Golang Trace
Go语言的trace包是一个用于追踪程序运行时信息的工具，它可以帮助开发者理解程序的运行时行为，诊断性能问题。trace包主要是通过分析程序生成的追踪文件来工作的。
runtime/trace 包含了一个强大的工具，用于理解和排查 Go 程序。它的功能允许我们生成一个时间段内每个 goroutine 的执行轨迹。通过使用 go tool trace 命令（或者优秀的开源工具 gotraceui），我们可以可视化并探索这些轨迹数据。
trace的魔力在于它能轻易揭示程序中那些以其他方式难以发现的事情。例如，一个并发瓶颈，许多 goroutine 在同一个 channel 上阻塞可能在 CPU 分析中很难看出，因为没有执行样本。但在执行trace中，执行链路的缺失将以惊人的清晰度显示出来，被阻塞的 goroutine 的堆栈追踪将迅速指向问题所在。
Go 开发者甚至可以使用任务、区域和日志来为他们的程序添加插桩，这样他们就能将自己的高层次关注点与底层执行细节相关联。
问题
不幸的是，执行trace中的丰富信息往往难以触及。历史上，与trace相关的四个大问题经常成为障碍：
- trace的开销很大。
- trace的扩展性不好，可能变得过于庞大而难以分析。
- 往往不清楚何时开始trace记录以捕获特定的错误行为。
- 鉴于缺乏用于解析和解释执行trace的公开包，只有最具冒险精神的 gophers 能够以编程方式分析trace。
如果你在过去几年中使用过trace，你可能因为这些问题中的一个或多个而感到沮丧。但在过去的两个 Go 版本中，Golang团队在这四个领域都取得了重大进展。
降低trace成本
在 Go 1.21 之前，许多应用程序的 trace 运行时开销大约在 10–20% CPU 之间，这限制了 trace 的使用场景，不能像 CPU profiling 那样持续使用。事实证明，trace 的大部分成本都归结于 traceback。由运行时产生的许多事件都附带了堆栈追踪，这对于实际识别 goroutine 在执行关键时刻的行为是无价的。
感谢 Felix Geisendörfer 和 Nick Ripley 在优化 traceback 效率方面的工作，执行 trace 的运行时 CPU 开销已经大幅度降低，对于许多应用程序而言，现在只有 1–2%。