收集 CPU 使用数据以进行性能分析的程序
Program to collect CPU usage data for performance analysis
我用 Go 编写了一个复杂的程序（它使用了许多并发结构）。
我想对我程序的 CPU 用法 做一个准确的分析，但我不知道从哪里开始。
特别是，我想获得有关以下方面的有用信息：
同时最大goroutines（即并发线程）数运行ning；
如果我同时 运行 同一程序的多个实例，CPU 使用会发生多少变化？
堆栈利用率（它根据我使用的嵌套函数的数量告诉我是否使用了很多（或一些）堆栈）；
我在 Linux Ubuntu 18.04.1 LTS 工作。
我应该怎么做才能获得这些信息？是否有任何程序（可能特定于 Golang）允许获取此信息？
好吧，这是一个复杂的话题，所以不可能有一个明确的答案。
实际上，您接近的内容在生产设置中称为 "collection of metrics" 或 "telemetry"。
在大多数情况下，度量标准的收集使用采样方法：即收集感兴趣的系统状态的快照并将其发送到某处。
"Somewhere" 通常是一些允许在某处保留指标值的系统，并且通常还提供各种分析它们的方法。
在最简单的情况下，分析是通过以某种 UI 的形式查看从收集的数据中绘制的图表来完成的。更复杂的情况包括当某些指标的值高于（或低于）某个阈值时发出警报。
单个指标是一些特定类型的命名值。
可以从不同的数据源生成指标。
使用 Go 运行 编写的程序的合理常见设置的典型来源包括：
围棋运行时间本身。
这包括 goroutine 的数量和垃圾收集统计数据——无法在 运行ning 之外获得的测量值
出于显而易见的原因去编程。
OS 提供的有关执行程序的 运行ning 进程的测量值。
这包括在内核的用户和系统上下文中花费的 CPU 时间、内存消耗（如 OS 所见）、打开的文件（和套接字）的数量描述符、CPU 上下文切换次数、磁盘 I/O 统计信息等。
容器化软件 运行 包含程序的容器提供的度量。
在 Linux 这通常由 cgroup 子系统提供，该子系统主要负责控制对进程层次结构施加的资源限制。
如何从这些数据源中准确地转换数据是一个悬而未决的问题（这就是它不适合 SO 格式的原因）。
例如，要收集 Go 运行时间统计数据，您可以使用 expvar 机制——正如@Adrian 所建议的——并定期轮询它提供的 HTTP 端点以获取数据。
或者您可以 运行 程序中的内部 goroutine 定期从 运行 时间获取这些数据并将其推送到某个地方。
OS 级流程相关数据的抽样同样可以通过不同的方式完成。比如说，您可以使用 github.com/shirou/gopsutil/process 之类的方法从您的程序中收集它们，并将它们与从 运行 时间统计中收集的指标一起推送，或者您可以使用无数工具中的一种或多种来收集这些数据外部数据。
（据我所知，收集 OS 级性能数据的技术含量最低但可访问的方法是使用 pidstat、iotop、atop 等工具, cpustat 等).
保存和分析收集到的数据的问题再次开放。
首先，它可能就像将所有内容转储到一个结构化文件中一样简单——可能在每条记录上都有一个时间戳——然后用你喜欢的任何东西来处理它——例如，pyplot 或 RRD-工具或 R 或……随便什么。
或者你可以从一开始就拿起一把大枪，然后将你的指标发送到 graphite 或 graphana 或 zabbix 或 icinga 或任何当前处于其臀部曲线顶部的任何东西。
我用 Go 编写了一个复杂的程序（它使用了许多并发结构）。 我想对我程序的 CPU 用法 做一个准确的分析，但我不知道从哪里开始。 特别是，我想获得有关以下方面的有用信息：
同时最大goroutines（即并发线程）数运行ning；
如果我同时 运行 同一程序的多个实例，CPU 使用会发生多少变化？
堆栈利用率（它根据我使用的嵌套函数的数量告诉我是否使用了很多（或一些）堆栈）；
我在 Linux Ubuntu 18.04.1 LTS 工作。 我应该怎么做才能获得这些信息？是否有任何程序（可能特定于 Golang）允许获取此信息？
好吧，这是一个复杂的话题，所以不可能有一个明确的答案。
实际上，您接近的内容在生产设置中称为 "collection of metrics" 或 "telemetry"。
在大多数情况下，度量标准的收集使用采样方法：即收集感兴趣的系统状态的快照并将其发送到某处。 "Somewhere" 通常是一些允许在某处保留指标值的系统，并且通常还提供各种分析它们的方法。
在最简单的情况下，分析是通过以某种 UI 的形式查看从收集的数据中绘制的图表来完成的。更复杂的情况包括当某些指标的值高于（或低于）某个阈值时发出警报。
单个指标是一些特定类型的命名值。
可以从不同的数据源生成指标。 使用 Go 运行 编写的程序的合理常见设置的典型来源包括：
围棋运行时间本身。
这包括 goroutine 的数量和垃圾收集统计数据——无法在 运行ning 之外获得的测量值 出于显而易见的原因去编程。
OS 提供的有关执行程序的 运行ning 进程的测量值。
这包括在内核的用户和系统上下文中花费的 CPU 时间、内存消耗（如 OS 所见）、打开的文件（和套接字）的数量描述符、CPU 上下文切换次数、磁盘 I/O 统计信息等。
容器化软件 运行 包含程序的容器提供的度量。
在 Linux 这通常由
cgroup子系统提供，该子系统主要负责控制对进程层次结构施加的资源限制。
如何从这些数据源中准确地转换数据是一个悬而未决的问题（这就是它不适合 SO 格式的原因）。
例如，要收集 Go 运行时间统计数据，您可以使用 expvar 机制——正如@Adrian 所建议的——并定期轮询它提供的 HTTP 端点以获取数据。
或者您可以 运行 程序中的内部 goroutine 定期从 运行 时间获取这些数据并将其推送到某个地方。
OS 级流程相关数据的抽样同样可以通过不同的方式完成。比如说，您可以使用 github.com/shirou/gopsutil/process 之类的方法从您的程序中收集它们，并将它们与从 运行 时间统计中收集的指标一起推送，或者您可以使用无数工具中的一种或多种来收集这些数据外部数据。
（据我所知，收集 OS 级性能数据的技术含量最低但可访问的方法是使用 pidstat、iotop、atop 等工具, cpustat 等).
保存和分析收集到的数据的问题再次开放。
首先，它可能就像将所有内容转储到一个结构化文件中一样简单——可能在每条记录上都有一个时间戳——然后用你喜欢的任何东西来处理它——例如，pyplot 或 RRD-工具或 R 或……随便什么。
或者你可以从一开始就拿起一把大枪，然后将你的指标发送到 graphite 或 graphana 或 zabbix 或 icinga 或任何当前处于其臀部曲线顶部的任何东西。