性能分析和优化是所有软件开发人员必备的技能，也是后台大佬们口中津津乐道的话题。 Golang 作为一门“现代化”的语言，原生就包含了强大的性能分析工具 pprof 和 trace。pprof 工具常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如 CPU 占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace 工具则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC 的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。掌握了这两个工具就足以满足大部分 Golang 程序的性能分析需求。 本文将从使用方法、原理和实践三个方面分别介绍 pprof 和 trace 工具。读完本文后，相信你也可以更全面地掌握 pprof 和 trace。废话少说，让我们开始！
在现代软件架构中，微服务已成为构建可扩展和灵活应用程序的流行方式。每个微服务负责应用程序的一部分功能，它们共同工作以提供完整的服务。由于微服务架构的分散特性，监控变得至关重要，有效的微服务监控是确保高可用性、可靠性和服务质量的关键组成部分，它支撑了整个系统的健康运行和业务的持续增长。 随着 Kubernetes 以及容器化的技术普及，Go 语言不止应用于云原生基础组件领域，在业务场景下有非常多的新兴业务都使用 Golang 作为编程语言首选，Golang 的 RPC 框架非常多，如 Gin、Kratos、Kitex 等，Golang 在微服务生态中愈趋成熟，通过最新的 TIOBE 的查看到 Golang 的排名进入前十，做好 Golang 微服务的应用监控至关重要。
犯错是每个人生活的一部分。正如爱因斯坦曾说过：一个从未犯过错的人从未尝试过新东西。 最重要的不是我们犯了多少错误，而是我们从错误中学到了多少东西。 这个观点同样适用于编程领域。 我们从一门编程语言中获取经验不是一个神奇的过程，它包含试错和从错误中学习的过程。 今天就和大家分享一本帮助我们从错误中学习编程语言的书 ——《100 个 Go 语言典型错误》！
