Millised on viisid tootmise jõudluse probleemide tuvastamiseks ja diagnoosimiseks?

• Kasutades sisseehitatud pakette: expvar (lihtsad võti-väärtus metrikad), runtime (GC, goroutine ja muu statistika).
• Kolmandate osapoolte raamatukogud: Prometheus, Datadog, New Relic.
• RPS, päringute viivituse, vigade, ressursside kasutamise jälgimine.

• Kasutades net/http/pprof paketti HTTP teenuste jaoks.
• Kasutades runtime/pprof paketti CPU, mälu, lukustuste, goroutine profiilide genereerimiseks.
• Profiilide analüüs go tool pprof tööriistaga.

# Näide `go tool pprof` kasutamisest
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Koppade profiil

• Profiilide tüübid: CPU, Heap, Goroutine, Blocking, Mutex, ThreadCreate, Trace.

• Kasutades golang.org/x/net/trace paketti.
• Kasutades OpenTracing/OpenTelemetry hajutatud jälgimiseks.
• Päringu tee jälgimine süsteemis, kitsaste kohtade tuvastamine teenuste vahelises koostöös.

// Näide jälgimise kasutamisest
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Sündmuste logimine jälgimisse
    tr.LazyLog("Päringu töötlemise algus", false)

    // ... päringu töötlemise loogika ...

    tr.LazyLog("Päringu töötlemine lõppes", false)
}

• Logide kogumine ja tsentraliseeritud salvestamine (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Anomaaliate, vigade, aeglaste päringute otsimine logides.
• Logide ja jälgimise integreerimine sündmuste seostamiseks.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Pakuvad terviklikke tööriistu jälgimiseks, profiilimiseks ja jälgimiseks.