golang pprof 监控系列(4) —— goroutine thread 统计原理 大家好，我是蓝胖子。 在之前 golang pprof监控 系列文章里我分别介绍了go trace以及go pprof工具对memory，block，mutex这些维度的统计原理，今天我们接着来介绍golang pprof工具对于goroutine 和thread的统计原理。 还记得在golang

爱上开源之golang入门至实战第三章 - goroutine分析GoroutinePprof中的Goroutine是对当前时间点的goroutine(协程)数据的采样，我们经常使用pprof对可能发送goroutine(协程)泄漏的可能点进行分析；goroutine(协程)泄漏是goroutine启动之后没有退出导致goroutine的数量不会减少

常见并发编程模型分类并发编程模型，顾名思义就是为了解决高并发充分利用多核特性减少CPU等待提高吞吐量而提出的相关的编程范式。目前为止，我觉得比较常见的并发编程模型大致可以分为两类： 基于消息（事件）的活动对象基于CSP模型的协程的实现其中基于消息（事件）的活动对象的并发模型，最典型的代表就是Akka的actor。actor的并发模型是把一个个计算序列按抽象为一个一个Actor对象

Golang异步编程利器：深入了解Goroutines的工作原理引言：在当今高并发的互联网时代，异步编程已经成为了一种不可或缺的技术手段。Go语言作为一门设计用于高并发、高可扩展性的语言，自带了一个强大的并发模型，即Goroutines。本文将深入探讨Goroutines的工作原理，并通过一些代码示例来说明其强大的异步编程能力。go二

具有监控存活的 goroutine 数量功能的 APM (Application Performance Monitoring) 应用程序性能监控可以轻松查出 goroutine 泄漏。例如 NewRelic APM 中 goroutine 的监控。goroutine 泄漏会导致内存中存活的 goroutine 数量不断上升，直到服务宕机为止。因此，可以在代码部署之前

Golang并发编程：深入了解Goroutines的原理与用法【引言】随着计算机处理器核心数量的增加，多线程编程成为了提高应用程序性能和响应能力的重要手段。然而，传统的多线程编程模型在实现和调试上都存在一定的复杂性和难度。在Golang中，Goroutines提供了一种简单而强大的并发编程方式，本文将深入探讨Goroutines的原理和用法

当你启动一个 goroutine 并且这个 goroutine 没有正常终止或者不能被垃圾回收，它将持续占用内存，导致内存泄漏。发生内存泄漏的情况可以简单概况为: 主goroutine结束之后子goroutine还在运行。goroutine内存泄漏实现三种情况：子goroutine死循环使用channel阻塞package main import ( "fmt" "net/http" _

并发 一个 CPU 上能同时执行多项任务，在很短时间内，CPU 来回切换任务执行(在某段很短时间内执行 程序 a，然后又迅速得切换到程序 b 去执行)，有时间上的重叠（宏观上是同时的，微观仍是顺序执行）,这样看起来多个任务像是同时执行，这就是并发。 并行 当系统有多个 CPU 时,每个 CPU 同一时刻都运行任务，互不抢占自己所在的 CPU 资源，同时进行， 称为并行。 进程 CPU

进程和线程 在讲解goroutine之前，先来熟悉一下进程和线程的概念，因为只有通过概念之前对比，才能更加理解这些概念。 进程-——拥有资源的人 计算机的使用，大都是以进程为单位来管理的，比如我打开电脑版微信，桌面启动一个微信程序，本质上计算机启动了一个为微信进程，打开浏览器、播放器等等类似，当然有的应用软件不只启动一个进程。 在windows下，可以通过任务管理器看到启动的进程

[TOC] go go 前导：并发与并行 通常说的并发编程，是指允许多个任务同时执行，但实际上并不一定在同一时刻被执行。在单核处理器上，通过多线程共享CPU时间片串行执行。而并行编程则依赖于多核处理器，让多个任务可以实现并行执行。 简单的说 并发 : 逻辑上同时处理多个任务。并行 : 物理上同时处理多个任务。 Go语言的并发模型。