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'
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