【Go】优雅的读取http请求或响应的数据
原文链接：https://blog.thinkeridea.com/...
从 http.Request.Body 或 http.Response.Body 中读取数据方法或许很多，标准库中大多数使用 ioutil.ReadAll 方法一次读取所有数据，如果是 json 格式的数据还可以使用 json.NewDecoder 从 io.Reader 创建一个解析器，假使使用 pprof 来分析程序总是会发现 bytes.makeSlice 分配了大量内存，且总是排行第一，今天就这个问题来说一下如何高效优雅的读取 http 中的数据。
背景介绍
我们有许多 api 服务，全部采用 json 数据格式，请求体就是整个 json 字符串，当一个请求到服务端会经过一些业务处理，然后再请求后面更多的服务，所有的服务之间都用 http 协议来通信(啊， 为啥不用 RPC，因为所有的服务都会对第三方开放，http + json 更好对接)，大多数请求数据大小在 1K~4K，响应的数据在 1K~8K，早期所有的服务都使用 ioutil.ReadAll 来读取数据，随着流量增加使用 pprof 来分析发现 bytes.makeSlice 总是排在第一，并且占用了整个程序 1/10 的内存分配，我决定针对这个问题进行优化，下面是整个优化过程的记录。
pprof 分析
这里使用 https://github.com/thinkeridea/go-extend/blob/master/exnet/exhttp/expprof/pprof.go 中的 api 来实现生产环境的 /debug/pprof 监测接口，没有使用标准库的 net/http/pprof 包因为会自动注册路由，且长期开放 api，这个包可以设定 api 是否开放，并在规定时间后自动关闭接口，避免存在工具嗅探。
服务部署上线稳定后(大约过了一天半)，通过 curl 下载 allocs 数据，然后使用下面的命令查看分析。
$ go tool pprof allocs
File: xxx
Type: alloc_space
Time: Jan 25, 2019 at 3:02pm (CST)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 604.62GB, 44.50% of 1358.61GB total
Dropped 776 nodes (cum <= 6.79GB)
Showing top 10 nodes out of 155
flat flat% sum% cum cum%
111.40GB 8.20% 8.20% 111.40GB 8.20% bytes.makeSlice
107.72GB 7.93% 16.13% 107.72GB 7.93% github.com/sirupsen/logrus.(*Entry).WithFields
65.94GB 4.85% 20.98% 65.94GB 4.85% strings.Replace
54.10GB 3.98% 24.96% 56.03GB 4.12% github.com/json-iterator/go.(*frozenConfig).Marshal
47.54GB 3.50% 28.46% 47.54GB 3.50% net/url.unescape
47.11GB 3.47% 31.93% 48.16GB 3.55% github.com/json-iterator/go.(*Iterator).readStringSlowPath
46.63GB 3.43% 35.36% 103.04GB 7.58% handlers.(*AdserviceHandler).returnAd
42.43GB 3.12% 38.49% 84.62GB 6.23% models.LogItemsToBytes
42.22GB 3.11% 41.59% 42.22GB 3.11% strings.Join
39.52GB 2.91% 44.50% 87.06GB 6.41% net/url.parseQuery从结果中可以看出采集期间一共分配了 1358.61GB top 10 占用了 44.50% 其中 bytes.makeSlice 占了接近 1/10，那么看看都是谁在调用 bytes.makeSlice 吧。
(pprof) web bytes.makeSlice
从上图可以看出调用 bytes.makeSlice 的最终方法是 ioutil.ReadAll, (受篇幅影响就没有截取 ioutil.ReadAll 上面的方法了)，而 90% 都是 ioutil.ReadAll 读取 http 数据调用，找到地方先别急想优化方案，先看看为啥 ioutil.ReadAll 会导致这么多内存分配。
func readAll(r io.Reader, capacity int64) (b []byte, err error) {
var buf bytes.Buffer
// If the buffer overflows, we will get bytes.ErrTooLarge.
// Return that as an error. Any other panic remains.
defer func() {
e := recover()
if e == nil {
return
}
if panicErr, ok := e.(error); ok && panicErr == bytes.ErrTooLarge {
err = panicErr
} else {
panic(e)
}
}()
if int64(int(capacity)) == capacity {
buf.Grow(int(capacity))
}
_, err = buf.ReadFrom(r)
return buf.Bytes(), err
}
func ReadAll(r io.Reader) ([]byte, error) {
return readAll(r, bytes.MinRead)
}以上是标准库 ioutil.ReadAll 的代码，每次会创建一个 var buf bytes.Buffer 并且初始化 buf.Grow(int(capacity)) 的大小为 bytes.MinRead, 这个值呢就是 512，按这个 buffer 的大小读取一次数据需要分配 2~16 次内存，天啊简直不能忍，我自己创建一个 buffer 好不好。
看一下火焰图