上篇文章中,我们讲到了 Golang 原生的资源嵌入方案,本篇我们先来聊聊开源实现中排行中靠前的方案:go-bindata

之所以先聊这个方案,是因为虽然它目前的热度和受欢迎程度并不是最高的,但是它的影响范围和时间综合来看,是比较大的,而且在实现和使用上,因为历史原因,它的硬分叉版本也是最多的,情况最为复杂。

各个开源项目之间的渊源

先来聊聊这类开源项目之间的渊源吧。目前项目中会用到的 go-bindata 的项目主要有四个,分别是:

这些项目的共同起源是 jteeuwen/go-bindata 这个项目,它的第一行代码提交于 十年前的2011年6月

但是在 2018 年2月7日,作者因为一些原因删除了他创建的所有仓库,随后这个账号也被弃用。这个时候,有一位好心的国外用户在 Twitter 上对其他用户进行了提醒

来自好心人的提醒

随后自然是引发了类似最近 fake.js 作者删库、早些时候的 npm left-pad 仓库软件删除相同的,极其糟糕的连锁反应,大量软件无法正常构建。

在一些遗留的项目中,我们可以清楚的看到这个事情的发生时间点,比如 twitter 对 go-bindata 的 fork 存档

从 Twitter fork 修改上游仓库地址也记录了这个事情的发生

在2月8日,开源社区的其他同学想办法申诉得到了这个账号,将“删库”之前的代码恢复到了这个账号中,为了表明这个仓库是仅做恢复之用途,好心人将软件仓库设置为只读(归档)后,做了一个雷锋式的声明

来自社区其他好心人的补救

在此后的岁月里,虽然这个仓库失去了原作者的维护。但是 Golang 和 Golang 社区生态依旧在蓬勃发展,静态资源嵌入的需求还是比较旺盛的,于是便有了上文中的其他三个开源软件仓库,以及一些我尚未提到的知名度更低的一些仓库。

各个版本的软件的差异

上面将各个开源项目之间的渊源讲完了,我们来看看这几个仓库之间都有哪些不同。

在这几个仓库中,go-bindata/go-bindata 是知名度最高的版本,elazarl/go-bindata-assetfs 提供了原版软件不支持 net/http 使用的 FS 封装。还记得上一篇文章中提到的 FS 接口实现吗,没错,这个项目主要就是做了这个功能。除此之外,在过去几年里,前端领域技术的蓬勃发展,尤其是 SPA 类型的前端应用的蓬勃发展,也让 elazarl/go-bindata-assetfs 这个专注于服务 SPA 应用单文件分发的解决方案有了实战的地方。所以如果你有类似的需求,依旧可以使用这个仓库,将你的前端 SPA 项目打包成一个可执行文件进行快速分发

当然,开源社区中的软件发展经常是交错的,在 elazarl/go-bindata-assetfs 提供了 FS 封装不久,go-bindata/go-bindata 也提供了 -fs 参数,支持了将嵌入资源和 net/http 一起使用的功能。所以如果你追求程序的依赖最小化,并希望嵌入的资源和 net/http 一起使用,可以考虑只使用这个仓库

此外,还有一些有代码洁癖的程序员,则创建了一个新的 fork 版本,kevinburke/go-bindata。相比较原版以及go-bindata/go-bindata 代码,它的代码健壮程度更好,并且修正了社区用户对 go-bindata/go-bindata 反馈的一些问题,添加了一些社区用户期望的新功能。不过这个仓库中的程序和原版一样,并未包含配合 net/http 一起使用所需要的 fs 封装。所以如果想使用这个程序处理的静态资源和 net/http 一同使用,需要搭配 elazarl/go-bindata-assetfs ,或者自己封装一个简单的 fs

这些软件与官方实现的差异

go-bindata 相比较官方实现,其实会多一些额外的功能:

  • 允许用户使用两种不同的模式来读取静态资源(比如使用反射和 unsafe.Pointer 的方式直接读取数据,或者使用 Golang 程序变量的方式来进行数据交互)
  • 在某些场景下,相对更低的资源存储空间占用(基于构建时进行的 GZip压缩)
  • 对静态资源的引用路径,进行动态调整或预处理的能力
  • 更开放的资源引入模式,支持从上级目录引入资源(官方实现仅支持当前目录)

当然,相比较上一篇文章中官方实现而言,go-bindata 的实现相对“脏一些”,会将静态资源打包为一个 go 程序文件。并且在程序运行之前,我们需要先执行资源构建操作,才能让程序跑起来。而不是像官方实现一样,“零添加无污染”,go run 或者 go build 一条命令就能解决“一切”问题。

接下来,我们就先聊聊 go-bindata 的基础使用和性能表现吧。

基础使用:go-bindata 默认配置

和上一篇文章一样,在了解性能差异之前,我们先来完成基础功能的编写。

mkdir basic-go-bindata && cd basic-go-bindata
go mod init solution-embed

这里有一个小细节,因为 go-bindata/go-bindata 最新的 3.1.3 版本并没有正式发布,所以如果我们想安装包含最新功能修复的内容,需要使用下面的方式来进行安装:

# go get -u -v github.com/go-bindata/go-bindata@latest

go get: added github.com/go-bindata/go-bindata v3.1.2+incompatible

在上篇文章中,想要使用官方 go-embed 功能进行资源嵌入,我们的程序实现会类似下面这样:

package main

import (
	"embed"
	"log"
	"net/http"
)

//go:embed assets
var assets embed.FS

func main() {
	mutex := http.NewServeMux()
	mutex.Handle("/", http.FileServer(http.FS(assets)))
	err := http.ListenAndServe(":8080", mutex)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

而使用 go-bindata 的话,因为我们需要使用一个额外生成的程序文件,程序需要改为类似下面这样,并且需要添加一段 go:generate 指令:

package main

import (
	"log"
	"net/http"

	"solution-embed/pkg/assets"
)

//go:generate go-bindata -fs -o=pkg/assets/assets.go -pkg=assets ./assets

func main() {
	mutex := http.NewServeMux()
	mutex.Handle("/", http.FileServer(assets.AssetFile()))
	err := http.ListenAndServe(":8080", mutex)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

这里我们使用 go generate 指令,声明了程序运行前所需要执行的相关命令,它除了支持运行环境中的全局程序之外,还可以运行通过 go get 安装的可执行的命令。如果你使用过 Node.js 生态中的 npx (npm) 命令,你会觉得很亲切,不过和 npx 不同的是,这个指令和程序的上下文更密切,支持分散写在不同的程序中,和程序上下文更密切一些。

先执行 go generate,项目当前目录的 pkg/assets/assets.go 位置会出现一个的程序文件,它包含了我们所需要的资源,因为 bindata 实现使用了 \x00 之类的字符进行编码,所以生成的代码相比较原始的静态资源会膨胀4~5倍,但是并不影响我们编译后得到的二进制文件大小(和官方实现表现一致)

du -hs *
 17M	assets
4.0K	go.mod
4.0K	go.sum
4.0K	main.go
 83M	pkg

不论我们选择使用 go run main.go 还是 go build main.go ,当程序运行起来之后,访问 http://localhost:8080/assets/example.txt 就能验证程序是否正常啦。

相关代码实现在 https://github.com/soulteary/awesome-golang-embed/tree/main/go-bindata-related/basic-go-bindata,感兴趣可以自取。

此外,相比较官方程序不支持使用当前程序目录之外的资源(需要使用 go generate cp -r ../originPath ./destPath 的方式来曲线救国),go-bindata 可以直接在生成资源的使用引用外部资源。并在对外提供服务之前,使用-prefix 参数调整生成的资源文件中的引用路径。

测试准备:go-bindata 默认配置

测试代码和“前文”中的差别不大,稍作调整即可使用:

package main

import (
	"log"
	"net/http"
	"net/http/pprof"
	"runtime"

	"solution-embed/pkg/assets"
)

//go:generate go-bindata -fs -o=pkg/assets/assets.go -pkg=assets ./assets

func registerRoute() *http.ServeMux {

	mutex := http.NewServeMux()
	mutex.Handle("/", http.FileServer(assets.AssetFile()))
	return mutex
}

func enableProf(mutex *http.ServeMux) {
	runtime.GOMAXPROCS(2)
	runtime.SetMutexProfileFraction(1)
	runtime.SetBlockProfileRate(1)

	mutex.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index)
	mutex.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline)
	mutex.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
	mutex.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol)
	mutex.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)
}

func main() {
	mutex := registerRoute()
	enableProf(mutex)

	err := http.ListenAndServe(":8080", mutex)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

性能测试:go-bindata 默认配置

除了主程序和测试程序需要调整,其余项目内容可以直接使用前文中的代码。在执行完 benchmark.sh 脚本后,可以得到和上篇文章一样的性能采样数据。

回顾上篇文章中,我们的测试采样的执行结果耗时都不长:

=== RUN   TestSmallFileRepeatRequest
--- PASS: TestSmallFileRepeatRequest (0.04s)
PASS
ok  	solution-embed	0.813s
=== RUN   TestLargeFileRepeatRequest
--- PASS: TestLargeFileRepeatRequest (1.14s)
PASS
ok  	solution-embed	1.331s
=== RUN   TestStaticRoute
--- PASS: TestStaticRoute (0.00s)
=== RUN   TestSmallFileRepeatRequest
--- PASS: TestSmallFileRepeatRequest (0.04s)
=== RUN   TestLargeFileRepeatRequest
--- PASS: TestLargeFileRepeatRequest (1.12s)
PASS
ok  	solution-embed	1.509s

而执行本文中 go-bindata 的采样脚本后,能看到测试时间整体变长了非常多:

=== RUN   TestSmallFileRepeatRequest
--- PASS: TestSmallFileRepeatRequest (1.47s)
PASS
ok  	solution-embed	2.260s
=== RUN   TestLargeFileRepeatRequest
--- PASS: TestLargeFileRepeatRequest (29.43s)
PASS
ok  	solution-embed	29.808s

这部分使用的相关代码,我上传到了 https://github.com/soulteary/awesome-golang-embed/tree/main/go-bindata-related/benchmark,有需要可以自取。

嵌入大文件的性能状况

这里我们依旧是使用 go tool pprof -http=:8090 cpu-large.out 来展示程序计算调用过程的资源消耗状况(因为调用非常多,这里我们只看直接关系比较大的部分)。在浏览器中打开 http://localhost:8090/ui/ ,可以看到类似下面的调用图:

读取嵌入资源以及相对耗时的调用状况

相比较官方 go:embed 实现中 embed 函数只消耗了 0.07s,io.copy 只消耗 0.88s。go-bindata 在 embed 处理和 io.copy 上则分别花费了 12.99~13.08s 和 26.06~27.03s。前者性能消耗增加了 180 多倍,后者则接近 30 倍。

继续使用 go tool pprof -http=:8090 mem-large.out,来查看内存的使用状况:

读取嵌入资源内存消耗状况

可以看到不论是程序的调用链的复杂度,还是资源的使用量,go-bindata 的消耗看起来都十分夸张。在同样一百次快速调用之后,内存中总计使用过 19180 MB,是官方实现的 3 倍,相当于原始资源的 1000 多倍的消耗,平均到每次请求,我们大概需要付出原文件 10 倍的资源来提供服务,非常不划算

所以,这里不难得出一个简单的结论:请勿在 go-bindata 中嵌入过分大的资源,会造成严重的资源浪费,如果有此类需求,可以使用上篇文章中提到的官方方案来解决问题。

嵌入小文件的资源使用

看完大文件,我们同样再来看看小文件的资源使用状况。执行 go tool pprof -http=:8090 cpu-small.out 之后,可以看到一个非常壮观的调用。(在我们代码足够简单的前提下,这个调用复杂度可以说比较离谱)

读取嵌入资源(小文件)CPU调用状况

官方实现中排行比较靠前的调用中,并未出现 embed 相关的函数调用。go-bindata 则出现了大量时间消耗在 0.88~0.95s 的数据读取、内存拷贝操作,另外针对资源的 GZip 解压缩也占用了累计 0.85s 的时间。

读取嵌入资源(小文件)CPU调用详情

不过请注意,这个测试建立在上千次的小文件获取上的,所以平均每次的时间消耗,其实也是能够接受的。当然,如果有同类需求,使用原生的实现方案更加高效。

读取嵌入资源(小文件)内存调用详情

接着来看看内存资源的使用。相比较官方实现,go-bindata大概资源消耗是其的4倍,对比原始文件,我们则需要额外使用6倍的资源。如果小文件特别多或者请求量特别大,使用go-bindata应该不是一个最优解。但如果是临时或者少量文件的需求,偶尔使用也问题不大

使用 Wrk 进行吞吐测试

和之前的文章一样,我们先执行 go build main.go,获取构建后的程序,然后执行 ./main 启动服务,来测试小文件的吞吐能力:

# wrk -t16 -c 100 -d 30s http://localhost:8080/assets/vue.min.js
Running 30s test @ http://localhost:8080/assets/vue.min.js
  16 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    89.61ms   73.12ms 701.06ms   74.80%
    Req/Sec    74.17     25.40   210.00     68.65%
  35550 requests in 30.05s, 3.12GB read
Requests/sec:   1182.98
Transfer/sec:    106.43MB

可以看到相比较前篇文章中官方实现,吞吐能力缩水接近 20 倍。不过依旧能保持每秒 1000 多次的吞吐,对于一般的小项目来说,问题不大。

再来看看针对大文件的吞吐:

# wrk -t16 -c 100 -d 30s http://localhost:8080/assets/chip.jpg 

Running 30s test @ http://localhost:8080/assets/chip.jpg
  16 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     0.00us    0.00us   0.00us     nan%
    Req/Sec     1.66      2.68    10.00     91.26%
  106 requests in 30.10s, 1.81GB read
  Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 106
Requests/sec:      3.52
Transfer/sec:     61.46MB

相比较官方实现能够每秒吞吐接近 300 次,使用 go-bindata 后,每秒只能处理 3.5 次的请求,进一步验证了前文中不建议使用 go-bindata 处理大文件的判断。

性能测试:go-bindata 关闭 GZip压缩、开启减少内存占用功能

默认的 go-bindata 会开启 GZip 压缩(采用 Go 默认压缩比率),如果我们不开启 GZip 测试性能会有改善吗?此外,如果我们开启基于反射和 unsafe.Pointer的减少内存占用的功能,程序的性能是否会有改善?

想要关闭 GZip,开启减少内存占用的功能,只需要在 go:generate 指令中添加下面的参数开关即可。

-nocompress -nomemcopy

重新执行 go generate 之后,我们查看生成文件的尺寸,会发现居然比没开启 GZip 还更小一些(有一些资源确实不适合 GZip):

du -hs *   
 17M	assets
4.0K	benchmark.sh
4.0K	go.mod
4.0K	go.sum
 24M	main
4.0K	main.go
 68M	pkg

在针对上面测试程序进行调整之后,我们再次对程序进行测试,同样是执行 benchmark.sh,可以看到执行时间发生了质的变化,甚至逼近了官方实现(仅相差 0.01s 和 0.07s)。

bash benchmark.sh 
=== RUN   TestSmallFileRepeatRequest
--- PASS: TestSmallFileRepeatRequest (0.05s)
PASS
ok  	solution-embed	1.246s
=== RUN   TestLargeFileRepeatRequest
--- PASS: TestLargeFileRepeatRequest (1.19s)
PASS
ok  	solution-embed	1.336s

接下来,我们来看看程序调用又发生了哪些惊人的变化呢?

关于这部分的相关代码,我上传到了 https://github.com/soulteary/awesome-golang-embed/tree/main/go-bindata-related/benchmark-no-compress,感兴趣可以自取,并进行实验。

嵌入大文件的性能状况

还是先使用 go tool pprof -http=:8090 cpu-large.out 来展示程序计算调用过程的资源消耗状况。可以看到这里关于资源处理的调用复杂度和官方比较差不多了,相比较官方实现的调用链,开启了减少内存占用和关闭了 GZip 压缩后的程序,在程序并行计算上来看,甚至是优于前文中官方调用的

读取嵌入资源以及相对耗时的调用状况

也这是即使资源处理调用有着差不多的调用复杂度,即使执行时间 0.91s 是官方 0.42s 一倍有余,整体服务响应时间基本没有差别的原因。

接着使用 go tool pprof -http=:8090 mem-large.out,我们来查看内存的使用状况:

读取嵌入资源内存消耗状况

如果你对照前文来看,你会发现在开启“减少内存消耗”功能之后,go-bindata 的内存占用甚至比官方实现还要小3MB。当然,即使是和官方实现一样的资源消耗,平均到每次请求,我们还是需要大概付出原文件 3.6 倍的资源。

嵌入小文件的资源使用

小文件的测试结果粗看起来和官方实现差别不大,这里就不浪费篇幅过多赘述了。我们直接进行压力测试,来看看程序的吞吐能力吧。

使用 Wrk 进行吞吐测试

和之前的文章一样,我们先执行 go build main.go,获取构建后的程序,然后执行 ./main 启动服务,先进行小文件的吞吐能力测试:

# wrk -t16 -c 100 -d 30s http://localhost:8080/assets/vue.min.js

Running 30s test @ http://localhost:8080/assets/vue.min.js
  16 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     4.22ms    2.55ms  47.38ms   70.90%
    Req/Sec     1.46k   128.35     1.84k    77.00%
  699226 requests in 30.02s, 61.43GB read
Requests/sec:  23292.03
Transfer/sec:      2.05GB

测试结果非常令人惊讶,每秒的响应能力甚至比官方实现还多几百。接着来看看针对大文件的吞吐能力:

# wrk -t16 -c 100 -d 30s http://localhost:8080/assets/chip.jpg 

Running 30s test @ http://localhost:8080/assets/chip.jpg
  16 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   340.98ms  138.47ms   1.60s    81.04%
    Req/Sec    18.24      9.33    60.00     73.75%
  8478 requests in 30.10s, 141.00GB read
Requests/sec:    281.63
Transfer/sec:      4.68GB

大文件的测试结果和官方实现几乎没有差别,数值差异在每秒几个。

其他

受限于篇幅,关于 “homebrew” 版的 go-bindata 的使用就暂且不提啦,感兴趣的同学可以参考本文做一个测试。

除了上面提到的实现之外,其实还有一些有趣的实现,虽然它们并不出名:

最后

在测试到这里,我们就可以针对 go-bindata 做出一个简单的判断了,如果你追求不使用或者少使用反射和unsafe.Pointer,那么在少量文件、不包含大体积文件的前提下,使用 go-bindata 是可行的。

一旦数据量大起来,建议还是使用官方实现。当然,如果你能够接受使用反射和unsafe.Pointer,go-bindata 可以提供给你不逊于官方 go-embed 实现的性能,以及更多的定制化能力。

–EOF