Ответ
В Go есть встроенные механизмы для сбора метрик производительности и состояния приложения. Основные подходы — использование пакетов runtime, expvar и net/http/pprof.
1. Пакет runtime
Позволяет получить низкоуровневые метрики о состоянии рантайма Go.
-
Метрики памяти:
var m runtime.MemStats runtime.ReadMemStats(&m) // m.Alloc // Байт выделено и до сих пор используется // m.TotalAlloc // Всего байт выделено за время жизни программы // m.HeapAlloc // Байт выделено в куче // m.NumGC // Количество сборок мусора // m.PauseTotalNs // Общее время пауз GC в наносекундах -
Метрики горутин:
// Текущее количество активных горутин numGoroutines := runtime.NumGoroutine()
2. Пакет expvar
expvar предоставляет стандартизированный способ для публикации кастомных метрик приложения через HTTP-эндпоинт /debug/vars в формате JSON.
import (
"expvar"
"net/http"
)
// Создаем кастомные метрики
var (
httpRequests = expvar.NewInt("http_requests_total")
activeUsers = expvar.NewInt("active_users")
)
func myHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
httpRequests.Add(1) // Увеличиваем счетчик
// ...
}
// Метрики будут доступны по http://localhost:8080/debug/vars
// http.ListenAndServe(":8080", nil)3. Профилирование с net/http/pprof
Этот пакет регистрирует обработчики для отладки и профилирования. Он является наиболее мощным инструментом для анализа производительности.
Для его активации достаточно импортировать пакет:
import _ "net/http/pprof"После этого становятся доступны эндпоинты для профилирования:
/debug/pprof/goroutine: стек трейсы всех текущих горутин./debug/pprof/heap: семпл использования памяти в куче./debug/pprof/profile: CPU-профиль (по умолчанию 30 секунд)./debug/pprof/trace: трассировка выполнения приложения.
Рекомендация: Для production-систем стандартные средства часто интегрируют с системами мониторинга, такими как Prometheus. Для этого используется клиентская библиотека (prometheus/client_golang), которая позволяет собирать метрики в формате Prometheus и предоставлять их по эндпоинту /metrics.
Ответ 18+ 🔞
Да ты посмотри, какие у нас в Го инструменты для слежки за приложением, просто овердохуища! Прям как в больнице — тебе и пульс, и давление, и что в голове творится, всё покажут. Главное, не перепутать, где метрики, а где уже агония начинается.
Ну вот, смотри, есть три основных подхода, как свою прогу на просушку взять.
Во-первых, пакет runtime. Это как заглянуть под капот, пока движок работает. Там про память и горутины всё узнаешь.
var m runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&m)
// m.Alloc // Сколько байт выделил и ещё не выкинул
// m.TotalAlloc // А это сколько всего навыделял за свою жизнь, расточитель
// m.HeapAlloc // Сколько в куче болтается
// m.NumGC // Сколько раз мусорщик приходил
// m.PauseTotalNs // И сколько наносекунд все эти уборки тормозили жизньА горутин посчитать — вообще раз плюнуть:
// Сколько этих мелких трудяг сейчас носятся
numGoroutines := runtime.NumGoroutine()Во-вторых, пакет expvar. Это уже для цивилизованных людей, которые любят JSON. Он автоматом заведёт эндпоинт /debug/vars и будет там в красивом виде твои метрики выкладывать.
import (
"expvar"
"net/http"
)
// Заводим свои счётчики
var (
httpRequests = expvar.NewInt("http_requests_total")
activeUsers = expvar.NewInt("active_users")
)
func myHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
httpRequests.Add(1) // Щёлк — ещё один запрос припёрся
// ...
}
// И всё, блядь, готово. Заходи на localhost:8080/debug/vars и смотри.Ну и в-третьих, тяжёлая артиллерия — net/http/pprof. Вот это, сука, настоящая магия! Импортируешь его, и у тебя сразу целая клиника для профилирования открывается.
import _ "net/http/pprof" // Просто импорт, и всё — волшебство!И поехали эндпоинты:
/debug/pprof/goroutine— тут тебе все горутины, как на ладони, кто где завис./debug/pprof/heap— смотри, чем твоя куча дышит, кто память жрёт./debug/pprof/profile— CPU-профиль на 30 секунд, узнаешь, на что процессор время тратит./debug/pprof/trace— трассировка, чтоб вообще по шагам воспроизвести, что происходило.
А для продакшена, где всё серьёзно, обычно подключают Prometheus. Берёшь библиотечку prometheus/client_golang, накручиваешь свои метрики, и они у тебя на /metrics в правильном, понятном прометею виде лежат. Красота, ёпта!