go语言监控gpu go语言监听端口

深入理解golang最近三年,在工作中使用go开发了不少服务 。深感go的便捷,以及它的runtime的复杂 。我觉得需要定期的进行总结,因此决定写这篇文章 , 也许更准确的,应该叫笔记 。
最近终于解决了一个和cgo有关的问题 。这个问题从发现到解决前后经历了接近4个月,当然,和人手不足也有关系 。而对于我个人而言,这个问题其实历时2年!这得从头说起 。
在上一家公司的一个项目里,有一个服务做音视频数据的提取,这个服务运行在嵌入式设备TX2上 。音视频提取这一关键功能主要利用nvidia基于gstreamer开发的插件 , 这个插件可以发挥nvidia gpu的硬件解码功能 。当时这个服务使用go和c混编的方式,问题的症状是服务运行一段时间后,不输出音视频数据 。遗憾的是,由于疫情,项目停止,因此没有机会继续研究这个问题 。
时间来到去年底 。当前这个项目进行压力测试,发现关键的语音处理服务运行一段时间后,会出现不拉流的情况,因此也没有后续的结果输出 。症状和上一个项目非常像 。虽然使用的第三方SDK不一样 , 但同样用了go和c混编的方式 。一开始,焦点就放在go的运行时上,觉得可能是go和c相互调用的方式不对 。经过合理猜测,并用测试进行验证后 , 发现问题还是在第三方拉流的SDK上,它们的回调函数必须要快,否则有可能会阻塞它们的回调线程 。当然,在go调用c的时候,如果耗时比较长,会对go的运行时造成一些副作用;在c回调go的时候,go的运行时也有可能阻塞c的回调线程 。但go的运行时已经比较成熟,因此我觉得它对这个问题的贡献不大 。以上采用了假设-验证的方法,主要的原因还是第三方的拉流SDK不开源 。在定位问题的过程中,使用了gdb的gcore来生成堆栈;也搭建了灰度环境来进行压力测试,以及完善监控,这些都是解决方法的一部分 。
正是这一问题,促使我更多的了解go的运行时 。而我看得越多,越觉得go的运行时是一个庞大的怪物 。因此,抱着能了解一点是一点的心态,不断的完善这篇笔记 。
go语言到底有什么好处1. 部署简单
Go
编译生成go语言监控gpu的是一个静态可执行文件go语言监控gpu,除go语言监控gpu了glibc外没有其他外部依赖 。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具go语言监控gpu,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担 。
2. 并发性好
Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题 。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核,并行执行的性能好 。
3. 良好的语言设计
从学术的角度讲Go语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手 。更重要的是
Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性 。
4. 执行性能好
虽然不如 C 和 Java , 但相比于其他编程语言,其执行性能还是很好的,适合编写一些瓶颈业务,内存占用也非常省 。
无影云因插件运行异常怎么办如发现云监控插件异常停止,请参见以下操作进行排查解决:
【go语言监控gpu go语言监听端口】查看插件运行状态 。
Windows
以Administrator用户登录云监控插件所在主机 。
打开服务页面 。
通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框,输入命令services.msc,单击确定 。

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