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今天跟大家介绍一款实时可视化 Go 程序运行时数据统计的工具 statsviz
https://github.com/arl/statsviz
它的图形化展现对于我们了解 Go 程序的 GC 行为，以及内存开销等很有用!
使用也很简单：
1. go get github.com/arl/statsviz
2. 在你的 http.ServeMux 上注册
mux := http.NewServeMux() statsviz.Register(mux)
或者使用默认 http 注册：
statsviz.RegisterDefault()
如果你的程序不是一个 http 应用程序，那么你可以添加以下代码来启动
go func() { log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)) }()
这段代码，我相信大家都非常熟悉了吧~
当我们将启动之后，我们可以直接在浏览器中打开：
http://localhost:6060/debug/statsviz/
看起来酷炫高大上，其实主要还是依赖于 Go 为我们提供的 runtime stats
具体我们来看看它的一些代码：
1. websocket handler // NewWsHandler returns a handler that upgrades the HTTP server connection to the WebSocket // protocol and sends application statistics at the given frequency. // // If the upgrade fails, an HTTP error response is sent to the client. func NewWsHandler(frequency time.Duration) http.HandlerFunc { return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { var upgrader = websocket.Upgrader{ ReadBufferSize: 1024, WriteBufferSize: 1024, } ws, err := upgrader.Upgrade(w, r, nil) if err != nil { return } defer ws.Close() // Explicitly ignore this error. We don't want to spam standard output // each time the other end of the websocket connection closes. _ = sendStats(ws, frequency) } } 2. sendStats // sendStats indefinitely send runtime statistics on the websocket connection. func sendStats(conn *websocket.Conn, frequency time.Duration) error { tick := time.NewTicker(frequency) defer tick.Stop() var ( stats stats err error ) for range tick.C { runtime.ReadMemStats(&stats.Mem) stats.NumGoroutine = runtime.NumGoroutine() if err = conn.WriteJSON(stats); err != nil { break } } return err }
3. 其实这个项目比较核心的代码是前端 Javascript 代码：
m.pushData = function (ts, allStats) { data.times.push(ts); // timestamp const memStats = allStats.Mem; data.gcfraction.push(memStats.GCCPUFraction); data.goroutines.push(allStats.NumGoroutine); data.heap[idxHeapAlloc].push(memStats.HeapAlloc); data.heap[idxHeapSys].push(memStats.HeapSys); data.heap[idxHeapIdle].push(memStats.HeapIdle); data.heap[idxHeapInuse].push(memStats.HeapInuse); data.heap[idxHeapNextGC].push(memStats.NextGC); data.mspanMCache[idxMSpanMCacheMSpanInUse].push(memStats.MSpanInuse); data.mspanMCache[idxMSpanMCacheMSpanSys].push(memStats.MSpanSys); data.mspanMCache[idxMSpanMSpanMSCacheInUse].push(memStats.MCacheInuse); data.mspanMCache[idxMSpanMSpanMSCacheSys].push(memStats.MCacheSys); data.objects[idxObjectsLive].push(memStats.Mallocs - memStats.Frees); data.objects[idxObjectsLookups].push(memStats.Lookups); data.objects[idxObjectsHeap].push(memStats.HeapObjects); for (let i = 0; i < memStats.BySize.length; i++) { const size = memStats.BySize[i]; data.bySize[i].push(size.Mallocs - size.Frees); } updateLastGC(memStats); }
渲染效果是通过 https://github.com/arl/statsviz/blob/master/static/plotly-basic.min.js 渲染所得。
Plotly.js 简介：它是一款开源的 Javascript 图表库，它基于 d3.js 和 stack.gl 。是一个高层次的、描述性的图表库。plotly.js 带来 20 种图表类型，包括 3D 图表，统计图表，和 SVG 地图。
我们来看一个官网示例，很酷炫
我们再来看看 statsviz 在 GitHub 仓库上提供的一些 demo 示意图(方便大家来直观的感受 statsviz)：
