如何用 pprof 定位 Go 程序的性能问题？

pprof 是 Go 官方性能分析工具链。接入方式：HTTP 服务 import _ "net/http/pprof" 后在 /debug/pprof/ 暴露端点；非 HTTP 程序用 runtime/pprof 手动采集到文件。常用 profile：heap（内存分配）、goroutine（协程堆栈）、profile（CPU，默认采样 30 秒）、block（阻塞）、mutex（锁竞争）。

典型流程：

# CPU
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30
# 堆内存
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
# goroutine 全量堆栈（查泄漏）
curl 'http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=2'

进入交互界面后：top 看热点函数，web 生成调用图（需 graphviz），peek 看函数调用上下游，list 看源码级耗时。分析 CPU 时区分 flat（自身耗时）和 cum（含下游累计）；分析内存时区分 inuse_space（当前存活）和 alloc_space（历史分配总量，定位 GC 压力源）。对比两个时间点的 profile 快照（pprof -base）可定位增长来源。

易错点：生产采集 CPU profile 有少量开销但通常安全；goroutine 泄漏要看 goroutine profile 而非 heap。追问方向：trace 工具（go tool trace）看调度延迟、火焰图、fgprof 对 off-CPU 的补充。