PProf3、当前进程中的 goroutine 详情
性能采集分析🔥
+以下示例截图来源于示例项目，仅供参考。
如果想要进行详细的性能分析，基本上离不开 go tool pprof 命令行工具的支持，在开启性能分析支持后，我们可以使用以下命令执行性能采集分析：
-go tool pprof "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
-执行后 pprof 工具经过约 30 秒左右的接口信息采集（这 30 秒期间 WebServer 应当有流量进入，我们这里不停地访问 hello world 页面以作测试），然后生成性能分析报告，随后可以通过 top10/ web 等 pprof 命令查看报告结果，更多命令可使用 go tool pprof 查看。关于 pprof 的详细使用介绍，请查看 Golang 官方： blog.golang.org/profiling-go-programs
+go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
+也可以将pprof文件导出后再通过go tool pprof命令打开：
+curl http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile > pprof.profile
go tool pprof -http :8080 pprof.profile
+执行后 profile 的 pprof 工具经过约 30 秒左右的接口信息采集（这 30 秒期间 WebServer 应当有流量进入），然后生成性能分析报告，随后可以通过 top10/ web 等 pprof 命令查看报告结果，更多命令可使用 go tool pprof 查看。关于 pprof 的详细使用介绍，请查看 Golang 官方： blog.golang.org/profiling-go-programs
CPU性能分析
本示例中的命令行性能分析结果如下：
-$ go tool pprof "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile
Saved profile in /home/john/pprof/pprof.___go_build_pprof_go.samples.cpu.001.pb.gz
File: ___go_build_pprof_go
Type: cpu
Time: Apr 17, 2018 at 10:53pm (CST)
Duration: 30s, Total samples = 80ms ( 0.27%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top10
Showing nodes accounting for 80ms, 100% of 80ms total
Showing top 10 nodes out of 49
flat flat% sum% cum cum%
10ms 12.50% 12.50% 10ms 12.50% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*Cookie).Get /home/john/Workspace/Go/GOPATH/src/github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp/http_server_cookie.go
10ms 12.50% 25.00% 10ms 12.50% internal/poll.runtime_pollReset /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/netpoll.go
10ms 12.50% 37.50% 10ms 12.50% runtime.futex /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/sys_linux_amd64.s
10ms 12.50% 50.00% 10ms 12.50% runtime.getitab /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/iface.go
10ms 12.50% 62.50% 10ms 12.50% runtime.newarray /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/slice.go
10ms 12.50% 75.00% 10ms 12.50% runtime.rawstringtmp /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/string.go
10ms 12.50% 87.50% 10ms 12.50% runtime.usleep /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/sys_linux_amd64.s
10ms 12.50% 100% 10ms 12.50% sync.(*RWMutex).Lock /home/john/Softs/go1.9.2/src/sync/rwmutex.go
0 0% 100% 10ms 12.50% bufio.(*Writer).Flush /home/john/Softs/go1.9.2/src/bufio/bufio.go
0 0% 100% 10ms 12.50% github.com/gogf/gf/v2/container/gqueue.(*Queue).PopFront /home/john/Workspace/Go/GOPATH/src/github.com/gogf/gf/v2/container/gqueue/gqueue.go
(pprof) web
Failed to execute dot. Is Graphviz installed? Error: exec: "dot": executable file not found in $PATH
(pprof) web
(pprof)
-其中 web 命令用以图形展示接口之间的调用关系以及性能情况，但是需要安装 Graphviz 图形化工具，以我目前的系统为 Ubuntu 为例，直接执行 sudo apt-get install graphviz 命令即可安装完成图形化工具（如果是 MacOS，使用 brew install Graphviz 安装），随后再次使用 web 命令，最终生成以下图表：
-
+$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
Serving web UI on http://localhost:8080
+图形化展示 pprof 需要安装 Graphviz 图形化工具，以我目前的系统为 Ubuntu 为例，直接执行 sudo apt-get install graphviz 命令即可安装完成图形化工具（如果是 MacOS，使用 brew install Graphviz 安装）。
+运行后将会使用默认的浏览器打开以下图形界面，展示这段时间抓取的CPU开销链路：
+
+也可以查看火炬图，可能更形象一些：
+
内存使用分析
-与CPU性能分析类似，内存使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
-$ go tool pprof http://127.0.0.1:8299/debug/pprof/heap
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8299/debug/pprof/heap
Saved profile in /Users/john/pprof/pprof.alloc_objects.alloc_space.inuse_objects.inuse_space.004.pb.gz
Type: inuse_space
Time: May 24, 2021 at 8:01pm (CST)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 1536.39kB, 100% of 1536.39kB total
Showing top 10 nodes out of 19
flat flat% sum% cum cum%
512.19kB 33.34% 33.34% 512.19kB 33.34% runtime.malg
512.14kB 33.33% 66.67% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/container/gmap.(*StrAnyMap).doSetWithLockCheck
512.06kB 33.33% 100% 512.06kB 33.33% net.newFD (inline)
0 0% 100% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/container/gmap.(*StrAnyMap).GetOrSetFuncLock
0 0% 100% 512.06kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*Server).startServer.func1
0 0% 100% 512.06kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*gracefulServer).ListenAndServe
0 0% 100% 512.06kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*gracefulServer).doServe
0 0% 100% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/os/gres.Instance
0 0% 100% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/os/gres.init
0 0% 100% 512.06kB 33.33% net.(*TCPListener).Accept
(pprof) web
(pprof)
-通过 web 图形展示，类似这样的：
-
+与 CPU 性能分析类似，内存使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
+$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/heap"
Serving web UI on http://localhost:8080
+图形展示类似这样的：
+
+同样的，也可以查看火炬图，可能更形象一些：
+
+goroutine使用分析
+与上面的分析类似，goroutine使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
+$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/goroutine"
Serving web UI on http://localhost:8080
+图形展示类似这样的，通常goroutine看这个图的话就差不多了，当然也有火炬图。
+
goroutine 详情
性能采集分析🔥
+以下示例截图来源于示例项目，仅供参考。
如果想要进行详细的性能分析，基本上离不开 go tool pprof 命令行工具的支持，在开启性能分析支持后，我们可以使用以下命令执行性能采集分析：
go tool pprof "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
执行后 pprof 工具经过约 30 秒左右的接口信息采集（这 30 秒期间 WebServer 应当有流量进入，我们这里不停地访问 hello world 页面以作测试），然后生成性能分析报告，随后可以通过 top10/ web 等 pprof 命令查看报告结果，更多命令可使用 go tool pprof 查看。关于 pprof 的详细使用介绍，请查看 Golang 官方： blog.golang.org/profiling-go-programs
go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
也可以将pprof文件导出后再通过go tool pprof命令打开：
+curl http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile > pprof.profile
go tool pprof -http :8080 pprof.profile
执行后 profile 的 pprof 工具经过约 30 秒左右的接口信息采集（这 30 秒期间 WebServer 应当有流量进入），然后生成性能分析报告，随后可以通过 top10/ web 等 pprof 命令查看报告结果，更多命令可使用 go tool pprof 查看。关于 pprof 的详细使用介绍，请查看 Golang 官方： blog.golang.org/profiling-go-programs
CPU性能分析
本示例中的命令行性能分析结果如下：
-$ go tool pprof "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile
Saved profile in /home/john/pprof/pprof.___go_build_pprof_go.samples.cpu.001.pb.gz
File: ___go_build_pprof_go
Type: cpu
Time: Apr 17, 2018 at 10:53pm (CST)
Duration: 30s, Total samples = 80ms ( 0.27%)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top10
Showing nodes accounting for 80ms, 100% of 80ms total
Showing top 10 nodes out of 49
flat flat% sum% cum cum%
10ms 12.50% 12.50% 10ms 12.50% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*Cookie).Get /home/john/Workspace/Go/GOPATH/src/github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp/http_server_cookie.go
10ms 12.50% 25.00% 10ms 12.50% internal/poll.runtime_pollReset /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/netpoll.go
10ms 12.50% 37.50% 10ms 12.50% runtime.futex /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/sys_linux_amd64.s
10ms 12.50% 50.00% 10ms 12.50% runtime.getitab /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/iface.go
10ms 12.50% 62.50% 10ms 12.50% runtime.newarray /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/slice.go
10ms 12.50% 75.00% 10ms 12.50% runtime.rawstringtmp /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/string.go
10ms 12.50% 87.50% 10ms 12.50% runtime.usleep /home/john/Softs/go1.9.2/src/runtime/sys_linux_amd64.s
10ms 12.50% 100% 10ms 12.50% sync.(*RWMutex).Lock /home/john/Softs/go1.9.2/src/sync/rwmutex.go
0 0% 100% 10ms 12.50% bufio.(*Writer).Flush /home/john/Softs/go1.9.2/src/bufio/bufio.go
0 0% 100% 10ms 12.50% github.com/gogf/gf/v2/container/gqueue.(*Queue).PopFront /home/john/Workspace/Go/GOPATH/src/github.com/gogf/gf/v2/container/gqueue/gqueue.go
(pprof) web
Failed to execute dot. Is Graphviz installed? Error: exec: "dot": executable file not found in $PATH
(pprof) web
(pprof)
其中 web 命令用以图形展示接口之间的调用关系以及性能情况，但是需要安装 Graphviz 图形化工具，以我目前的系统为 Ubuntu 为例，直接执行 sudo apt-get install graphviz 命令即可安装完成图形化工具（如果是 MacOS，使用 brew install Graphviz 安装），随后再次使用 web 命令，最终生成以下图表：
$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
Serving web UI on http://localhost:8080
图形化展示 pprof 需要安装 Graphviz 图形化工具，以我目前的系统为 Ubuntu 为例，直接执行 sudo apt-get install graphviz 命令即可安装完成图形化工具（如果是 MacOS，使用 brew install Graphviz 安装）。
运行后将会使用默认的浏览器打开以下图形界面，展示这段时间抓取的CPU开销链路：
+
也可以查看火炬图，可能更形象一些：
+
内存使用分析
-与CPU性能分析类似，内存使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
$ go tool pprof http://127.0.0.1:8299/debug/pprof/heap
Fetching profile over HTTP from http://127.0.0.1:8299/debug/pprof/heap
Saved profile in /Users/john/pprof/pprof.alloc_objects.alloc_space.inuse_objects.inuse_space.004.pb.gz
Type: inuse_space
Time: May 24, 2021 at 8:01pm (CST)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 1536.39kB, 100% of 1536.39kB total
Showing top 10 nodes out of 19
flat flat% sum% cum cum%
512.19kB 33.34% 33.34% 512.19kB 33.34% runtime.malg
512.14kB 33.33% 66.67% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/container/gmap.(*StrAnyMap).doSetWithLockCheck
512.06kB 33.33% 100% 512.06kB 33.33% net.newFD (inline)
0 0% 100% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/container/gmap.(*StrAnyMap).GetOrSetFuncLock
0 0% 100% 512.06kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*Server).startServer.func1
0 0% 100% 512.06kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*gracefulServer).ListenAndServe
0 0% 100% 512.06kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp.(*gracefulServer).doServe
0 0% 100% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/os/gres.Instance
0 0% 100% 512.14kB 33.33% github.com/gogf/gf/v2/os/gres.init
0 0% 100% 512.06kB 33.33% net.(*TCPListener).Accept
(pprof) web
(pprof)
通过 web 图形展示，类似这样的：
+
与 CPU 性能分析类似，内存使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/heap"
Serving web UI on http://localhost:8080
图形展示类似这样的：
+
同样的，也可以查看火炬图，可能更形象一些：
+
goroutine使用分析
+与上面的分析类似，goroutine使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/goroutine"
Serving web UI on http://localhost:8080
图形展示类似这样的，通常goroutine看这个图的话就差不多了，当然也有火炬图。
+