Quali sono i metodi di identificazione e diagnosi dei problemi di prestazioni in produzione?

• Uso di pacchetti integrati: expvar (metriche semplici chiave-valore), runtime (statistiche GC, goroutine, ecc.).
• Librerie di terze parti: Prometheus, Datadog, New Relic.
• Monitoraggio di RPS, latenze delle richieste, errori, consumo di risorse (CPU, RAM).

• Uso del pacchetto net/http/pprof per servizi HTTP.
• Uso del pacchetto runtime/pprof per generare profili CPU, memoria, blocchi, goroutine.
• Analisi dei profili con lo strumento go tool pprof.

# Esempio di utilizzo di go tool pprof
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Profilo di heap

• Tipi di profilazione: CPU, Heap, Goroutine, Blocking, Mutex, ThreadCreate, Trace.

• Uso del pacchetto golang.org/x/net/trace.
• Uso di OpenTracing/OpenTelemetry per il tracciamento distribuito.
• Tracciamento del percorso della richiesta nel sistema, identificazione di colli di bottiglia nell'interazione dei servizi.

// Esempio di utilizzo di trace
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Logging degli eventi nel trace
    tr.LazyLog("Inizio elaborazione richiesta", false)

    // ... logica di elaborazione richiesta ...

    tr.LazyLog("Fine elaborazione richiesta", false)
}

• Raccolta e archiviazione centralizzata dei log (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Ricerca di anomalie, errori, richieste lente nei log.
• Integrazione dei log con il tracciamento per collegare gli eventi.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Offrono strumenti completi per monitoraggio, profilazione e tracciamento.