Какие методы профилирования вы применяли в своей работе?

В работе с Go для профилирования обычно использую встроенный пакет pprof, который позволяет собирать и анализировать профили CPU, памяти, блокировок и горутин.

Основные методы:

• CPU профилирование: помогает понять, какие функции занимают больше всего процессорного времени.
• Heap профилирование: выявляет утечки памяти и объекты, занимающие много памяти.
• Block профилирование: анализирует блокировки и ожидания.
• Goroutine профилирование: показывает состояние горутин, помогает выявить дедлоки или утечки.

Пример запуска CPU профиля:

import (
    "net/http"
    _ "net/http/pprof"
)

func main() {
    go func() {
        log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil))
    }()
    // основной код
}

После запуска можно подключиться к http://localhost:6060/debug/pprof/ и скачать профили для анализа с помощью go tool pprof.

Также использую внешние инструменты, например, perf на Linux для системного профилирования, и визуализаторы типа pprof.io.