Go Flight Recorder 终于来了，线上问题可以 “回放“ 了！

最新推荐文章于 2025-12-01 19:02:12 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 19:02:12 发布 · 458 阅读

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简单来说，它就像是给你的程序装了个行车记录仪，出了事故可以回放录像。比起传统的 trace 方式，既节省资源，又能精准定位问题。这个特性在 Go1.25 正式可用了，配合之前几个版本对 tracing 的优化（Go1.21 降低了开销，Go1.22 改进了 trace 格式），整个诊断工具链越来越成熟了。

不知道大家在生产环境排查问题的时候，有没有遇到过这样的窘境：服务突然慢了，等你反应过来想抓个 trace 看看，问题已经过去了。就像开车遇到异响，等你停下来检查，声音又没了。

今天给大家分享 Go1.25 的一个重磅特性：Flight Recorder（飞行记录器）。这玩意儿真的是救命神器，能让你在问题发生后，回溯几秒钟前的执行状态。

背景

先说说为什么需要这个东西。

Go 的 execution trace 功能其实一直都有，通过runtime/trace包就能收集程序执行时的各种事件。

这对于调试延迟问题特别有用，能清楚地看到 goroutine 什么时候在执行，更重要的是，什么时候没在执行。

但问题来了。

对于短期运行的程序，比如测试、基准测试或者命令行工具，你可以从头到尾收集完整的 trace。但对于长期运行的 Web 服务，这就不现实了。服务器可能要运行好几天甚至几周，你总不能一直开着 trace 收集数据吧？那数据量得多恐怖。

更尴尬的是，往往是某个请求超时了，或者健康检查失败了，等你意识到问题，想调用trace.Start()的时候，早就晚了。

有人说，那我随机采样不就行了？这个思路是对的，但需要一大堆基础设施支撑。你得存储、分类、处理海量的 trace 数据，而且大部分数据其实都没啥用。更关键的是，当你想排查某个具体问题的时候，这种方式基本帮不上忙。

Flight Recorder 是什么

这就是 Flight Recorder 要解决的问题。

核心思路很简单：程序通常能感知到出问题了，但根因可能早就发生了。Flight Recorder 让你能收集问题发生前几秒钟的 trace 数据。

它的工作原理是这样的：正常收集 trace 数据，但不是写到文件或 socket 里，而是在内存里缓存最近几秒的数据。

一旦程序检测到问题，随时可以把缓冲区的内容快照下来，精准定位到问题窗口。

实战案例

我们用一个实际例子来看看怎么用。

假设有这么一个 HTTP 服务，实现了一个"猜数字"的游戏。它暴露了一个/guess-number端点，接收一个整数，告诉调用者猜得对不对。

同时还有个 goroutine 每分钟发送一次统计报告。

核心代码大概是这样：

type bucket struct {
    mu      sync.Mutex
    guesses int
}

func main() {
    buckets := make([]bucket, 100)

    // 每分钟发送报告
    gofunc() {
        forrange time.Tick(1 * time.Minute) {
            sendReport(buckets)
        }
    }()

    answer := rand.Intn(len(buckets))

    http.HandleFunc("/guess-number", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        start := time.Now()

        guess, err := strconv.Atoi(r.URL.Query().Get("guess"))
        if err != nil || !(0 <= guess && guess < len(buckets)) {
            http.Error(w, "invalid 'guess' value", http.StatusBadRequest)
            return
        }

        b := &buckets[guess]
        b.mu.Lock()
        b.guesses++
        b.mu.Unlock()

        fmt.Fprintf(w, "guess: %d, correct: %t", guess, guess == answer)

        log.Printf("HTTP request: endpoint=/guess-number guess=%d duratinotallow=%s",
            guess, time.Since(start))
    })

    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8090", nil))
}

发送报告的函数是这样写的：

func sendReport(buckets []bucket) {
    counts := make([]int, len(buckets))

    for index := range buckets {
        b := &buckets[index]
        b.mu.Lock()
        defer b.mu.Unlock()

        counts[index] = b.guesses
    }

    b, err := json.Marshal(counts)
    if err != nil {
        log.Printf("failed to marshal report data: error=%s", err)
        return
    }

    url := "http://localhost:8091/guess-number-report"
    if _, err := http.Post(url, "application/json", bytes.NewReader(b)); err != nil {
        log.Printf("failed to send report: %s", err)
    }
}

上线后，用户开始反馈有些请求特别慢。

看日志发现，大部分请求都是微秒级的，但偶尔会有超过 100 毫秒的：

2025/09/19 16:52:02 HTTP request: endpoint=/guess-number guess=69 duratinotallow=625ns
2025/09/19 16:52:02 HTTP request: endpoint=/guess-number guess=42 duratinotallow=1.417µs
2025/09/19 16:52:02 HTTP request: endpoint=/guess-number guess=86 duratinotallow=115.186167ms
2025/09/19 16:52:02 HTTP request: endpoint=/guess-number guess=0 duratinotallow=127.993375ms

问题来了，能看出哪里有 bug 吗？

用 Flight Recorder 排查

先别急着看答案，我们用 Flight Recorder 来排查。

首先，在 main 函数里配置并启动 recorder：

// 配置Flight Recorder
fr := trace.NewFlightRecorder(trace.FlightRecorderConfig{
    MinAge:   200 * time.Millisecond,
    MaxBytes: 1 << 20, // 1 MiB
})
fr.Start()

这里 MinAge 设置为 200 毫秒，大概是问题窗口的 2 倍。

MaxBytes 限制缓冲区大小，避免内存爆炸。一般来说，每秒会产生几 MB 的 trace 数据，繁忙的服务可能达到 10MB/s。

接下来写个辅助函数来捕获快照：

var once sync.Once

func captureSnapshot(fr *trace.FlightRecorder) {
    once.Do(func() {
        f, err := os.Create("snapshot.trace")
        if err != nil {
            log.Printf("opening snapshot file %s failed: %s", f.Name(), err)
            return
        }
        defer f.Close()

        _, err = fr.WriteTo(f)
        if err != nil {
            log.Printf("writing snapshot to file %s failed: %s", f.Name(), err)
            return
        }

        fr.Stop()
        log.Printf("captured a flight recorder snapshot to %s", f.Name())
    })
}

然后在请求处理函数里，当响应时间超过 100 毫秒时触发快照：

if fr.Enabled() && time.Since(start) > 100*time.Millisecond {
    go captureSnapshot(fr)
}

重新运行服务，等到触发慢请求，我们就能拿到快照文件了。

分析 trace

拿到 trace 文件后，用 Go 自带的工具分析：

go tool trace snapshot.trace

这个工具会启动一个本地 Web 服务器，然后在浏览器里打开。点击"View trace by proc"可以看到时间线视图。

在这个视图里，我们能看到 goroutine 的执行情况。重点关注右侧那个巨大的空白期——大概 100 毫秒，啥都没干！

放大这个区域后，可以看到很多 goroutine 都在等待一个特定的 goroutine。点击这个 goroutine，查看它的栈信息，发现它在执行sendReport函数。

再仔细看那些"Outgoing flow"事件，它们都指向了sendReport里的Unlock操作。

问题找到了！

看这段代码：

for index := range buckets {
    b := &buckets[index]
    b.mu.Lock()
    defer b.mu.Unlock()

    counts[index] = b.guesses
}

我们本想给每个 bucket 加锁，拷贝完值就解锁。但defer的执行时机是函数返回时，不是循环结束时。

所以这些锁一直被持有，直到整个 HTTP 请求完成后才释放。

这就是典型的 defer 误用场景。正确的写法应该是：

for index := range buckets {
    b := &buckets[index]
    b.mu.Lock()
    counts[index] = b.guesses
    b.mu.Unlock()
}

总结

Flight Recorder 真的是个好东西。它让我们能在问题发生后，回过头去看发生了什么，而不需要一直开着 trace 收集海量数据。

简单来说，它就像是给你的程序装了个行车记录仪，出了事故可以回放录像。比起传统的 trace 方式，既节省资源，又能精准定位问题。

这个特性在 Go1.25 正式可用了，配合之前几个版本对 tracing 的优化（Go1.21 降低了开销，Go1.22 改进了 trace 格式），整个诊断工具链越来越成熟了。

如果你经常需要排查生产环境的性能问题，强烈建议试试这个新特性。

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