排查Golang协程泄漏需监控数量变化并分析阻塞点：用runtime.NumGoroutine()和pprof定位异常增长与阻塞栈，结合goleak和Prometheus实现自动化检测与趋势预警。
排查Golang协程泄漏，核心是监控数量变化并分析阻塞点。关键在于及时发现和精准定位。
监控协程数量，发现异常增长
最直接的判断依据是协程总数是否随时间持续增加而不回落。
- 使用 runtime.NumGoroutine()：在服务入口（如HTTP处理函数）打印当前协程数。若单次请求处理完后总数不降，或长时间运行后数量呈斜线上升，说明存在泄漏。
- 集成 pprof 监控端点：引入 _ "net/http/pprof" 包，它会自动注册调试路由。通过访问 http://your-service:6060/debug/pprof/goroutine?debug=1 可查看实时活跃的协程堆栈和总数，是生产环境的标准做法。
利用 pprof 分析阻塞原因
当确认数量异常后，需深入分析哪些协程在阻塞以及为何不退出。
- 获取协程堆栈快照：通过上述 pprof 接口或命令行 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine 获取详细信息。重点关注处于 chan receive、select 或 IO wait 状态的协程。
- 对比快照定位新增：在服务稳定时抓取一次快照，运行一段时间后再抓一次。对比两次结果，查找新增且处于阻塞状态的协程，其调用栈直接指向泄漏代码位置。
采用工具自动化检测
在开发和测试阶段，可借助工具提前发现问题。
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- 使用 uber-go/goleak 库：这是一个专门检测goroutine泄漏的库。在测试的 TestMain 函数中调用 goleak.VerifyNone(t)，它会在测试结束时自动检查是否存在未回收的协程，并报告其初始调用栈，极大提升效率。
- 定期采集 Prometheus 指标：将 runtime.NumGoroutine() 作为自定义指标暴露给Prometheus，结合Grafana做趋势图，能直观地发现缓慢增长的泄漏问题。
