定协程的信息
goroutines (alias: grs) ：列举所有的协程
thread (alias: tr) ：切换到某个线程
threads ：打印所有的线程信息

栈相关

deferred ：在 defer 函数上下文里执行命令
down ：上堆栈
frame ：跳到某个具体的堆栈
stack (alias: bt) ：打印堆栈信息
up ：下堆栈

其他命令

config ：配置变更
disassemble (alias: disass) ：反汇编
edit (alias: ed) ：略
exit (alias: quit | q) ：略
funcs ：打印所有函数符号
libraries ：打印所有加载的动态库
list (alias: ls | l) ：显示源码
source ：加载命令
sources ：打印源码
types ：打印所有类型信息

以上就是完整的 dlv 的支持的命令，从这个来看，是完全满足我们的调试需求的（有的只适用于开发调试环节，比如线上的程序不可能让你随意单步调试的，有的使用于线上生产环节）。

应用举例

打印全局变量

(dlv) vars

这个非常有用，帮助你看一些全局变量。

条件断点

# 先断点
(dlv) b # 查看断点信息
(dlv) bp# 然后定制条件
(dlv) condition 2 i==2 && j==7 && z==32

查看堆栈

# 展示所有堆栈
(dlv) goroutines
# 所有堆栈展开
(dlv) goroutines -t

解析内存

(dlv) x -fmt hex -len 20 0xc00008af38

x 命令和 gdb 的 x 是一样的。

gdb 调试

gdb 对 golang 的调试支持是通过一个 python 脚本文件 src/runtime/runtime-gdb.py 来扩展的，所以功能非常有限。gdb 只能做到最基本的变量打印，却理解不了 golang 的一些特殊类型，比如 channel，map，slice 等，gdb 原生是无法调适 goroutine 协程的，因为这个是用户态的调度单位，gdb 只能理解线程。所以只能通过 python 脚本的扩展，把协程结构按照链表输出出来，支持的命令：

[图片上传失败…(image-c8e3d1-1594910164394)]

gdb当前只支持6个命令：

3个 cmd 命令

info goroutines；打印所有的goroutines
goroutine ${id} bt；打印一个goroutine的堆栈
iface；打印静态或者动态的接口类型

3个函数

len；打印string，slices，map，channels 这四种类型的长度
cap；打印slices，channels 这两种类型的cap
dtype；强制转换接口到动态类型。

打印全局变量 (注意单引号)

(gdb) p 'runtime.firstmoduledata'

由于 gdb 不理解 golang 的一些类型系统，所以调试打印的时候经常打印不出来，这个要注意下。

打印数组变量长度

(gdb) p $len(xxx)

所以，我一般只用 gdb 来 gcore 而已。

小技巧

不知道怎么断点函数？

有时候不知道怎么断点函数：可以通过nm查询下，然后再断点，就一定能断到了。

[图片上传失败…(image-f2bd4b-1594910164394)]

[图片上传失败…(image-e94d0b-1594910164394)]

不知道调用上下文？

在你的代码里添加一行：

debug.PrintStack()

这样就能当前代码位置的堆栈给打印出来，这样你就直到怎么函数的调用路径了。

不知道怎么开启 pprof ？

pprof 功能有两种开启方式，对应两种包：

net/http/pprof ：使用在 web 服务器的场景；
runtime/pprof ：使用在非服务器应用程序的场景；

这两个本质上是一致的，net/http/pporf 也只是在 runtime/pprof 上的一层 web 封装。

net/http/pprof 方式

import _ "net/http/pprof"

runtime/pprof 方式

这种通常用于程序调优的场景，程序只是一个应用程序，跑一次就结束，你想找到瓶颈点，那么通常会使用到这个方式。

 // cpu pprof 文件路径f, err := os.Create("cpufile.pprof")if err != nil {log.Fatal(err)}// 开启 cpu pprofpprof.StartCPUProfile(f)defer pprof.StopCPUProfile()

为什么有时候单点调试的时候，总是非预期的执行代码？

这种情况一般是被编译器优化了，比如函数内联了，编译出的二进制删减了无效逻辑、无效参数。这种情况就会导致你 dlv 单步调试的时候，总是非预期的执行，或者打印某些变量打印不出来。这种情况解决方法就是：禁止编译优化。

go build -gcflags "-N -l"

总结

该篇文章系统的分享了 golang 程序调试的技巧和用法：

语言工具包里内置 tool 工具，支持汇编，反汇编，pprof 分析，符号表查询等实用功能；
语言工具包集成单元测试，代码覆盖率依赖于单元测试的触发；
常用 dlv/gdb 这两个工具作为大杀器，可以分析二进制，进程，core 文件；

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