了解到go中有pprof包来做代码的性能监控，可以查看堆栈、cpu信息等。在两个地方有包：
net/http/pprof
runtime/pprof
但是使用起来并不是特别好用（不是特别直观）。之前在接触systemtap的时候，了解到火焰图这个东西。后来了解到uber开源了一个生成火焰图的工具——go-torch。
下面整理下，之前使用分析的一个过程。
1 添加pprof代码
首先我们要在实例的main函数中添加pprof的相关的代码：
package main
import (
...
_"net/http/pprof"
"github.com/astaxie/beego"
"os/exec"
"net/http"
)
func main() {
go func(){
http.ListenAndServe(":6789", nil)
}()
这样我们可以通过访问URL：http://<ip>:6789/debug/pprof/得到堆栈信息
通过访问URl：http://<ip>:6789/debug/pprof/profile获得函数调用CPU消耗的情况（不是特别直观，一堆文字）
2 生成火焰图工具安装
需要安装两个工具：FlameGraph脚本和go-torch
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git cp flamegraph.pl /usr/local/bin 或 export FlameGraph所在的path go get -v github.com/uber/go-torch
3 测试
完成安装之后，运行测试程序和测试工具：
go-torch -u http://<ip>:6789 -t60 -p > profile-local.svg
表示采集60s的数据（默认30s），完了后会在当前目录生成一张火焰图，可以用浏览器打开：
4 如何看图
参考：https://blog.csdn.net/wwwasw/article/details/52137630
每个框代表一个栈里的一个函数 Y轴代表栈深度（栈桢数）。最顶端的框显示正在运行的函数，这之下的框都是调用者。在下面的函数是上面函数的父函数 X轴代表采样总量。从左到右并不代表时间变化，从左到右也不具备顺序性 框的宽度代表占用CPU总时间。宽的框代表的函数可能比窄的运行慢，或者被调用了更多次数。框的颜色深浅也没有任何意义 如果是多线程同时采样，采样总数会超过总时间