每日一库之124：statsviz（可视化性能监控）

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。
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：

go get github.com/arl/statsviz

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：

// 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 don't want to spam standard output
  // each time the other end of the websocket connection closes.
  _ = sendStats(ws, frequency)
 }
}

1. 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
   }

2. 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）：






文章来源：
https://mp.weixin.qq.com/s/gaQhIo544VHYeGcKq34GIw