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今天跟大家介绍一款实时可视化 Go 程序运行时数据统计的工具 statsviz

https://github.com/arl/statsviz

它的图形化展现对于我们了解 Go 程序的 GC 行为，以及内存开销等很有用!

使用也很简单：

1. go get github.com/arl/statsviz

2. 在你的 http.ServeMux 上注册

mux := http.NewServeMux() statsviz.Register(mux)

或者使用默认 http 注册：

statsviz.RegisterDefault()

如果你的程序不是一个 http 应用程序，那么你可以添加以下代码来启动

go func() {     log.Println(http.ListenAndServe(“localhost:6060”, nil)) }()

这段代码，我相信大家都非常熟悉了吧~

当我们将启动之后，我们可以直接在浏览器中打开：

http://localhost:6060/debug/statsviz/

看起来酷炫高大上，其实主要还是依赖于 Go 为我们提供的 runtime stats

具体我们来看看它的一些代码：

1. websocket handler // NewWsHandler returns a handler that upgrades the HTTP server connection to the WebSocket // protocol and sends application statistics at the given frequency. // // If the upgrade fails, an HTTP error response is sent to the client. func NewWsHandler(frequency time.Duration) http.HandlerFunc {  return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {   var upgrader = websocket.Upgrader{    ReadBufferSize:  1024,    WriteBufferSize: 1024,   }    ws, err := upgrader.Upgrade(w, r, nil)   if err != nil {    return   }   defer ws.Close()    // Explicitly ignore this error. We dont want to spam standard output   // each time the other end of the websocket connection closes.   _ = sendStats(ws, frequency)  } }  2. sendStats // sendStats indefinitely send runtime statistics on the websocket connection. func sendStats(conn *websocket.Conn, frequency time.Duration) error {  tick := time.NewTicker(frequency)  defer tick.Stop()   var (   stats stats   err   error  )  for range tick.C {   runtime.ReadMemStats(&stats.Mem)   stats.NumGoroutine = runtime.NumGoroutine()   if err = conn.WriteJSON(stats); err != nil {    break   }  }   return err }

3. 其实这个项目比较核心的代码是前端 JavaScript 代码：

m.pushData = function (ts, allStats) {         data.times.push(ts); // timestamp          const memStats = allStats.Mem;          data.gcfraction.push(memStats.GCCPUFraction);         data.goroutines.push(allStats.NumGoroutine);          data.heap[idxHeapAlloc].push(memStats.HeapAlloc);         data.heap[idxHeapSys].push(memStats.HeapSys);         data.heap[idxHeapIdle].push(memStats.HeapIdle);         data.heap[idxHeapInuse].push(memStats.HeapInuse);         data.heap[idxHeapNextGC].push(memStats.NextGC);          data.mspanMCache[idxMSpanMCacheMSpanInUse].push(memStats.MSpanInuse);         data.mspanMCache[idxMSpanMCacheMSpanSys].push(memStats.MSpanSys);         data.mspanMCache[idxMSpanMSpanMSCacheInUse].push(memStats.MCacheInuse);         data.mspanMCache[idxMSpanMSpanMSCacheSys].push(memStats.MCacheSys);          data.objects[idxObjectsLive].push(memStats.Mallocs – memStats.Frees);         data.objects[idxObjectsLookups].push(memStats.Lookups);         data.objects[idxObjectsHeap].push(memStats.HeapObjects);          for (let i = 0; i < memStats.BySize.length; i++) {             const size = memStats.BySize[i];             data.bySize[i].push(size.Mallocs – size.Frees);         }          updateLastGC(memStats);     }

渲染效果是通过 https://github.com/arl/statsviz/blob/master/static/plotly-basic.min.js 渲染所得。

Plotly.js 简介：它是一款开源的 JavaScript 图表库，它基于 d3.js 和 stack.gl 。是一个高层次的、描述性的图表库。plotly.js 带来 20 种图表类型，包括 3D 图表，统计图表，和 SVG 地图。

我们来看一个官网示例，很酷炫

我们再来看看 statsviz 在 GitHub 仓库上提供的一些 demo 示意图(方便大家来直观的感受 statsviz)：