สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
เมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรมในภาษา Go หรือที่เรียกกันว่า Golang หนึ่งในจุดเด่นของภาษานี้คือประสิทธิภาพที่สูงและความสามารถในการจัดการความพร้อมกัน (Concurrency) ได้ดี อย่างไรก็ตาม การที่จะทำให้โปรแกรมของเรามีประสิทธิภาพสูงสุดก็ยังคงเป็นโจทย์ที่ท้าทายของนักพัฒนา ในบทความนี้เราจะมาพูดถึงเทคนิคหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดใน Go นั่นก็คือการทำ CPU Profiling
CPU Profiling เป็นการวิเคราะห์การใช้งานของ CPU ในโปรแกรมของเรา โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้เราเข้าใจว่าโค้ดส่วนใดของเราเป็นตัวถ่วงประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถปรับปรุงโค้ดส่วนดังกล่าวได้อย่างตรงจุด โดยในภาษา Go เครื่องมือที่นิยมใช้สำหรับการทำ profiling คือเครื่องมือที่ชื่อว่า `pprof`
ในระหว่างที่เราพัฒนาโปรแกรม มันง่ายที่จะพลาดไปถึงส่วนโค้ดที่อาจจะทำงานช้ากว่าที่คาด หรือใช้ทรัพยากรมากเกินไป การที่เราสามารถตรวจจับปัญหาเหล่านี้ได้ตั้งแต่ในขั้นตอนการพัฒนา ย่อมดีกว่าการเจอปัญหาเหล่านี้ภายหลังเมื่อโปรแกรมได้ถูกนำไปใช้งานจริง การทำ CPU Profiling จะช่วยให้เราเห็นภาพรวมของโปรแกรมว่าแต่ละฟังก์ชันมีการใช้งาน CPU มากน้อยเพียงใด ทำให้เราแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในการทำ CPU Profiling ใน Go คุณสามารถทำได้ตามขั้นตอนดังนี้:
1. รวมแพ็กเกจ pprof ในโปรเจกต์ของคุณคุณจะต้องทำการนำเข้าแพ็กเกจ `runtime/pprof` ลงในโค้ดของคุณ
import (
"runtime/pprof"
"os"
"log"
)
ในส่วนนี้คุณจะต้องเริ่มการ profiling ก่อนส่วนโค้ดที่คุณต้องการวิเคราะห์และหยุดการ profiling หลังจากเสร็จสิ้น
func main() {
f, err := os.Create("cpu.prof")
if err != nil {
log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
}
defer f.Close()
if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {
log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
}
defer pprof.StopCPUProfile()
// โค้ดที่คุณต้องการทำ profiling
runYourFunction()
}
หลังจากที่คุณได้ไฟล์ `cpu.prof` มาแล้ว คุณสามารถใช้คำสั่ง `go tool pprof` ใน terminal เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
go tool pprof cpu.prof
เมื่อเข้าสู่โหมด pprof แล้ว คุณสามารถใช้คำสั่งต่างๆ เช่น `top` เพื่อดูว่าโค้ดส่วนไหนใช้เวลาในการประมวลผลมากที่สุด หรือ `list <function-name>` เพื่อดูรายละเอียดการทำงานของฟังก์ชันที่ระบุ
สมมติว่าเรามีฟังก์ชันที่ใช้เวลานานในการทำงาน เราต้องการทราบว่าฟังก์ชันนี้ทำงานในส่วนไหนที่ใช้เวลามาก:
func runYourFunction() {
total := 0
for i := 0; i < 1000000; i++ {
total += i
}
log.Println("Total:", total)
}
โดยทำ CPU Profiling ตามโค้ดที่แสดงข้างต้น คุณจะเห็นว่าลูปสำหรับการคำนวณ `total` นั้นใช้เวลามากที่สุด ซึ่งเป็นจุดที่ควรพิจารณาในการปรับปรุง
การทำ CPU Profiling เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากในการตรวจสอบประสิทธิภาพของโค้ดในภาษา Go ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถแก้ไขจุดด้อยได้อย่างตรงจุด ส่งผลให้โปรแกรมทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ถ้านักอ่านคนใดสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดในภาษา Go รวมถึงแง่มุมต่างๆ ของการเขียนโปรแกรม เราขอเชิญชวนทุกท่านมาเรียนที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) สถาบันที่พร้อมจะปูพื้นฐานและเสริมทักษะให้กับคุณในทุกด้านของการเขียนโปรแกรมในโลกยุคปัจจุบัน!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com