但单单使用 PProf 有时候不一定足够完整，因为在真实的程序中还包含许多的隐藏动作，例如 Goroutine 在执行时会做哪些操作？执行/阻塞了多长时间？在什么时候阻止？在哪里被阻止的？谁又锁/解锁了它们？GC 是怎么影响到 Goroutine 的执行的？这些东西用 PProf 是很难分析出来的，但如果你又想知道上述的答案的话，你可以用本文的主角 go tool trace 来打开新世界的大门。
初步了解
import (
"os"
"runtime/trace"
)
func main() {
trace.Start(os.Stderr)
defer trace.Stop()
ch := make(chan string)
go func() {
ch <- "EDDYCJY"
}()
<-ch
}
生成跟踪文件：
$ go run main.go 2> trace.out
启动可视化界面：
$ go tool trace trace.out
2019/06/22 16:14:52 Parsing trace...
2019/06/22 16:14:52 Splitting trace...
2019/06/22 16:14:52 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:57321
查看可视化界面：
- View trace：查看跟踪
- Goroutine analysis：Goroutine 分析
- Network blocking profile：网络阻塞概况
- Synchronization blocking profile：同步阻塞概况
- Syscall blocking profile：系统调用阻塞概况
- Scheduler latency profile：调度延迟概况
- User defined tasks：用户自定义任务
- User defined regions：用户自定义区域
- Minimum mutator utilization：最低 Mutator 利用率
Scheduler latency profile
在刚开始查看问题时，除非是很明显的现象，否则不应该一开始就陷入细节，因此我们一般先查看 “Scheduler latency profile”，我们能通过 Graph 看到整体的调用开销情况，如下：
演示程序比较简单，因此这里就两块，一个是 trace 本身，另外一个是 channel 的收发。
Goroutine analysis
第二步看 “Goroutine analysis”，我们能通过这个功能看到整个运行过程中，每个函数块有多少个有 Goroutine 在跑，并且观察每个的 Goroutine 的运行开销都花费在哪个阶段。如下：
通过上图我们可以看到共有 3 个 goroutine，分别是 runtime.main、runtime/trace.Start.func1、main.main.func1，那么它都做了些什么事呢，接下来我们可以通过点击具体细项去观察。如下：
同时也可以看到当前 Goroutine 在整个调用耗时中的占比，以及 GC 清扫和 GC 暂停等待的一些开销。如果你觉得还不够，可以把图表下载下来分析，相当于把整个 Goroutine 运行时掰开来看了，这块能够很好的帮助我们对 Goroutine 运行阶段做一个的剖析，可以得知到底慢哪，然后再决定下一步的排查方向。如下：
| 名称 | 含义 | 耗时 |
|---|---|---|
| Execution Time | 执行时间 | 3140ns |
| Network Wait Time | 网络等待时间 | 0ns |
| Sync Block Time | 同步阻塞时间 | 0ns |
| Blocking Syscall Time | 调用阻塞时间 | 0ns |
| Scheduler Wait Time | 调度等待时间 | 14ns |
| GC Sweeping | GC 清扫 | 0ns |
| GC Pause | GC 暂停 | 0ns |
View trace
在对当前程序的 Goroutine 运行分布有了初步了解后，我们再通过 “查看跟踪” 看看之间的关联性，如下：
这个跟踪图粗略一看，相信有的小伙伴会比较懵逼，我们可以依据注解一块块查看，如下：
- 时间线：显示执行的时间单元，根据时间维度的不同可以调整区间，具体可执行
shift+?查看帮助手册。 - 堆：显示执行期间的内存分配和释放情况。
- 协程：显示在执行期间的每个 Goroutine 运行阶段有多少个协程在运行，其包含 GC 等待（GCWaiting）、可运行（Runnable）、运行中（Running）这三种状态。
- OS 线程：显示在执行期间有多少个线程在运行，其包含正在调用 Syscall（InSyscall）、运行中（Running）这两种状态。
- 虚拟处理器：每个虚拟处理器显示一行，虚拟处理器的数量一般默认为系统内核数。
- 协程和事件：显示在每个虚拟处理器上有什么 Goroutine 正在运行，而连线行为代表事件关联。
点击具体的 Goroutine 行为后可以看到其相关联的详细信息，这块很简单，大家实际操作一下就懂了。文字解释如下：
- Start：开始时间
- Wall Duration：持续时间
- Self Time：执行时间
- Start Stack Trace：开始时的堆栈信息
- End Stack Trace：结束时的堆栈信息
- Incoming flow：输入流
- Outgoing flow：输出流
- Preceding events：之前的事件
- Following events：之后的事件
- All connected：所有连接的事件
View Events
我们可以通过点击 View Options-Flow events、Following events 等方式，查看我们应用运行中的事件流情况。如下：
通过分析图上的事件流，我们可得知这程序从 G1 runtime.main 开始运行，在运行时创建了 2 个 Goroutine，先是创建 G18 runtime/trace.Start.func1，然后再是 G19 main.main.func1 。而同时我们可以通过其 Goroutine Name 去了解它的调用类型，如：runtime/trace.Start.func1 就是程序中在 main.main 调用了 runtime/trace.Start 方法，然后该方法又利用协程创建了一个闭包 func1 去进行调用。
在这里我们结合开头的代码去看的话，很明显就是 ch 的输入输出的过程了。
结合实战
今天生产环境突然出现了问题，机智的你早已埋好 _ "net/http/pprof" 这个神奇的工具，你麻利的执行了如下命令：
- curl http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/trace?seconds=20 > trace.out
- go tool trace trace.out
View trace
你很快的看到了熟悉的 List 界面，然后不信邪点开了 View trace 界面，如下：
完全看懵的你，稳住，对着合适的区域执行快捷键 W 不断地放大时间线，如下：
经过初步排查，你发现上述绝大部分的 G 竟然都和 google.golang.org/grpc.(*Server).Serve.func 有关，关联的一大串也是 Serve 所触发的相关动作。
这时候有经验的你心里已经有了初步结论，你可以继续追踪 View trace 深入进去，不过我建议先鸟瞰全貌，因此我们再往下看 “Network blocking profile” 和 “Syscall blocking profile” 所提供的信息，如下：
Network blocking profile
Syscall blocking profile
通过对以上三项的跟踪分析，加上这个泄露，这个阻塞的耗时，这个涉及的内部方法名，很明显就是哪位又忘记关闭客户端连接了，赶紧改改改。
总结
通过本文我们习得了 go tool trace 的武林秘籍，它能够跟踪捕获各种执行中的事件，例如 Goroutine 的创建/阻塞/解除阻塞，Syscall 的进入/退出/阻止，GC 事件，Heap 的大小改变，Processor 启动/停止等等。
希望你能够用好 Go 的两大杀器 pprof + trace 组合，此乃排查好搭档，谁用谁清楚，即使他并不万能。
