Go语言在CentOS上如何进行性能监控

在 CentOS 上监控 Go 应用性能

一 系统级监控

• 资源与进程
  • 使用 top/htop 实时查看 CPU、内存 占用；安装：yum install -y htop。
  • 使用 vmstat、sar、iostat、free 查看 系统整体、磁盘 IO、内存 情况；安装：yum install -y sysstat。
  • 使用 netstat/ss 检查 端口与连接 状态，例如：ss -tuln | grep :8080。
• 服务与日志
  • 以 systemd 管理应用：sudo systemctl status your-service-name。
  • 查看日志：sudo journalctl -u your-service-name -f（实时跟踪）。
• 可视化系统指标
  • 使用 InfluxDB + collectd + Grafana 搭建系统级监控与可视化。

二 Go 应用内置 pprof 分析

• Web 服务接入

  • 导入包：import _ “net/http/pprof”，并在程序中启动 HTTP 服务，例如：go func(){ http.ListenAndServe(“localhost:6060”, nil) }()。
  • 浏览器或命令行获取分析数据：访问 http://localhost:6060/debug/pprof/；使用 go tool pprof 分析，例如：go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile（30s CPU）、go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap（内存）、go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine（协程）。

• 非 Web/命令行程序

  • 使用 runtime/pprof：启动时开启 CPU 分析并写入文件，例如：
    • var cpuprofile = flag.String(“cpuprofile”, “”, “write cpu profile to file”)
    • if *cpuprofile != “” { f, _ := os.Create(*cpuprofile); pprof.StartCPUProfile(f); defer pprof.StopCPUProfile() }
  • 生成文件后用 go tool pprof 分析：go tool pprof yourbinary your.prof。

• 可视化

  • 在 pprof 交互界面使用 top、web 等命令查看热点与调用图；生成图形需安装 Graphviz。

三 Prometheus + Grafana 指标监控

• 在 Go 应用中暴露 /metrics
  • 使用 prometheus/client_golang：
    • import (“github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp”; “net/http”)
    • http.Handle(“/metrics”, promhttp.Handler())
    • http.ListenAndServe(“:8080”, nil)
• 部署与配置
  • 安装 Prometheus 与 Grafana（如 yum 安装 Grafana 组件）。
  • 在 prometheus.yml 添加抓取任务：
    • scrape_configs:
      • job_name: ‘go_app’ static_configs:
        • targets: [‘localhost:8080’]
• 可视化
  • Grafana 添加 Prometheus 数据源，导入或创建 Go 应用仪表盘（关注 请求量、延迟、错误率、内存/GC 等）。

四 日志与链路追踪

• 结构化日志

  • 使用 logrus/zap 输出 JSON 日志，便于检索与聚合；可结合 ELK/EFK 或 Logstash 做集中化日志分析。

• 分布式追踪与无侵入观测

  • 引入 OpenTelemetry 实现 全链路追踪 与指标采集（按需配置采样）。
  • 使用 eBPF 工具进行 无侵入 的性能观测与网络分析（结合相应工具链）。

五 快速落地清单

• 运行方式：优先以 systemd 托管 Go 程序，便于 status/logs/restart 管理。
• 即刻可用：开启 pprof 的 /debug/pprof/，在问题发生时抓取 CPU/Heap/Goroutine 快照进行分析。
• 持续观测：为线上服务暴露 /metrics，用 Prometheus + Grafana 做 时延、QPS、错误率、内存/GC 趋势监控与告警。
• 系统视角：用 top/htop、vmstat、sar、iostat、free、ss 排查 资源瓶颈与连接异常，与应用指标交叉验证。