Quais são os métodos de identificação e diagnóstico de problemas de desempenho em produção?

• Uso de pacotes integrados: expvar (métricas simples de chave-valor), runtime (estatísticas de GC, goroutines, etc.).
• Bibliotecas de terceiros: Prometheus, Datadog, New Relic.
• Acompanhamento de RPS, latências de pedidos, erros, consumo de recursos (CPU, RAM).

• Uso do pacote net/http/pprof para serviços HTTP.
• Uso do pacote runtime/pprof para gerar perfis de CPU, memória, bloqueios, goroutines.
• Análise de perfis com a ferramenta go tool pprof.

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

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

• Uso do pacote golang.org/x/net/trace.
• Uso do OpenTracing/OpenTelemetry para tracing distribuído.
• Acompanhamento do caminho da requisição através do sistema, identificação de gargalos na interação de serviços.

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

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

    // Registro de eventos na trace
    tr.LazyLog("Início do processamento da requisição", false)

    // ... lógica de processamento da requisição ...

    tr.LazyLog("Fim do processamento da requisição", false)
}

• Coleta e armazenamento centralizado de logs (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Busca por anomalias, erros, requisições lentas nos logs.
• Integração de logs com tracing para vincular eventos.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Oferecem ferramentas abrangentes para monitoramento, perfilamento e tracing.