GoFrame 框架的 Web Server 提供了非常强大和简便的服务性能分析功能，内部完美集成了 pprof 性能分析工具，可以在任何时候通过 EnablePProf 方法启用性能分析特性，并可自定义性能分析工具页面路由地址，不传递路由地址时，默认URI地址为 /debug/pprof。
PProf 启用
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PProf 特性的启用会对程序性能产生一定影响，具体影响程度需要根据当前业务场景在 PProd 启用前后进行对比。
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EnablePProf
我们来看一个简单的例子：
package main
import (
"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
"runtime"
)
func main() {
runtime.SetMutexProfileFraction(1) // (非必需)开启对锁调用的跟踪
runtime.SetBlockProfileRate(1) // (非必需)开启对阻塞操作的跟踪
s := g.Server()
s.EnablePProf()
s.BindHandler("/", func(r *ghttp.Request) {
r.Response.Writeln("哈喽世界！")
})
s.SetPort(8199)
s.Run()
}这个例子使用了 s.EnablePProf() 启用了性能分析，默认会自动注册以下几个路由规则：
/debug/pprof/*action
/debug/pprof/cmdline
/debug/pprof/profile
/debug/pprof/symbol
/debug/pprof/trace其中 /debug/pprof/*action 为页面访问的路由，其他几个地址为 go tool pprof 命令准备的。
StartPProfServer
也可以使用 StartPProfServer 方法，快速开启一个独立的 PProf Server，常用于一些没有 HTTP Server 的常驻的进程中（例如定时任务、 GRPC 服务中），可以快速开启一个 PProf Server 用于程序性能分析。该方法的定义如下：
func StartPProfServer(port int, pattern ...string)一般的场景是使用异步 goroutine 运行该 PProd Server，即往往是这么来使用：
package main
import (
"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
)
func main() {
go ghttp.StartPProfServer(8199)
// 其他服务启动、运行
// ...
}以上示例可以改进为：
package main
import (
"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
)
func main() {
go ghttp.StartPProfServer(8299)
s := g.Server()
s.EnablePProf()
s.BindHandler("/", func(r *ghttp.Request) {
r.Response.Writeln("哈喽世界！")
})
s.SetPort(8199)
s.Run()
}PProf 指标
heap: 报告内存分配样本；用于监视当前和历史内存使用情况，并检查内存泄漏。threadcreate: 报告了导致创建新OS线程的程序部分。goroutine: 报告所有当前goroutine的堆栈跟踪。block: 显示goroutine在哪里阻塞同步原语（包括计时器通道）的等待。默认情况下未启用，需要手动调用runtime.SetBlockProfileRate启用。mutex: 报告锁竞争。默认情况下未启用，需要手动调用runtime.SetMutexProfileFraction启用。
PProf 页面
简单的性能分析我们直接访问 /debug/pprof 地址即可，内容如下：
1、 pprof 页面
2、堆使用量
3、当前进程中的 goroutine 详情
性能采集分析🔥
:::tip
以下示例截图来源于示例项目，仅供参考。
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如果想要进行详细的性能分析，基本上离不开 go tool pprof 命令行工具的支持，在开启性能分析支持后，我们可以使用以下命令执行性能采集分析：
go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"也可以将pprof文件导出后再通过go tool pprof命令打开：
curl http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile > pprof.profile
go tool pprof -http :8080 pprof.profile执行后 profile 的 pprof 工具经过约 30 秒左右的接口信息采集（这 30 秒期间 WebServer 应当有流量进入），然后生成性能分析报告，随后可以通过 top10/ web 等 pprof 命令查看报告结果，更多命令可使用 go tool pprof 查看。关于 pprof 的详细使用介绍，请查看 Golang 官方： blog.golang.org/profiling-go-programs
CPU性能分析
本示例中的命令行性能分析结果如下：
$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/profile"
Serving web UI on http://localhost:8080:::tip
图形化展示 pprof 需要安装 Graphviz 图形化工具，以我目前的系统为 Ubuntu 为例，直接执行 sudo apt-get install graphviz 命令即可安装完成图形化工具（如果是 MacOS，使用 brew install Graphviz 安装）。
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运行后将会使用默认的浏览器打开以下图形界面，展示这段时间抓取的CPU开销链路：
也可以查看火炬图，可能更形象一些：
内存使用分析
与 CPU 性能分析类似，内存使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/heap"
Serving web UI on http://localhost:8080图形展示类似这样的：
同样的，也可以查看火炬图，可能更形象一些：
goroutine使用分析
与上面的分析类似， goroutine 使用分析同样使用到 go tool pprof 命令：
$ go tool pprof -http :8080 "http://127.0.0.1:8199/debug/pprof/goroutine"
Serving web UI on http://localhost:8080图形展示类似这样的，通常 goroutine 看这个图的话就差不多了，当然也有火炬图。