1. pprof（Go內置核心工具）
pprof是Go語言官方提供的性能分析工具，深度集成于標準庫，支持**CPU、內存、Goroutine、阻塞操作（Block）、互斥鎖（Mutex）**等多維度性能剖析。其使用方式靈活，可通過兩種途徑啟用：一是通過net/http/pprof包自動注冊HTTP路由（如/debug/pprof/），直接通過瀏覽器或curl獲取性能數據；二是使用runtime/pprof包手動控制數據采集（如寫入文件），適合離線分析。采集后的數據可通過go tool pprof命令進行交互式分析（如top查看熱點函數、list查看函數詳情、web生成火焰圖），快速定位CPU占用過高、內存泄漏、Goroutine泄露等問題。
2. Prometheus + Grafana（監控與可視化組合）
Prometheus是開源的時間序列數據庫，通過Golang Exporter（如prometheus/client_golang包）采集Go應用的性能指標（如HTTP請求延遲、錯誤率、內存使用量、Goroutine數量），并存儲為時間序列數據；Grafana是可視化工具，支持將Prometheus作為數據源，通過預構建或自定義儀表盤實時展示Go應用的性能趨勢。兩者結合可實現從數據采集到可視化的全鏈路監控，適合生產環境的長期性能跟蹤。
3. OpenTelemetry（可觀測性標準框架）
OpenTelemetry是云原生可觀測性標準，提供自動埋點、分布式追蹤、指標收集等功能。通過go.opentelemetry.io/otel包，可輕松接入Prometheus、Jaeger、Grafana等工具，實現Go應用的全鏈路性能監控。其優勢在于支持多語言、多系統集成，適合復雜的分布式系統，幫助開發者快速定位跨服務的性能瓶頸。
4. expvar（輕量級指標暴露工具）
expvar是Go標準庫中的輕量級包，通過HTTP接口（/debug/vars）暴露應用的運行時指標（如請求總數、錯誤數、內存分配量）。其特點是無需額外依賴，適合簡單的監控需求，可與Prometheus等工具集成，實現指標的自動化采集和分析。
5. golang-stats-api-handler（實時指標API工具）
golang-stats-api-handler是一個第三方庫，用于實時收集Go應用的CPU使用率、內存占用、GC次數、Goroutine數量等關鍵指標，并提供HTTP API接口。其優勢在于低開銷、易集成，適合需要將Go應用指標接入現有監控系統（如Zabbix、Munin）的場景。
6. runtime/metrics（標準化運行時指標包）
runtime/metrics是Go 1.19+引入的標準庫包，提供內存分配、GC、Goroutine數量、線程數等標準化運行時指標，支持JSON格式輸出。其設計目標是低開銷、高兼容性，適合云原生服務，可與Prometheus等工具集成，實現細粒度的性能監控。
