面试题：Go语言中如何初步检测Goroutine内存泄漏

使用pprof工具：
- 启用pprof：在代码中导入net/http/pprof包，并添加如下代码启动pprof服务：

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

func main() {
    go func() {
        http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
    }()
    // 其他业务代码
}

分析内存：通过浏览器访问http://localhost:6060/debug/pprof/heap，可以获取堆内存的分析信息，查找是否有异常增长的对象，特别是与Goroutine相关的对象。也可以使用go tool pprof命令来分析获取到的内存快照文件，例如go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap，然后使用top、list等命令查看内存使用情况。

监控系统指标：
- 使用Prometheus和Grafana：可以使用prometheus/client_golang库在Go代码中暴露自定义指标，如Goroutine数量等。例如：

package main

import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
    "log"
    "net/http"
)

var goroutineCount = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
    Name: "goroutine_count",
    Help: "Number of active goroutines",
})

func init() {
    prometheus.MustRegister(goroutineCount)
}

func main() {
    go func() {
        for {
            goroutineCount.Set(float64(runtime.NumGoroutine()))
            time.Sleep(1 * time.Second)
        }
    }()

    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

然后配置Prometheus采集该指标，再通过Grafana展示，观察Goroutine数量是否持续增长且无合理业务原因。

代码审查：
- 查找未关闭的通道：在Goroutine中如果有向未关闭通道发送数据的操作，而没有对应的接收方，可能会导致Goroutine阻塞并无法结束，从而造成内存泄漏。例如：

func main() {
    ch := make(chan int)
    go func() {
        ch <- 1
    }()
    // 这里没有接收ch数据的操作，该Goroutine会一直阻塞
}

查找未释放的资源：比如打开的文件、数据库连接等资源在Goroutine结束时没有正确关闭，可能会导致资源泄漏，进而影响内存。例如：

func main() {
    go func() {
        file, err := os.Open("test.txt")
        if err!= nil {
            return
        }
        // 这里没有关闭file，若Goroutine结束，可能导致资源泄漏
    }()
}

使用race detector：
- 启用race detector：在编译运行代码时添加-race标志，例如go run -race main.go或go build -race main.go。它可以检测数据竞争问题，有些数据竞争可能与Goroutine内存泄漏相关联，比如由于数据竞争导致Goroutine异常阻塞等情况。如果检测到数据竞争，Go会输出详细的竞争信息，帮助定位问题代码。

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面试题：Go语言中如何初步检测Goroutine内存泄漏

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