¿Cuáles son los métodos de identificación y diagnóstico de problemas de rendimiento en producción?

• Uso de paquetes integrados: expvar (métricas simples de clave-valor), runtime (estadísticas de GC, goroutines, etc.).
• Bibliotecas de terceros: Prometheus, Datadog, New Relic.
• Seguimiento de RPS, latencias de solicitudes, errores, consumo de recursos (CPU, RAM).

• Uso del paquete net/http/pprof para servicios HTTP.
• Uso del paquete runtime/pprof para generar perfiles de CPU, memoria, bloqueos, goroutines.
• Análisis de perfiles con la herramienta go tool pprof.

# Ejemplo de uso de go tool pprof
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Perfil de heap

• Tipos de perfilado: CPU, Heap, Goroutine, Blocking, Mutex, ThreadCreate, Trace.

• Uso del paquete golang.org/x/net/trace.
• Uso de OpenTracing/OpenTelemetry para trazado distribuido.
• Seguimiento del camino de la solicitud a través del sistema, identificación de cuellos de botella en la interacción de servicios.

// Ejemplo de uso de trace
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Registro de eventos en la traza
    tr.LazyLog("Iniciando procesamiento de solicitud", false)

    // ... lógica de procesamiento de solicitud ...

    tr.LazyLog("Fin del procesamiento de solicitud", false)
}

• Recolección y almacenamiento centralizado de logs (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Búsqueda de anomalías, errores, solicitudes lentas en los logs.
• Integración de logs con trazas para enlazar eventos.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Ofrecen herramientas integradas para monitoreo, perfilado y trazado.