监控Go协程池需采集Running、Queued、Completed、Failed和AvgDuration等核心指标；2. 使用expvar注册统计字段并通过HTTP暴露JSON接口；3. 前端用原生JS定时拉取/debug/vars更新DOM并绘制任务趋势图；4. 集成pprof链接实现堆栈分析，结合runtime.Stack记录异常。
实现 Go 协程池监控面板，核心在于采集运行时指标 + 可视化暴露 + 轻量实时更新。不需要引入重型 APM，用标准库 + 简单 Web 服务就能做出实用、低侵入的可视化监控页。
1. 协程池需暴露的关键指标
不是所有 goroutine 都该被监控，重点是业务自建的协程池（如 worker pool）。需在池结构中嵌入可原子更新的统计字段：
-
Running：当前正在执行任务的 goroutine 数（用
atomic.Int64） - Queued：等待调度的任务数（若带任务队列）
- Completed：累计完成任务数
- Failed：panic 或显式错误退出次数
-
AvgDuration：最近 N 次任务执行耗时滑动平均（可用
expvar或自定义环形缓冲）
2. 用 expvar + HTTP 快速暴露指标接口
Go 标准库 expvar 天然支持 JSON 输出，零依赖暴露指标：
- 在协程池初始化时，注册一个
expvar.Map，例如：expvar.NewMap("worker_pool") - 每次任务开始/结束，调用
pool.stats.Add("running", 1)或-1 - 启动 HTTP 服务：
http.ListenAndServe(":6060", nil)，默认路径/debug/vars就能返回全部指标 -
浏览器访问
http://localhost:6060/debug/vars即可看到实时 JSON 数据
3. 前端轻量可视化（纯 HTML + JS）
不依赖 React/Vue，用原生 JS 定时拉取 /debug/vars，动态渲染 DOM：
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- 页面含几个 ，分别绑定
running、queued等字段- 用
setInterval每 2 秒 fetch 一次，解析 JSON 后更新 innerText- 对
running做简单阈值着色：＞80% 最大容量时标红，＜20% 标灰- 加一个折线图区域（可用 Chart.js 的轻量 CDN 版），只画
completed/sec的 60 秒滚动趋势4. 进阶：集成 pprof 实时 goroutine 分析
当发现
running持续高位，可一键跳转分析卡点：- 在监控页加个按钮：“查看 goroutine stack”
- 链接指向
/debug/pprof/goroutine?debug=2（完整堆栈）或?debug=1（摘要） - 配合
runtime.Stack在 panic 时自动采样，存入 ring buffer，供面板“最近异常”栏展示
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：指标采集要无锁、低开销；前端轮询别太密（＞1s）；所有数字必须用原子操作更新。做好这三点，你的协程池就有了看得见、摸得着的健康仪表盘。
- 用
