Gin应用并注册pprof分析goroutine问题

BUG弄潮儿

发布于 2025-06-23 14:01:07

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最近使用go内置的http client 调用第三方的接口时，在Prometheus监控中发现goroutine数据非常高。在排查这个问题时，发现一个非常好用的工具。不过使用本文排查问题时，前提条件项目使用的是gin框架开发的web项目。

通过下面操作，可以就顺利集成和使用 pprof 来收集和分析 Gin 应用的性能数据。可以查看 CPU 使用情况、内存占用、以及其他运行时性能数据，并通过图形化界面进行深度分析。

安装依赖

首先，确保安装了github.com/gin-contrib/pprof包，以便在 Gin 应用中启用 pprof 路由。

go get github.com/gin-contrib/pprof

创建 Gin 应用并注册 pprof

在Gin 应用项目中，注册 pprof 路由，确保程序可以提供性能分析数据。

package main

import (
 "github.com/gin-contrib/pprof"
 "github.com/gin-gonic/gin"
 "log"
 "net/http"
 "time"
)

func main() {
 // 创建 Gin 路由
 r := gin.Default()

 // 注册 pprof 路由
 pprof.Register(r)

 // 定义其他路由
 r.GET("/hello", func(c *gin.Context) {
  c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
   "message": "hello world",
  })
 })

 // 启动 Gin 服务
 r.Run(":8080")
}

收集 pprof 数据

在程序运行时，访问以下 URL 来收集不同类型的性能数据：

CPU 性能数据

收集 30 秒的 CPU 使用情况

http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=30

堆内存数据

http://localhost:8080/debug/pprof/heap

线程数据

http://localhost:8080/debug/pprof/goroutine

控制反转数据

http://localhost:8080/debug/pprof/block

堆栈数据

http://localhost:8080/debug/pprof/threadcreate

生成 pprof 文件

package main

import (
 "log"
 "os"
 "runtime/pprof"
 "time"
)

func main() {
 // 创建并打开 cpu.pprof 文件
 f, err := os.Create("cpu.pprof")
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }
 defer f.Close()

 // 开始 CPU 性能分析
 pprof.StartCPUProfile(f)
 defer pprof.StopCPUProfile()

 // 模拟一些负载，以便有足够的计算样本
 time.Sleep(5 * time.Second) // 让程序运行 5 秒，收集数据
}

这个代码段将会在程序执行时生成 cpu.pprof 文件。你可以调整 time.Sleep() 时间来让程序有足够的时间收集样本。

使用 go tool pprof 分析 pprof 文件

下载并安装 Graphviz，它用于生成可视化图表