Mik a módszerek a teljesítményproblémák azonosítására és diagnosztizálására a gyártásban?

• Beépített csomagok használata: expvar (egyszerű kulcs-érték metrikák), runtime (GC statisztikák, goroutine-ok stb.).
• Harmadik fél könyvtárai: Prometheus, Datadog, New Relic.
• RPS, kérés késleltetés, hibák, erőforrás-felhasználás (CPU, RAM) nyomon követése.

• A net/http/pprof csomag használata HTTP szolgáltatásokhoz.
• A runtime/pprof csomag használata CPU, memória, blokkolások, goroutine profilok generálásához.
• Profilok elemzése a go tool pprof eszközzel.

# Példa a go tool pprof használatára
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Heap profil

• Profil típusok: CPU, Heap, Goroutine, Blocking, Mutex, ThreadCreate, Trace.

• A golang.org/x/net/trace csomag használata.
• A OpenTracing/OpenTelemetry használata elosztott trace-hez.
• A kérés útjának követése a rendszerben, szűk keresztmetszetek azonosítása a szolgáltatások közötti interakcióban.

// Trace használatának példája
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Események naplózása a trace-ben
    tr.LazyLog("Kérés feldolgozásának kezdete", false)

    // ... kérés feldolgozási logika ...

    tr.LazyLog("Kérés feldolgozás vége", false)
}

• Logok gyűjtése és központi tárolása (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Anomáliák, hibák, lassú kérések keresése a logokban.
• A logok és trace összekapcsolása az események összekapcsolásához.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Átfogó eszközöket kínálnak a monitorozáshoz, profilozáshoz és trace-hez.