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Go語言（或 Golang）起源于 2007 年，并在 2009 年正式對外發(fā)布。Go 是非常年輕的一門語言，它的主要目標是“兼具 Python 等動態(tài)語言的開發(fā)速度和 C/C++ 等編譯型語言的性能與安全性”。
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Go語言是編程語言設(shè)計的又一次嘗試，是對類C語言的重大改進，它不但能讓你訪問底層操作系統(tǒng)，還提供了強大的網(wǎng)絡(luò)編程和并發(fā)編程支持。Go語言的用途眾多，可以進行網(wǎng)絡(luò)編程、系統(tǒng)編程、并發(fā)編程、分布式編程。
單元測試
Java的單元測試需要使用第三方庫，一般是Junit，配置起來比較復(fù)雜。在使用了golang之后發(fā)現(xiàn)golang自帶的單元測試真的非常簡單。 如果我們有一個cal.go文件，那么其對應(yīng)的單元測試文件為cal_test.go，其中的方法命名必須為TestXxx，這種按照命名進行單元測試的方式簡單有效，也正是通常所說的“約定大于配置”。 來看一個簡單的例子：
package unit
func add(a int, b int) int {
return a + b
}
func sub(a int, b int) int {
return a - b
}
package unit
import (
"github.com/stretchr/testify/assert"
"testing"
)
func TestAdd(t *testing.T) {
assert.Equal(t, 10, add(5, 5))
}
func TestSub(t *testing.T) {
assert.Equal(t, 0, sub(5, 5))
}
執(zhí)行單元測試只需要運行（更多用法參考go help test）
go test --cover cal_test.go cal.go -v
benchmark
和單元測試類似，golang的benchmark也是開箱即用。在cal_test.go基礎(chǔ)上增加一個BenchmarkAdd方法
package unit
import (
"github.com/stretchr/testify/assert"
"testing"
)
func TestAdd(t *testing.T) {
assert.Equal(t, 10, add(5, 5))
}
func TestSub(t *testing.T) {
assert.Equal(t, 0, sub(5, 5))
}
func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
for i:= 0; i 執(zhí)行即可（更多用法參考go help test）
go test -bench=. -cpu=4 -count=3
pprof
pprof是golang自帶的可以用來做cpu、內(nèi)存、鎖分析的工具，非常類似java的async-profiler。 pprof的使用非常簡單，只需要在代碼中引入net/http/pprof包，然后監(jiān)聽一個端口即可。 一個簡單的例子如下：
package main
import (
"fmt"
"log"
"net/http"
"time"
_ "net/http/pprof"
)
func main() {
go func() {
//example: visit http://127.0.0.1:6060/debug/pprof in browser.
err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil)
if err != nil {
fmt.Println("failed to start pprof goroutine:", err)
}
}()
http.HandleFunc("/", handler)
log.Fatal(http.ListenAndServe("localhost:8000", nil))
}
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
time.Sleep(1 * time.Second)
eat()
time := time.Now().Unix() * 2 + 1000000
fmt.Fprintf(w, "URL.Path = %q; time = %d\n", r.URL.Path, time)
}
func eat() {
loop := 10000000000
for i := 0; i do nothing
}
}
在命令行中輸入
go tool pprof http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/profile
同時不停的請求，讓pprof能采集到數(shù)據(jù)，這里我的請求是
curl http://127.0.0.1:8000/hello
等待30秒后，采集結(jié)束會顯示采集文件的地址
Saved profile in /Users/roshi/pprof/pprof.samples.cpu.003.pb.gz
此時可以使用top等命令直接查看cpu消耗過高的函數(shù)，更多命令可以使用help查看。
或者把文件下載下來用可視化的界面來分析，可以使用
go tool pprof -http=":8080" /User/roshi/pprof/pprof.samples.cpu.003.pb.gz
來開啟一個可視化的頁面，查看，如果報錯需要安裝graphviz，安裝文檔在這里可以查找：https://graphviz.gitlab.io/download/
訪問 http://localhost:8080/ui/ 可以看到下圖，其中面積最大的塊表示消耗cpu最多
這里有一篇文章對pprof介紹的很仔細，可以參考：https://blog.wolfogre.com/posts/go-ppof-practice/
dlv
pprof很好用，但有一個缺點是必須事先在代碼中開啟，如果線上出問題且沒有開啟pprof，可能就需要類似jstack、jmap、arthas等這類工具來排查。這里推薦一個最近使用過非常好用的golang問題排查利器——dlv，項目地址見
https://github.com/go-delve/delve
它很有用的一個功能是attach，可以attach到正在運行的golang程序，查看goroutine。這點可以很好的排查線上問題。 各個平臺的安裝在github上寫的很清楚，需要說明的是安裝dlv的golang版本和要排查進程的golang版本需要保持一致。 先寫一個測試程序，起兩個goroutine，一個運行，一個阻塞
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func main() {
go count()
go wait()
wait()
}
func count() {
count := 0
for {
count = count + 1
if count % 1000000000 == 0 {
fmt.Println("I'm a running routine")
}
}
}
func wait() {
wg := sync.WaitGroup{}
wg.Add(1)
wg.Wait()
}
運行起來，然后使用dlv進行attach，如下圖（具體命令可以attach后使用help查看）
這樣很方便地看到了各個goroutine在干啥
新聞標題：Go語言中常用的開發(fā)神器
文章來源：http://www.dlmjj.cn/article/ccdicjs.html
