Go性能优化
Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：
- CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据
- Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况
- Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈
- Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的
采集性能数据
Go语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库：
runtime/pprof：采集工具型应用运行数据进行分析net/http/pprof：采集服务型应用运行时数据进行分析
pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取格格函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。
注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof。
工具型应用
如果你的应用程序是运行一段时间就结束退出类型。那么最好的办法是在应用退出的时候把 profiling 的报告保存到文件中，进行分析。对于这种情况，可以使用runtime/pprof库。 首先在代码中导入runtime/pprof工具：
import "runtime/pprof"
CPU性能分析
开启CPU性能分析：
pprof.StartCPUProfile(w io.Writer)
停止CPU性能分析：
pprof.StopCPUProfile()
应用执行结束后，就会生成一个文件，保存了我们的 CPU profiling 数据。得到采样数据之后，使用go tool pprof工具进行CPU性能分析。
内存性能优化
记录程序的堆栈信息
pprof.WriteHeapProfile(w io.Writer)
得到采样数据之后，使用go tool pprof工具进行内存性能分析。
go tool pprof默认是使用-inuse_space进行统计，还可以使用-inuse-objects查看分配对象的数量。
服务型应用
如果你的应用程序是一直运行的，比如 web 应用，那么可以使用net/http/pprof库，它能够在提供 HTTP 服务进行分析。
如果使用了默认的http.DefaultServeMux（通常是代码直接使用 http.ListenAndServe(“0.0.0.0:8000”, nil)），只需要在你的web server端代码中按如下方式导入net/http/pprof
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import _ "net/http/pprof"
如果你使用自定义的 Mux，则需要手动注册一些路由规则：
r.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index)
r.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline)
r.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile)
r.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol)
r.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace)
如果你使用的是gin框架，那么推荐使用"github.com/DeanThompson/ginpprof"。
不管哪种方式，你的 HTTP 服务都会多出/debug/pprof endpoint，访问它会得到类似下面的内容：
这个路径下还有几个子页面：
- /debug/pprof/profile：访问这个链接会自动进行 CPU profiling，持续 30s，并生成一个文件供下载
- /debug/pprof/heap： Memory Profiling 的路径，访问这个链接会得到一个内存 Profiling 结果的文件
- /debug/pprof/block：block Profiling 的路径
- /debug/pprof/goroutines：运行的 goroutines 列表，以及调用关系
