Мониторинг приложений Go (Golang): библиотеки и инструменты

Мониторинг приложений Go (Golang): от метрик до профилирования

Go (Golang) — язык, созданный для высоконагруженных серверных приложений. Однако даже самый производительный код может давать сбои, утечки памяти или неоправданно высокую задержку. Без мониторинга вы рискуете узнать о проблеме только от разгневанных пользователей. В этой статье разберём ключевые библиотеки и инструменты для мониторинга Go-приложений: от сбора метрик до трейсинга и профилирования.

Зачем мониторить Go-приложение?

• Производительность: отслеживать время ответа, количество горутин, использование CPU и памяти.
• Надёжность: контролировать ошибки, паники, количество перезапусков.
• Масштабирование: понимать, когда нужно добавить реплики.
• Бизнес-метрики: количество запросов, активные пользователи, объём обработанных данных.

1. Встроенный пакет expvar

Самый простой способ — expvar. Он предоставляет HTTP-эндпоинт с базовыми метриками: количество горутин, использование памяти, время работы. Подходит для быстрого старта.

package main

import (
    "expvar"
    "net/http"
)

var requestCount = expvar.NewInt("requests_total")

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    requestCount.Add(1)
    w.Write([]byte("Hello, Go!"))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handler)
    // Метрики доступны по адресу /debug/vars
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

Запустите приложение и откройте http://localhost:8080/debug/vars — вы увидите JSON с метриками.

2. Prometheus + prometheus/client_golang

Prometheus — стандарт де-факто для сбора метрик в Go. Библиотека prometheus/client_golang позволяет регистрировать кастомные метрики: счётчики, гистограммы, суммарии.

package main

import (
    "net/http"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var (
    httpRequests = prometheus.NewCounterVec(
        prometheus.CounterOpts{
            Name: "http_requests_total",
            Help: "Total number of HTTP requests.",
        },
        []string{"method", "path"},
    )
)

func init() {
    prometheus.MustRegister(httpRequests)
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    httpRequests.WithLabelValues(r.Method, r.URL.Path).Inc()
    w.Write([]byte("OK"))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handler)
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

Эндпоинт /metrics отдаёт данные в формате, который понимает Prometheus. Далее можно настроить дашборды в Grafana.

3. Профилирование с pprof

Пакет net/http/pprof добавляет эндпоинты для профилирования: CPU, память, блокировки, горутины. Это незаменимый инструмент для поиска узких мест.

package main

import (
    "net/http"
    _ "net/http/pprof" // подключаем профилировщик
)

func main() {
    http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        w.Write([]byte("Профилирование активно"))
    })
    http.ListenAndServe(":6060", nil)
}

Теперь можно запустить:

go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30

Это соберёт 30-секундный профиль CPU. Анализируйте его в интерактивном режиме или экспортируйте в SVG/PDF.

4. OpenTelemetry — трейсинг и метрики

OpenTelemetry (OTel) — современный стандарт для наблюдаемости. Он объединяет метрики, логи и трейсы. Для Go есть официальный SDK go.opentelemetry.io/otel.

package main

import (
    "context"
    "log"
    "net/http"
    "go.opentelemetry.io/otel"
    "go.opentelemetry.io/otel/exporters/stdout/stdouttrace"
    "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
    semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.4.0"
)

func initTracer() func() {
    exporter, _ := stdouttrace.New(stdouttrace.WithPrettyPrint())
    tp := trace.NewTracerProvider(
        trace.WithBatcher(exporter),
    )
    otel.SetTracerProvider(tp)
    return func() { tp.Shutdown(context.Background()) }
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http