golang系统性能监控初探
系统服务（这里不局限于golang写的后台服务，也包括c++,java等后台语言）需要考虑的两个问题1. 系统的资源使用情况（cpu利用率，内存分配情况等，runtime和syscall都提供了支持，这个是系统内部性质，往往是设计系统资源问题，需要在设计的时候慎重考虑）
2. 系统的服务情况（就是服务时延，这个是client可以直接感知的，往往是client最关注的，决定了服务的qps）
提前评估系统的资源消耗是很重要的，在公司里面，能提供选择的机器类型是很多种的。比如腾讯，往往动则上亿qq号的量，很多时候需要在内存中cache用户的实时信息，如果内存评估不对，后面如果要进行机器迁移，则比较麻烦。另外，cpu的数目太少，则并发性弱，影响服务的性能，特别是在一台机器上部署了多个服务后，抢cpu，抢内存的情况则格外严重，并且，如果把io密集程序跟cpu密集程序放到一起，io密集程序还可能会把耗内存的cpu程序给挤到swap中去导致服务出现间歇性的大量失败。
我最近在用golang写一个server。压力测试过程却发现反应比较慢，但是由于设计的方案，中间的操作都是串行的，无法知道在哪个操作消耗了比较多时间。
一开始想到的是打log。但是单个请求又是很快的，于是想到如下方案 (by 魏加恩 本文地址http://www.cnblogs.com/weijiaen/p/3970466.html)
在调用每个函数的时候，统计该函数的时耗，然后利用channel把同一个函数调用发送到同一个地方，利用map进行累计统计（这里可以更近一步，比如统计每个worker甚至每个services的状态，包括最长请求时间，最短请求时间，平均消耗等等，如果加上runtime还可以记录其他的运行相关信息）。
一开始在思考是否有一个类似c++的static变量的东西，好在golang的闭包就支持有状态的行为，而且比static更进一步，闭包的每次调用都能得到一个新的局部变量实体，所以，并发的时耗，在不同的地方，调用就可以得到不同的结果。
直接上代码，关注点，系统资源利用统计，系统的服务时延统计，至于后续问题，比如何时log到文件等，以后有时间再补充进来。
func preReportRusage(interval time.Duration) func(usage1 *syscall.Rusage, utilProf *SystemUtilProf) int {
var lastUtime int64
var lastStime int64
var waitInterval time.Duration = interval
a := func(usage1 *syscall.Rusage, utilProf *SystemUtilProf) int {
if err := syscall.Getrusage(syscall.RUSAGE_SELF, usage1); err == nil {
utime := usage1.Utime.Sec*1000000000 + usage1.Utime.Usec
stime := usage1.Stime.Sec*1000000000 + usage1.Stime.Usec
utilProf.userCPUUtil = float64(utime-lastUtime) * 100 / float64(waitInterval) //用户cpu时间
utilProf.sysCPUUtil = float64(stime-lastStime) * 100 / float64(waitInterval)//系统cpu时间
utilProf.memUtil = uint64(usage1.Maxrss * 1024) //系统内存使用情况
utilProf.memStats = runtime.MemStats{}
runtime.ReadMemStats(&utilProf.memStats)
lastUtime = utime
lastStime = stime
return kSuccess
} else {
return kFail
}
}
return a
}
func preReportStatus(funcName string) func(reportType int, input chan
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