Каковы способы идентификации и диагностики проблем производительности в продакшене?

• Использование встроенных пакетов: expvar (простые key-value метрики), runtime (статистика GC, goroutine и др.).
• Сторонние библиотеки: Prometheus, Datadog, New Relic.
• Отслеживание RPS, задержки запросов, ошибок, потребления ресурсов (CPU, RAM).

• Использование пакета net/http/pprof для HTTP сервисов.
• Использование пакета runtime/pprof для генерации профилей CPU, памяти, блокировок, goroutine.
• Анализ профилей с помощью инструмента go tool pprof.

# Пример использования go tool pprof
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Профиль кучи

• Типы профилирования: CPU, Heap, Goroutine, Blocking, Mutex, ThreadCreate, Trace.

• Использование пакета golang.org/x/net/trace.
• Использование OpenTracing/OpenTelemetry для распределенного трейсинга.
• Отслеживание пути запроса через систему, выявление узких мест во взаимодействии сервисов.

// Пример использования trace
import "golang.org/x/net/trace"

func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    tr := trace.New("my_service", "handleRequest")
    defer tr.Finish()

    // Логирование событий в трассе
    tr.LazyLog("Starting request processing", false)

    // ... логика обработки запроса ...

    tr.LazyLog("Finished request processing", false)
}

• Сбор и централизованное хранение логов (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Поиск аномалий, ошибок, медленных запросов в логах.
• Интеграция логов с трассировкой для связывания событий.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Предоставляют комплексные инструменты для мониторинга, профилирования и трассировки.