在生产环境中监控 go 框架的性能至关重要，本文介绍了使用 pprof 和 expvar 的方法：pprof 应用程序性能分析：提供内存、cpu、goroutine 信息生成性能配置文件进行分析expvar 导出变量：允许导出应用程序变量可用于监控请求计数、响应时间等指标实战案例：配置 pprof 处理程序使用 expvar 导出 gin 框架的请求计数通过 http 处理程序访问导出变量

如何在生产环境中监控 Go 框架性能？

在生产环境中监控 Go 框架的性能对于维护应用程序稳定性和性能至关重要。本文将介绍使用 pprof 和 expvar 来监控 Go 框架性能的实用方法。

pprof：应用程序性能分析

pprof 是一个用于分析 Go 应用程序性能的工具。它提供以下指标：

• 内存使用情况
• CPU 使用率
• Goroutine 调度信息

使用 pprof，您可以生成可以稍后分析的性能配置文件：

import (
    "net/http/pprof"
)

// 配置 pprof 处理程序
func init() {
    go http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
}

您可以在本地计算机或远程使用 web 界面访问配置文件：

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine

expvar：导出变量

expvar 允许导出应用程序的变量，这些变量可以通过 HTTP 处理程序轻松访问。这可以用于监控诸如请求计数、响应时间等指标。

要导出变量，请使用 expvar.Publish 函数：

import (
    "expvar"
)

var (
    requestCount = expvar.NewInt("request_count")
    responseTime = expvar.NewFloat("response_time")
)

可以通过以下方式访问导出的变量：

curl http://localhost:8080/debug/vars | jq '.request_count'

实战案例：监控 Gin 框架

假设我们正在使用 Gin 框架构建一个 HTTP API。以下是如何使用 pprof 和 expvar 监控其性能：

使用 pprof

在 main 函数中配置 pprof 处理程序：

import (
    "net/http/pprof"
    "github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
    r := gin.Default()

    go func() {
        _ = http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
    }()
    
    // API 路由
    r.GET("/foo", func(c *gin.Context) {})

    _ = r.Run() // 监听端口 8080
}

在本地计算机或远程通过 web 界面查看性能配置文件：

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine

使用 expvar

导出 Gin 框架的请求计数：

import (
    "expvar"
    "github.com/gin-gonic/gin"
)

var requestCount = expvar.NewInt("request_count")

func main() {
    r := gin.Default()

    // 导出 Gin 框架的请求计数
    expvar.Publish("request_count", requestCount)
    
    // API 路由
    r.GET("/foo", func(c *gin.Context) {
        requestCount.Add(1)
    })

    _ = r.Run() // 监听端口 8080
}

通过 HTTP 处理程序访问导出的变量：

curl http://localhost:8080/debug/vars | jq '.request_count'