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Go pprof 性能剖析
Go pprof 性能剖析实战专题
从采样、火焰图到线上性能证据链
性能优化要先回答瓶颈在哪里。Go 自带的 runtime/pprof、net/http/pprof 与 go tool pprof 能把 CPU、内存、goroutine、阻塞和锁竞争转成可比较的证据。本专题从官方 API 和采样模型开始，逐步完成 HTTP 暴露、profile 采集、火焰图阅读、测试集成与线上安全边界。
官方入口与核心资料
先读懂 profile 类型、采样模型和工具链边界
站内性能剖析实战文章
从接入到归因，再到测试与线上验证
常见问题
把 profile 结果正确转成工程决策
CPU profile 和 trace 应该怎么选？
CPU profile 适合定位一段时间内的热点函数；trace 更适合分析调度、阻塞、GC 和事件时序。先用 profile 找热点，再用 trace 解释时序通常更高效。
heap profile 中 inuse 和 alloc 有什么区别？
inuse 反映采样时仍存活的内存，适合排查常驻占用；alloc 反映累计分配，适合发现分配 churn。两者必须结合采样时点和业务负载解释。
生产环境能直接暴露 /debug/pprof 吗？
不应无保护地暴露在公网。应放到独立管理端口或内网，配合认证、网络访问控制和短时采集，并评估 profile 中可能包含的路径与业务信息。
优化后如何证明真的变快了？
固定输入、负载、采样窗口和环境，先做基线 benchmark 与 profile，再做同条件对照；同时观察延迟、吞吐、分配和 GC，避免只看单个 top 函数。
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