Pprof Analyzer MCP

🚀 简体中文版PProf使用指南

このガイドでは、PProfの使用方法について詳しく説明します。PProfは、Go言語などのアプリケーションの性能分析に役立つツールです。以下の手順に沿って、サーバーの設定、クライアントの使用、profファイルの分析などを行うことができます。

📦 インストール

サーバーサイドの設定（Dockerを例に）

# 以下は典型的なDocker実行時の設定例です：
docker run -d --name my-golang-service \
  -p 8080:8080 \
  -v /my/app/path:/app \
  --entrypoint "/app/pprof_server.sh" \
  golang:latest

💻 使用例

クライアント側の使用説明

MCPプロトコルサポートの設定（Go言語を例に）

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "net/http"

    "github.com/google/pprof/pkg/collector/collectormiddleware"
    "github.com/google/pprof/pkg/collector/goroutine"
    "github.com/google/pprof/pkg/collector/memory"
    "github.com/google/pprof/pkg/collector/profile"
    "github.com/google/pprof/pkg/collector/sched"
    "github.com/google/pprof/pkg/collector/threadstats"
    "github.com/google/pprof/pkg/frontender"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    
    // パフォーマンス収集中間ウェアを設定します
    middleware := collectormiddleware.New(
        goroutine.NewCollector(),
        memory.NewCollector(),
        profile.NewCollector(),
        sched.NewCollector(),
        threadstats.NewCollector(),
    )

    // MCPフロントエンドサービスを初期化します
    frontend, err := frontender.New(frontend.Config{
        Middlewares: []frontender.Middleware{middleware},
        Log:         log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // ハンドラー関数を定義します
    handler := http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // パフォーマンスデータファイルを生成します
        pprof.CreateProfile(ctx, w, r, frontend)
    })

    // HTTPサーバーを起動します
    server := &http.Server{
        Addr:    ":8082",
        Handler: handler,
    }

    fmt.Printf("Starting PProf server on :8082\n")
    if err := server.ListenAndServe(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

profファイルの分析

ローカルのprofファイルを分析する

# PProfツールをダウンロードしてインストールします
go install github.com/google/pprof/cmd/llhttp@latest
go install github.com/google/pprof/pprof/...

コマンドラインでの分析例

# goroutineプロファイルを表示します
pprof -text ./myapp goroutine

# フレームグラフを生成します
pprof -svg ./myapp cpu > my_flame_graph.svg

# メモリ割り当て状況を分析します
pprof -http ./myapp heap

MCPプロトコルを使用して分析する（HTTP方式）

{
    "tool_name": "analyze_pprof",
    "arguments": {
        "profile_uri": "http://localhost:8082/debug/pprof/profile?uid=123456&type=cpu",
        "profile_type": "cpu",
        "top_n": 5,
        "output_format": "text"
    }
}

リモートのprofファイルを分析する例

# オンラインのprofファイルをダウンロードします
curl -o my_profile.cpu https://example.com/pprof/cpu

# ダウンロードしたprofファイルを分析します
pprof -http ./myapp my_profile.cpu

フレームグラフの生成と表示

ローカルでのフレームグラフ生成

# PProfツールを使用して直接SVG形式のフレームグラフを生成します
pprof -svg ./myapp cpu > my_flame_graph.svg

# または以下のコマンドを使用します：
go tool pprof -svg ./myapp cpu > my_flame_graph.svg

オンラインでのフレームグラフ表示

# PProf HTTPサーバーを起動します
go tool pprof ./myapp

# アクセス先：http://localhost:8082/debug/pprof

MCPプロトコルを使用したパフォーマンス分析（Go言語クライアント）

サンプルコード

import (
    "context"
    "log"
    "net/http"

    "github.com/google/pprof/pkg/frontender"
)

func main() {
    ctx := context.Background()

    // MCPフロントエンドサービスを初期化します
    frontend, err := frontender.New(frontend.Config{
        Middlewares: []frontender.Middleware{
            // 必要なパフォーマンス収集中間ウェアを追加します
            goroutine.NewCollector(),
            memory.NewCollector(),
        },
        Log: log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // HTTPクライアントを作成します
    client := &http.Client{}

    // パフォーマンスデータ収集リクエストを送信します
    resp, err := client.Get("http://localhost:8082/debug/pprof/profile")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    // レスポンス内容を処理します（カスタム処理ロジックを定義できます）
    // 例：パフォーマンスデータを解析して分析します
}

📚 ドキュメント

設定参考

HTTPサーバーの設定例

# pprof_server.shのサンプルスクリプト内容：
#!/bin/bash
set -eo pipefail

APP_PATH="/app/myapp"
CPU_PROFILE=/my/app/path/profiles/cpu.pprof
MEM_PROFILE=/my/app/path/profiles/mem.pprof

cd ${APP_PATH}

exec "$@" 

環境変数の設定例

# パフォーマンス分析に関連する環境変数を設定します
export GODEBUG="gcflags='-http2 profiling'"
export PPprof Addr=0.0.0.0:8082

ツールチェーンの統合

CI/CDパイプラインの統合（Jenkinsの例）

pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                sh 'go build -o myapp .' # プログラムをコンパイルします
            }
        }
        stage('Profile') {
            steps {
                sh 'go install github.com/google/pprof/cmd/llhttp@latest' # PProfツールをインストールします
                sh 'go test -bench . -run=' # ベンチマークテストを実行します
                sh 'go tool pprof -text ./myapp cpu > profiling_results.txt' # テキスト形式のパフォーマンスレポートを生成します
            }
        }
    }
}

よくある問題のトラブルシューティング

ネットワーク接続の問題

• ファイアウォール設定を確認し、ポート8082が開放されていることを確認してください。
• netstat -tuln | grep 8082コマンドを使用して、サービスが該当ポートを監視していることを確認してください。

パフォーマンスデータが不完全な場合

• すべての必要なパフォーマンス収集中間ウェアが正しく設定されていることを確認してください。
• ログ出力を確認し、エラーメッセージがないことを確認してください。

インストールの問題

• Go言語環境が正しく設定され、バージョンが1.20以上であることを確認してください。
• go versionコマンドを使用して、現在のGoバージョンを確認してください。

参考資料

1. Golang公式ドキュメント
2. PProfツールドキュメント
3. パフォーマンス分析のベストプラクティス

付録

よく使うコマンド

# 現在実行中のプロセスのgoroutine状況を表示します
go tool pprof -text ./myapp goroutine

# メモリ割り当て状況を分析します
go tool pprof -http ./myapp mem

# フレームグラフを生成します（CPUプロファイリング）
go tool pprof -svg ./myapp cpu > my_flame_graph.svg

# ヘルプ情報を表示します
pprof --help

環境変数の設定提案

export GOGC=off # Goのガベージコレクションメカニズムを無効にします
export GODEBUG="gcflags='-http2 profiling'" # HTTP/2パフォーマンス分析のサポートを有効にします
export PPprof.Addr=0.0.0.0:8082 # PProfサービスの監視アドレスを設定します

追加リソース

• Golangのメモリ管理を深く理解する
• パフォーマンス分析ツールの比較