3. pprof入门：runtime/pprof与net/http/pprof包，开启CPU与内存Profiling

性能调优的第一步是可观测。Go 标准库提供了两套 Profiling 入口：runtime/pprof 适用于短生命周期工具或一次性采样，net/http/pprof 适用于长期运行的后端服务。本章将带你掌握这两种方式，并理解 CPU 与内存 Profiling 的核心原理。

3.1 两种 Profiling 入口对比

3.2 CPU Profiling：采样原理与开启方式

Go 的 CPU Profiler 基于 定时信号采样：操作系统每隔 10ms（默认）向进程发送 SIGPROF 信号，Go runtime 在信号处理函数中记录当前 goroutine 的调用栈。采样频率可通过 runtime.SetCPUProfileRate() 调整，但官方推荐保持默认。

3.2.1 使用 runtime/pprof 进行 CPU 采样

package main

import (
    "os"
    "runtime/pprof"
)

func main() {
    f, _ := os.Create("cpu.pprof")
    pprof.StartCPUProfile(f)
    defer pprof.StopCPUProfile()

    // 业务逻辑
    heavyComputation()
}

func heavyComputation() {
    sum := 0
    for i := 0; i < 1e8; i++ {
        sum += i
    }
}

3.2.2 使用 net/http/pprof 进行 CPU 采样

package main

import (
    "log"
    "net/http"
    _ "net/http/pprof" // 匿名导入，自动注册路由
)

func main() {
    go func() {
        log.Println(http.ListenAndServe(":6060", nil))
    }()
    // 业务逻辑
    select {}
}

启动后，通过以下命令采集 30 秒 CPU 样本：

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30

3.3 内存 Profiling：堆快照与分配追踪

内存 Profiling 记录的是堆内存分配的调用栈，而非实时内存使用量。Go runtime 在每次 malloc 时按概率（默认每 512KB 分配采样一次）记录栈信息。采样率可通过 runtime.MemProfileRate 调整。

3.3.1 使用 runtime/pprof 获取堆快照

func writeHeapProfile() {
    f, _ := os.Create("heap.pprof")
    defer f.Close()
    pprof.WriteHeapProfile(f)
}

3.3.2 使用 net/http/pprof 获取堆快照

# 获取当前堆快照
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap

# 获取分配历史（-alloc_space 显示累计分配量）
go tool pprof -alloc_space http://localhost:6060/debug/pprof/heap

3.4 CPU 与内存 Profiling 工作流程

下图展示了两种 Profiling 从触发到数据落盘的核心路径：

3.5 常用 pprof 端点速查表

3.6 快速验证：开启 Profiling 的 Checklist

1. 确认导入：import _ "net/http/pprof" 是否已添加？
2. 确认端口：http.ListenAndServe(":6060", nil) 是否在独立 goroutine 中启动？
3. 确认防火墙：6060 端口是否对内网开放？生产环境建议绑定 127.0.0.1:6060。
4. 确认采样时长：CPU 采样建议 30 秒以上，内存快照无需时长参数。
5. 确认数据可达：curl http://localhost:6060/debug/pprof/ 能否返回 HTML 页面？