优化一个已有的Go程序，提高其性能并减少资源占用，把实践过程和思路整理成文章
事件记录： 选择了一个开源的Go语言编写的文件处理程序进行优化。首先使用性能分析工具pprof对原程序进行分析，得到程序在运行时的性能数据，如各个函数的CPU占用时间和内存分配情况等。发现文件读取和处理部分存在性能瓶颈，尤其是在处理大文件时，内存占用过高。 针对这些问题，对文件读取逻辑进行了优化。采用了流式处理的方式，即边读取边处理文件内容，而不是一次性将整个文件读入内存。在实现过程中，利用Go语言的io.Reader和io.Writer接口，重写了文件处理函数。并且在关键代码段添加了性能测试代码，使用wrk等工具模拟大量文件处理请求，测试优化后的性能。 在整个优化过程中，将每一步的思路和操作都记录在一个文档中。包括对原程序性能问题的分析、选择的优化策略、代码的修改点以及优化后的性能对比数据等。利用Git对代码版本进行管理，每次优化修改都进行提交，并在提交信息中详细描述修改内容，方便后续查看代码演变过程。 工具使用：
- pprof：再次发挥重要作用，准确地找出已有程序的性能问题所在，为后续的优化工作提供方向。
- wrk：用于测试优化后的程序在高并发场景下的性能表现，确保优化措施有效提升了程序的性能。
- Git：有助于记录代码在优化过程中的每一次变化，便于回溯和分析优化思路，同时也能方便地与他人分享优化过程。
在优化已有Go程序的过程中，我体会到了性能分析和版本管理的紧密结合。pprof再次成为我寻找程序性能瓶颈的关键工具，它准确地指出了文件处理程序在处理大文件时内存占用过高的问题。基于此，我采用流式处理方式对文件读取逻辑进行优化，在这个过程中，wrk帮助我测试优化后的程序性能，确保我的优化措施能够有效提升程序的性能。Git则像一位严谨的记录员，记录了代码在优化过程中的每一次演变，方便我回溯和分析优化思路，让我能够清楚地看到自己是如何一步步地解决性能问题，使程序变得更加高效。
