Go程序运行时数据统计的可视化工具Statsviz

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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 don't 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)：

如果你已经用过它或者有其他可视化工具，欢迎你来评论。

名称栏目：Go程序运行时数据统计的可视化工具Statsviz
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