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go语言监控gpu go语言监听端口

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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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