我對這個pprof工具有點陌生，我想知道在生產中繼續運行它是否可以。從我看到的文章來看，這似乎是好的和標準的，但是我很困惑這不會影響性能，因為它N每秒都會進行一次采樣，以及為什么這不會導致性能下降。
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桃花長相依
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Jaana Dogan在她的文章“ Go 程序的持續分析”中確實說過
生產中的分析
pprof 在生產中使用是安全的。
我們的目標是為 CPU 和堆分配分析額外增加 5% 的開銷。收集從單個實例每分鐘發生 10 秒。如果您有一個 Kubernetes pod 的多個副本，我們會確保進行攤銷收集。
例如，如果您有 10 個 pod 副本，則開銷將為 0.5%。這使用戶可以始終保持分析。我們目前支持 Go 程序的 CPU、堆、互斥鎖和線程配置文件。
為什么？
在解釋如何在生產中使用分析器之前，解釋一下為什么要在生產中進行分析會很有幫助。一些非常常見的情況是：
調試性能問題僅在生產中可見。
了解 CPU 使用率以減少計費。
了解爭用在何處累積和優化。
了解新版本的影響，例如看到金絲雀和生產之間的區別。
通過將它們與分析樣本相關聯來豐富您的分布式跟蹤，以了解延遲的根本原因。
因此，如果您pprof出于正確的原因使用它，是的，您可以將其留在生產中。
但是對于基本監控，正如評論的那樣，該系統就足夠了。
正如Vladimir Varankin在“ Continuous Profiling and Go ”中所指出的那樣
根據公司基礎設施的狀態，應用程序進程中的“意外”HTTP 服務器可能會向您的系統運營部門提出問題；）
同時，根據公司的特殊性質，訪問生產應用程序中的某些內容（與應用程序的業務邏輯沒有直接關系）的能力可能會引起安全部門的質疑；））我
因此，在啟用此類功能時，開銷并不是唯一要考慮的標準。
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