Ishlab chiqarishda ishlash muammolarini aniqlash va tashxis qilish usullari qanday?

• O'rnatilgan paketlardan foydalanish: expvar (oddiy kalit-qiymat metrikalari), runtime (GC statistikasi, goroutine va boshqalar).
• Uchinchi tomon kutubxonalar: Prometheus, Datadog, New Relic.
• RPS, so'rov kechikishlari, xatolar, resurslardan foydalanishni kuzatish.

• net/http/pprof paketidan HTTP xizmatlari uchun foydalanish.
• runtime/pprof paketidan CPU, xotira, blokirovka va goroutine profilingini yaratish.
• Profilni go tool pprof yordamida tahlil qilish.

# go tool pprof misoli
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap  # Xotira profilingi

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

• golang.org/x/net/trace paketidan foydalanish.
• Tarqalgan tracing uchun OpenTracing/OpenTelemetry dan foydalanish.
• So'rovning tizim bo'ylab yo'lini kuzatish, xizmatlar o'rtasidagi muammolarni aniqlash.

// trace misoli
import "golang.org/x/net/trace"

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

    // Tracingda voqealarni yozish
    tr.LazyLog("So'rovni boshlash", false)

    // ... so'rovni ishlash logikasi ...

    tr.LazyLog("So'rovni yakunlash", false)
}

• Loglarni yig'ish va markazlashtirilgan saqlash (ELK Stack, Loki/Grafana).
• Loglarda anomaliyalar, xatolar, sekin so'rovlarni qidirish.
• Loglarni tracing bilan integratsiya qilish, voqealarni bog'lash.

• Dynatrace, AppDynamics, New Relic.
• Ular monitoring, profiling va tracing uchun keng qamrovli vositalar taqdim etadi.