前言:
最近要上线一个golang写的高频服务端，上线前理所当然要压测一把。 在压力源足够的情况下，发现golang服务的cpu相对有些高，怎么办？ 直接上golang的神器pprof来排查问题， 通过pprof可以分析heap对象，协程的stack调用栈，当前的协程数，还可以构建火焰图等等。
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排查问题
至于pprof怎么用，我就不说了。 因为太简单没啥好说的，直接import，然后run起来就完事了。听说，1.10版开启pprof会更加的简单。 接着我们再通过go-torch和FlameGraph是可以构建火焰图的。 具体安装生成火焰图的步骤，自己google。 需要注意的是，go-torch 依赖 FlameGraph perl脚本的, FlameGraph要放在PATH里。
下面是生成的火焰图，通过横向的消耗，可以得知golang标准库encoding/json相对消耗资源，但问题是 golang json性能低下是很多gopher都知道的事情，我项目初期的时候，就已经用滴滴出行平台技术部开源的json-iterator . 但为什么还有这么多的encoding/json的消耗 ?
通过排查得知，我这边使用golang gin web框架做对外的任务的投递跟接收， 在gin的readme里找到了通过build tag的方法来替换json库。但并不好用… 我这边不只gin需要json的替换，req 和 logurs都需要替换json.
gin和logrus替换json的方法
我这边有两种解决方法:
第一种，单纯的使用 gin的response对象，至于序列化方面我们自己来解决。 logrus是支持json format，我们可以通过自己构建json format来解决。
第二种，使用monkey的方法，把gin的json逻辑替换成我们自己封装的。
替换json模块后，cpu火焰图表现好了几个百分点。另外通过wrk压测qps也是可以看到提升的 。
END.
