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  • golang中有哪些强大的性能监控框架?

    go 提供丰富的性能监控框架,包括 opentelemetry-go(用于收集指标、日志和跟踪)、prometheus-client-golang(暴露指标)、statsd-client-go(发送指标到 statsd 服务器)、pprof(内置剖析包)。实战案例展示了使用 opentelemetry-go 跟踪请求延迟、prometheus-client-golang 暴露 cpu 使用率指标、pprof 对 cpu 使用情况进行剖析。

    golang中有哪些强大的性能监控框架?

    Go 中强大的性能监控框架

    在微服务、云原生和分布式系统盛行的时代,性能监控对于确保应用程序的健康性和可靠性至关重要。Golang 提供了丰富的性能监控框架,可以帮助开发人员轻松有效地跟踪和分析应用程序性能。

    最受欢迎的 Go 性能监控框架

    立即学习go语言免费学习笔记(深入)”;

    • opentelemetry-go:Google 主导的用于收集、处理和导出指标、日志和跟踪的开源项目。
    • prometheus-client-golang:基于 Prometheus 的暴露指标的客户端库。
    • statsd-client-go:用于发送指标到 statsd 服务器的客户端库。
    • pprof:Go 内置用于剖析 CPU 和内存使用的包。

    实战案例

    使用 opentelemetry-go 跟踪请求延迟

    import (
        "context"
        "fmt"
    
        "go.opentelemetry.io/otel/attribute"
        "go.opentelemetry.io/otel/metric"
        "go.opentelemetry.io/otel/metric/instrument"
        "go.opentelemetry.io/otel/trace"
    )
    
    func trackLatency(ctx context.Context, startTime time.Time) {
        latency := time.Since(startTime)
    
        attrs := []attribute.KeyValue{
            attribute.String("method", "GET"),
            attribute.String("path", "/api/users"),
        }
    
        meter := metric.Must(metric.NewMeterProvider("example"))
        latencyMs := meter.MustNewFloat64Histogram(
            "http_request_latency",
            metric.WithDescription("HTTP request latency"),
            metric.WithUnit("ms"),
            metric.WithAsynchronous(),
        )
    
        ctx, span := trace.Start(ctx, "my span")
        defer span.End()
    
        _ = latencyMs.Record(ctx, latency.Milliseconds(), attrs...)
    }

    使用 prometheus-client-golang 暴露 CPU 使用率指标

    import (
        "net/http"
    
        "<a style='color:#f60; text-decoration:underline;' href="https://www.codesou.cn/" target="_blank">git</a>hub.com/prometheus/client_golang/prometheus"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
    )
    
    var cpuUsage = prometheus.NewGauge(
        prometheus.GaugeOpts{
            Name: "cpu_usage",
            Help: "Current CPU usage",
        },
    )
    
    func init() {
        prometheus.MustRegister(cpuUsage)
        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    }
    
    // ...

    使用 pprof 对 CPU 使用情况进行剖析

    import (
        "net/http/pprof"
        "os"
    
        "github.com/google/pprof/profile"
    )
    
    func init() {
        http.HandleFunc("/debug/pprof/heap", pprof.Index)
        http.HandleFunc("/debug/pprof/goroutine", pprof.Index)
        http.HandleFunc("/debug/pprof/block", pprof.Index)
    }
    
    // ...
    
    func main() {
        f, err := os.OpenFile("myprofile.pprof", os.O_CREATE|os.O_WRONLY, 0644)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    
        if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        if err := pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(f, 2); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        if err := pprof.Lookup("block").WriteTo(f, 2); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    }
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