承接上篇我们仍要考虑其他方面来达成高质量编程。如下文所示：
- 控制流程
线性原理，处理逻辑尽量走直线，避免复杂的嵌套分支。 正常流程代码沿着屏幕向下移动。 提升代码可维护性和可读性。 故障问题大多出现在复杂的条件语句和循环语句中。
- 错误和异常处理
error 尽可能提供简明的上下文信息链，方便定位问题。 panic 用于真正异常的情况。 recover 生效范围，在当前 goroutine 的被 defer 的函数中生效。
- 性能优化建议
性能优化的前提是满足正确可靠、简洁清晰等质量因素。 性能优化是综合评估，有时候时间效率和空间效率可能对立。 针对 Go 语言特性，介绍 Go 相关的性能优化建议。
避免常见的性能陷阱可以保证大部分程序的性能。 普通应用代码，不要一味地追求程序的性能。 越高级的性能优化手段越容易出现问题。 在满足正确可靠、简洁清晰的质量要求的前提下提高程序性能。
4.性能调优实战:
性能调优原则
要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。
性能分析工具
pprof是Golang中用于性能分析的工具。它可以帮助开发人员识别和解决性能瓶颈，优化代码的执行效率。pprof提供了多种分析方法和可视化工具，包括CPU分析、内存分析、阻塞分析等。下面是使用pprof进行性能分析的一般步骤：
- 导入pprof包：在代码中导入pprof包，例如
import _ "net/http/pprof"。 - 启动pprof服务：在代码中启动pprof服务，例如
go func() { log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)) }()。 - 获取性能数据：通过访问
/debug/pprof路径获取性能数据。例如，可以使用go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile命令获取CPU分析数据。 - 分析性能数据：使用pprof提供的命令行工具或可视化工具对性能数据进行分析。例如，可以使用
top命令查看CPU使用率最高的函数，使用list命令查看函数的源码。 - 优化代码：根据性能分析结果，对代码进行优化。可以尝试减少CPU使用率高的函数的执行次数、减少内存分配次数、减少阻塞等。 pprof是一个强大的性能分析工具，可以帮助开发人员找到性能瓶颈并进行优化。它在Golang开发中被广泛使用，可以提高代码的执行效率和性能。 更多的内容可参考 github.com/geektutu/hi… 。
