go基础第二篇：利用pprof定位cpu和内存问题

在项目的main.go文件中引入

_ "net/http/pprof"

在main函数中加入：

go func() {
_ = http.ListenAndServe(":6060", nil)
}()

保证6060端口能访问到，如在容器中部署的话，别忘了添加端口映射。如果有防火墙的话，别忘了放开端口访问。

如果使用的是gin框架，那么需要import "github.com/gin-contrib/pprof"，在创建gin.Engine指针后，调用pprof.Register(engine, "/feed/debug/pprof")注册，然后再engine.Run(":6060")。

查看cpu使用情况：

go tool pprof -http :9090 http://${ip}:${port}/debug/pprof/profile

${ip}值是进程所在服务器的ip，${port}值是进程监听的端口，即上面配置的6060。

如上，如果使用了-http选项指定host和port的话，等待30s之后，会自动打开浏览器访问localhost:9090/ui/，这个是pprof的web ui。

点击右上角的超链接，我们可以看到取样时间是多少。我们可以通过耗时的分布，看出哪些函数占用cpu时间长。

点击view菜单的top菜单，会按照cpu使用时间降序排列。点击graph菜单，会展示图，这也是首次进入打开的页面。点击flame graph菜单，就会出所谓的火焰图。点击peek菜单，不仅可以展示按降序排列的cpu使用，还会看到调用栈。

 

查看内存使用情况：

go tool pprof -http :9090 http://${ip}:${port}/debug/pprof/heap

同样会自动打开浏览器访问localhost:9090/ui/，但不会等待30s，而是马上就跳转。

 

https://github.com/google/pprof/blob/main/doc/README.md