编辑“︁Go 内存分析工具”︁（章节）

== 使用方法 ==

=== 使用`runtime/pprof`进行内存分析 ===

以下是一个简单的示例，展示如何使用`runtime/pprof`记录内存分配情况：

<syntaxhighlight lang="go">
package main

import (
    "os"
    "runtime/pprof"
)

func main() {
    // 创建内存分析文件
    f, err := os.Create("mem_profile.prof")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer f.Close()

    // 开始记录内存分配
    pprof.WriteHeapProfile(f)
}
</syntaxhighlight>

运行程序后，会生成一个`mem_profile.prof`文件，其中包含内存分配数据。可以使用`go tool pprof`分析该文件：

<pre>
$ go tool pprof mem_profile.prof
</pre>

=== 使用`net/http/pprof`进行实时分析 ===

对于HTTP服务，可以使用`net/http/pprof`包来实时获取内存分析数据：

<syntaxhighlight lang="go">
package main

import (
    "net/http"
    _ "net/http/pprof" // 自动注册pprof的HTTP处理器
)

func main() {
    go func() {
        http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
    }()

    // 你的业务代码
}
</syntaxhighlight>

启动服务后，访问以下URL获取内存分析数据：
* `http://localhost:6060/debug/pprof/heap`：堆内存分析
* `http://localhost:6060/debug/pprof/allocs`：内存分配分析

使用`go tool pprof`分析在线数据：

<pre>
$ go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
</pre>

=== 使用`go tool pprof`分析数据 ===

`go tool pprof`提供了多种分析模式，包括：
* `top`：查看最耗内存的函数
* `list`：查看具体函数的代码和内存分配
* `web`：生成可视化图表（需要Graphviz支持）

示例分析过程：

<pre>
(pprof) top
Showing nodes accounting for 512.50kB, 100% of 512.50kB total
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
  512.50kB   100%   100%   512.50kB   100%  main.allocateMemory
         0     0%   100%   512.50kB   100%  main.main
</pre>