pprof — 性能分析
pprof 是 Go 内置的性能剖析工具，无需第三方依赖即可分析 CPU、内存、Goroutine 等。
1. 采样类型一览
| 类型 | 采样内容 | 适用场景 |
|---|---|---|
| CPU profile | 函数 CPU 时间 | 找出热点函数 |
| Heap profile | 堆内存分配 | 内存泄漏、高分配 |
| Alloc profile | 历史累计分配 | 找出分配最多的代码 |
| Goroutine profile | Goroutine 堆栈 | 排查泄漏 |
| Block profile | 阻塞在锁上的时间 | 锁竞争 |
| Mutex profile | 互斥锁争用 | 锁争用分析 |
2. 两种使用方式
方式 1：HTTP 端点（推荐生产）
import _ "net/http/pprof"
func main() {
go func() {
// 在内部端口或 localhost 上暴露
log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil))
}()
// ... 业务代码
}端点：
http://localhost:6060/debug/pprof/ # 总览
http://localhost:6060/debug/pprof/profile # 30s CPU profile
http://localhost:6060/debug/pprof/heap # 堆快照
http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine # goroutine 堆栈
http://localhost:6060/debug/pprof/block # 阻塞事件
http://localhost:6060/debug/pprof/mutex # 互斥锁事件💡 安全规范：pprof 端点绝不对公网暴露，使用内部端口或 IP 白名单。
方式 2：代码内直接写入文件
import "runtime/pprof"
func main() {
f, _ := os.Create("cpu.pprof")
pprof.StartCPUProfile(f)
defer pprof.StopCPUProfile()
// 被分析的代码
doWork()
// 堆快照
f2, _ := os.Create("heap.pprof")
pprof.WriteHeapProfile(f2)
f2.Close()
}3. 分析 profile 文件
# 交互式分析
go tool pprof cpu.pprof
# 常用交互命令
# top 10 — 显示最消耗的 10 个位置
# list 函数名 — 显示函数源码及每行耗时
# web — 生成调用图（需要 graphviz）
# pdf — 生成 PDF 报告
# peek 函数名 — 查看函数调用上下文
# tree — 树状调用图
# 直接生成图表
go tool pprof -svg cpu.pprof > cpu.svg
go tool pprof -http :8080 cpu.pprof # 浏览器交互
# 对比两个 profile
go tool pprof -base old.pprof new.pprof内存分析重点
go tool pprof -alloc_space heap.pprof # 累计分配（找出分配最多的代码）
go tool pprof -inuse_space heap.pprof # 当前在用（找出内存泄漏）4. 启用阻塞和互斥锁分析
import "runtime"
func init() {
runtime.SetBlockProfileRate(1) // 记录所有阻塞事件
runtime.SetMutexProfileFraction(1) // 记录所有互斥锁事件
}⚡ 性能提示：这些分析有一定开销，建议仅在排查问题时临时开启。
5. 🔬 典型分析流程
CPU 热点排查
# 1. 采集 CPU profile
curl -o cpu.pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30
# 2. 查看 top 函数
go tool pprof -top cpu.pprof
# 3. 定位具体代码行
go tool pprof -list funcName cpu.pprof
# 4. 看调用图
go tool pprof -web cpu.pprof内存泄漏排查
# 1. 采集两个时间点的 heap
curl -o heap1.pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
# ... 运行一段时间 ...
curl -o heap2.pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
# 2. 对比差异
go tool pprof -base heap1.pprof heap2.pprof
# 3. 查看增长最多的
(pprof) top