pprof是Go语言性能分析核心工具，通过引入net/http/pprof包可启用HTTP服务查看CPU、内存、协程等指标；访问/debug/pprof可获取profile、heap、goroutine等数据，结合go tool pprof进行交互式分析，使用top、web、list命令定位热点函数与内存分配问题；通过采集文件支持离线分析与版本对比，有效识别性能瓶颈、协程泄漏和内存堆积，指导算法优化与资源管理。
在Go语言开发中，性能优化是保障服务高效运行的关键环节。当程序出现CPU占用过高、内存泄漏或响应变慢等问题时，pprof 是官方提供的强大性能分析工具，能帮助开发者快速定位性能瓶颈。
对于Web服务类应用，最简单的方式是通过 net/http/pprof 包自动注册调试路由。
只需在代码中引入包并启动HTTP服务器：
import _ "net/http/pprof"
import "net/http"
func main() {
go func() {
http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
}()
// 其他业务逻辑
}
启动后访问 http://localhost:6060/debug/pprof/ 可查看分析页面，包含多种分析类型：
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使用命令行获取CPU性能数据：
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30
进入交互式界面后常用命令：
若发现某算法函数占用90%以上CPU时间，说明它是主要瓶颈，可考虑优化算法或引入缓存。
内存增长过快可通过 heap 分析：
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap
重点关注：
协程泄漏可通过 goroutine 类型分析：
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine
若协程数量异常增多，检查是否存在协程阻塞或未正确退出的情况。
也可手动采集数据保存为文件进行离线分析：
curl -o cpu.pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30 go tool pprof cpu.pprof
支持前后版本对比，使用 sample_index 比较差异：
go tool pprof -diff_base before.pprof after.pprof
这有助于评估优化措施是否真正见效。
基本上就这些。合理使用 pprof 能显著提升排查效率，关键是根据场景选择合适的分析类型，并结合代码逻辑深入解读结果。
以上就是Golang如何使用pprof分析性能瓶颈_Golang pprof性能分析与优化方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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