Go runtime/metrics 与 expvar：低成本暴露运行时状态

有些内部状态还没接入完整 Prometheus 指标体系，但线上排查又需要临时观察，例如构建版本、队列长度、开关状态、缓存命中统计。

解决方案思路

runtime/metrics 用于读取 Go 运行时指标，expvar 用于暴露少量 JSON 状态。它们适合做轻量诊断入口，但生产环境必须加访问控制，并避免输出敏感数据。

核心代码示例

samples := []metrics.Sample{{Name: "/sched/goroutines:goroutines"}}
metrics.Read(samples)
expvar.Publish("build_info", expvar.Func(func() any {
    return map[string]string{"version": version}
}))

运行逻辑

Go runtime 持续维护调度、内存和 GC 状态，采集函数定时读取后暴露给 /debug/vars 或转换为 Prometheus 指标。异常上升时再进入 pprof 或 trace。

重点观察指标

• goroutines 数量、heap classes、GC pause
• 队列长度、缓存状态、构建版本
• /debug/vars 访问频率和异常字段

常见误区

• 把 expvar 当正式业务 API 使用
• 暴露内部敏感配置
• 指标名频繁变化导致看板失效

参考方案

• runtime/metrics 官方文档
• expvar 官方文档

落地检查

• 字段、指标和 Span 名称要稳定，便于长期聚合。
• 上线前先在灰度环境验证采集成本和数据量。
• 告警必须能指向 owner、排查入口和回滚方案。