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golang中有哪些强大的性能监控框架?

2024-07-18 10:33:12 0浏览 收藏
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一分耕耘,一分收获!既然都打开这篇《golang中有哪些强大的性能监控框架?》,就坚持看下去,学下去吧!本文主要会给大家讲到等等知识点,如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处,非常欢迎大家积极提出!在后续文章我会继续更新Golang相关的内容,希望对大家都有所帮助!

Go 提供丰富的性能监控框架,包括 opentelemetry-go(用于收集指标、日志和跟踪)、prometheus-client-golang(暴露指标)、statsd-client-go(发送指标到 statsd 服务器)、pprof(内置剖析包)。实战案例展示了使用 opentelemetry-go 跟踪请求延迟、prometheus-client-golang 暴露 CPU 使用率指标、pprof 对 CPU 使用情况进行剖析。

golang中有哪些强大的性能监控框架?

Go 中强大的性能监控框架

在微服务、云原生和分布式系统盛行的时代,性能监控对于确保应用程序的健康性和可靠性至关重要。Golang 提供了丰富的性能监控框架,可以帮助开发人员轻松有效地跟踪和分析应用程序性能。

最受欢迎的 Go 性能监控框架

  • opentelemetry-go:Google 主导的用于收集、处理和导出指标、日志和跟踪的开源项目。
  • prometheus-client-golang:基于 Prometheus 的暴露指标的客户端库。
  • statsd-client-go:用于发送指标到 statsd 服务器的客户端库。
  • pprof:Go 内置用于剖析 CPU 和内存使用的包。

实战案例

使用 opentelemetry-go 跟踪请求延迟

import (
    "context"
    "fmt"

    "go.opentelemetry.io/otel/attribute"
    "go.opentelemetry.io/otel/metric"
    "go.opentelemetry.io/otel/metric/instrument"
    "go.opentelemetry.io/otel/trace"
)

func trackLatency(ctx context.Context, startTime time.Time) {
    latency := time.Since(startTime)

    attrs := []attribute.KeyValue{
        attribute.String("method", "GET"),
        attribute.String("path", "/api/users"),
    }

    meter := metric.Must(metric.NewMeterProvider("example"))
    latencyMs := meter.MustNewFloat64Histogram(
        "http_request_latency",
        metric.WithDescription("HTTP request latency"),
        metric.WithUnit("ms"),
        metric.WithAsynchronous(),
    )

    ctx, span := trace.Start(ctx, "my span")
    defer span.End()

    _ = latencyMs.Record(ctx, latency.Milliseconds(), attrs...)
}

使用 prometheus-client-golang 暴露 CPU 使用率指标

import (
    "net/http"

    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var cpuUsage = prometheus.NewGauge(
    prometheus.GaugeOpts{
        Name: "cpu_usage",
        Help: "Current CPU usage",
    },
)

func init() {
    prometheus.MustRegister(cpuUsage)
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
}

// ...

使用 pprof 对 CPU 使用情况进行剖析

import (
    "net/http/pprof"
    "os"

    "github.com/google/pprof/profile"
)

func init() {
    http.HandleFunc("/debug/pprof/heap", pprof.Index)
    http.HandleFunc("/debug/pprof/goroutine", pprof.Index)
    http.HandleFunc("/debug/pprof/block", pprof.Index)
}

// ...

func main() {
    f, err := os.OpenFile("myprofile.pprof", os.O_CREATE|os.O_WRONLY, 0644)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if err := pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(f, 2); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if err := pprof.Lookup("block").WriteTo(f, 2); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

文中关于golang,性能监控的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《golang中有哪些强大的性能监控框架?》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

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