Üretimde performans sorunlarının tanımlanması ve teşhis edilmesi için yöntemler nelerdir?

• Yerleşik paketlerin kullanımı: expvar (basit anahtar-değer metrikleri), runtime (GC istatistikleri, goroutine ve diğerleri).
• Üçüncü taraf kütüphaneler: Prometheus, Datadog, New Relic.
• RPS, istek gecikmeleri, hatalar, kaynak kullanımı (CPU, RAM) takibi.

• HTTP servisleri için net/http/pprof paketinin kullanımı.
• CPU, bellek, kilitler, goroutine profilleri oluşturmak için runtime/pprof paketinin kullanımı.
• Profilleri go tool pprof aracıyla analiz etme.

# go tool pprof kullanım örneği
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Heap profili

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

• golang.org/x/net/trace paketinin kullanımı.
• Dağıtılmış izleme için OpenTracing/OpenTelemetry kullanımı.
• Sistem içindeki istek yolunu izleme, servisler arasındaki darboğazları tespit etme.

// trace kullanımı örneği
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Olayların izlenmesi
    tr.LazyLog("İstek işleme başlatıldı", false)

    // ... istek işleme mantığı ...

    tr.LazyLog("İstek işleme tamamlandı", false)
}

• Logların toplanması ve merkezi depolanması (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Loglarda anormallik, hata, yavaş istek arama.
• Logların izleme ile entegrasyonu, olayların bağlanması.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• İzleme, profil oluşturma ve izleme için kapsamlı araçlar sağlarlar.