Jakie są metody identyfikacji i diagnozy problemów z wydajnością w produkcji?

• Użycie wbudowanych pakietów: expvar (proste metryki klucz-wartość), runtime (statystyki GC, goroutine itp.).
• Biblioteki zewnętrzne: Prometheus, Datadog, New Relic.
• Śledzenie RPS, opóźnień zapytań, błędów, zużycia zasobów (CPU, RAM).

• Użycie pakietu net/http/pprof dla usług HTTP.
• Użycie pakietu runtime/pprof do generowania profili CPU, pamięci, blokad, goroutine.
• Analiza profili za pomocą narzędzia go tool pprof.

# Przykład użycia go tool pprof
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Profil sterty

• Typy profilowania: CPU, Heap, Goroutine, Blocking, Mutex, ThreadCreate, Trace.

• Użycie pakietu golang.org/x/net/trace.
• Użycie OpenTracing/OpenTelemetry do rozproszonego śledzenia.
• Śledzenie ścieżki zapytania przez system, identyfikacja wąskich gardeł w interakcji usług.

// Przykład użycia trace
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Logowanie zdarzeń w śledzeniu
    tr.LazyLog("Rozpoczęcie przetwarzania żądania", false)

    // ... logika obsługi żądania ...

    tr.LazyLog("Zakończenie przetwarzania żądania", false)
}

• Zbieranie i centralne przechowywanie logów (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Wyszukiwanie anomalii, błędów, wolnych zapytań w logach.
• Integracja logów z śledzeniem w celu powiązania zdarzeń.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Zapewniają kompleksowe narzędzia do monitorowania, profilowania i śledzenia.