面试题：Go中如何使用标准库对goroutine进行基础性能监控

获取goroutine运行状态：
- 使用runtime/debug包：
  - runtime/debug包中的Stack函数可以获取当前所有goroutine的栈跟踪信息。示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "runtime/debug"
)

func main() {
    go func() {
        // 模拟一个运行的goroutine
        for {
        }
    }()
    stackInfo := debug.Stack()
    fmt.Println(string(stackInfo))
}

使用net/http/pprof包：
- 引入net/http/pprof包后，通过http服务来查看goroutine相关信息。首先启动一个http服务：

package main

import (
    "net/http"
    _ "net/http/pprof"
)

func main() {
    go func() {
        // 模拟一个运行的goroutine
        for {
        }
    }()
    http.ListenAndServe(":6060", nil)
}

 - 然后在浏览器中访问`http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=1`，可以看到所有goroutine的详细信息，包括调用栈等。

2. 获取CPU和内存使用情况：

使用runtime/pprof包：
- CPU Profiling：
  - 以下是一个简单的示例来收集CPU性能分析数据：

package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "runtime/pprof"
)

func heavyWork() {
    for i := 0; i < 1000000000; i++ {
        // 模拟一些计算
        _ = i * i
    }
}

func main() {
    f, err := os.Create("cpu.prof")
    if err!= nil {
        fmt.Println("Failed to create CPU profile file:", err)
        return
    }
    defer f.Close()

    err = pprof.StartCPUProfile(f)
    if err!= nil {
        fmt.Println("Failed to start CPU profile:", err)
        return
    }
    defer pprof.StopCPUProfile()

    heavyWork()
}

   - 运行程序后，会生成`cpu.prof`文件。可以使用`go tool pprof cpu.prof`命令来分析该文件，通过交互界面查看CPU使用情况，例如使用`top`命令查看占用CPU最多的函数等。
 - **Memory Profiling**：
   - 示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "runtime/pprof"
)

func allocateMemory() {
    data := make([]byte, 1024*1024*10) // 分配10MB内存
    // 模拟使用内存
    for i := range data {
        data[i] = byte(i % 256)
    }
}

func main() {
    f, err := os.Create("mem.prof")
    if err!= nil {
        fmt.Println("Failed to create memory profile file:", err)
        return
    }
    defer f.Close()

    allocateMemory()

    err = pprof.WriteHeapProfile(f)
    if err!= nil {
        fmt.Println("Failed to write memory profile:", err)
        return
    }
}

   - 运行程序生成`mem.prof`文件，然后使用`go tool pprof mem.prof`命令来分析内存使用情况，例如查看哪些函数分配了最多的内存等。

使用net/http/pprof包：
- 对于内存使用情况，启动http服务（如前面引入net/http/pprof包的示例）后，在浏览器中访问http://localhost:6060/debug/pprof/heap，可以查看堆内存使用情况的图形化展示。同时，http://localhost:6060/debug/pprof/profile可以获取CPU性能分析数据，类似通过文件获取的方式，只不过这里是实时通过http获取。

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面试题：Go中如何使用标准库对goroutine进行基础性能监控

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面试题答案