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pprof cpu和記憶體分析說明
一般採集cpu樣板資料**，這裡我只寫一種，至於其他的記憶體和trace採集，可以參考：
此文章介紹了各種採集樣板資料原理，以及展示方式
import （
"runtime/pprof"
"log"
)func main()
defer f.close()
pprof.startcpuprofile(f)
defer pprof.stopcpuprofile()
}
方法1：
獲取cpu分析png圖：go tool pprof -png cpu.out > cpu.png
方法二：
進入命令列：go tool pprof cpu.out
top命令：檢視cpu和記憶體消耗排行版
list：檢視某個函式的**，以及該函式每行**的指標資訊，如果函式名不明確，會進行模糊匹配，比如list main會列出main.main
traces：列印所有呼叫棧，以及呼叫棧的指標資訊
其他命令可以通過help檢視
網路一般都是預設引入包
)這種方式一般適用範圍很小，看下pprof預設幹了什麼？
)func init()
1：檔案中的http.handle("/debug/pprof/", http.handlerfunc(index)) 放到handle配置中(此handle包含了所有的分析函式）
2: 瀏覽器訪問http://host:port/debug/pprof/
方法1：
1：檔案中的http.handle("/debug/pprof/profile", http.handlerfunc(profile))放到handle配置中
3：設定10s收集一次cpu資訊：curl 'http//host:port/debug/pprof/profile?seconds=10' -o cpu.out
4:獲取cpu分析png圖：go tool pprof -png cpu.out > cpu.png
方法二：
1,2跟上面想同
3：進入命令列：go tool pprof cput.out
top命令：檢視cpu和記憶體消耗排行版
list：檢視某個函式的**，以及該函式每行**的指標資訊，如果函式名不明確，會進行模糊匹配，比如list main會列出main.main
traces：列印所有呼叫棧，以及呼叫棧的指標資訊
help檢視其他命令
1：goroutine本身的棧所占用的空間造成記憶體洩露。
2：goroutine中的變數所占用的堆記憶體導致堆記憶體洩露，這一部分是能通過heap profile體現出來的。
記憶體profiling記錄的是堆記憶體分配的情況，以及呼叫棧資訊，並不是程序完整的記憶體情況。
棧記憶體的分配是在呼叫棧結束後會被釋放的記憶體，所以並不在記憶體profile中。
因為記憶體profiling是基於抽樣和它跟蹤的是已分配的記憶體，而不是使用中的記憶體，（比如有些記憶體已經分配，看似使用，但實際以及不使用的記憶體，比如記憶體洩露的那部分），所以不能使用記憶體profiling衡量程式總體的記憶體使用情況。
heap能幫助我們發現記憶體問題，但不一定能發現記憶體洩露問題,記憶體主要被哪些**占用了，程式存在記憶體問題
1：主要看監控系統：隨著時間的推進，記憶體的佔用率在不斷的提高，這是記憶體洩露的最明顯現象
2：能夠對比兩個profile檔案的差別，觀察
go tool pprof -base heap.out heap2.out
1：設定10s收集一次資訊：curl 'http//host:port/debug/pprof/heap?seconds=10' -o heap.out
2:獲取heap分析png圖：go tool pprof -png heap.out > heap.png
1：設定10s收集一次資訊：curl 'http//host:port/debug/pprof/trace?seconds=10' -o trace.out
2: 獲取trace分析：go tool trace -http="localhost:port" trace.out
5: 訪問：http://localhost:port
如果cpu和記憶體消耗都不高的情況下
最大的可能是gc占用時間比較高，這個時候trace資訊很有用了，通過訪問trace中url
查詢traces資訊，可以看到主要是哪些物件占用了大量記憶體，可以從這部分**入手
根據我的經驗，json.unmarshal的時候，採用的是反射原理，缺省會簡歷大量的臨時物件
如果json資料報很多，那麼會很快產生gc，而golang的gc預設是暫停整個程式執行的，所以
這種情況，要麼修改gc條件比如：export gogc=200，記憶體增大到3倍，才開始gc
要麼減少json反序列化
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