Debugging
Il debugging e il profiling runtime sono essenziali per comprendere il comportamento del servizio e diagnosticare problemi in ambienti di produzione. Clue fornisce un set completo di strumenti che ti aiutano a investigare problemi, analizzare le prestazioni e monitorare il comportamento del sistema senza impattare l’operatività del tuo servizio.
Panoramica
Il toolkit di debugging di Clue include diverse funzionalità potenti:
- Controllo Log Dinamico: Regola i livelli di log a runtime senza riavvii
- Logging dei Payload: Cattura e analizza dati di richieste/risposte
- Profiling Go: Supporto integrato per gli strumenti pprof di Go
- Analisi Memoria: Traccia e analizza pattern di utilizzo memoria
- Debug Personalizzato: Framework estensibile per debugging specifico del servizio
Controllo Log di Debug
Il controllo dinamico del livello di log permette di regolare la verbosità dei log nei servizi in esecuzione. Questo è particolarmente utile quando si investigano problemi in ambienti di produzione:
// Monta abilitatore log di debug
// Questo aggiunge endpoint per controllare i livelli di log
debug.MountDebugLogEnabler(mux)
// Aggiungi middleware di debug agli handler HTTP
// Questo abilita il logging di debug dinamico per le richieste HTTP
mux.Use(debug.HTTP())
// Aggiungi interceptor di debug al server gRPC
// Questo abilita il logging di debug dinamico per le chiamate gRPC
svr := grpc.NewServer(
grpc.UnaryInterceptor(debug.UnaryServerInterceptor()))
Controlla il logging di debug attraverso endpoint HTTP:
# Abilita log di debug per investigazione dettagliata
curl "http://localhost:8080/debug?debug-logs=on"
# Disabilita log di debug quando l'investigazione è completa
curl "http://localhost:8080/debug?debug-logs=off"
# Controlla stato corrente del logging di debug
curl "http://localhost:8080/debug"
Logging dei Payload
Il logging dei payload cattura il contenuto delle richieste e risposte per il debugging di problemi di integrazione API. Si attiva solo quando il livello di log di debug è abilitato, rendendolo uno strumento potente quando combinato con il controllo dinamico del livello di log. Questo permette di:
- Abilitare il logging di debug quando necessario:
curl "http://localhost:8080/debug?debug-logs=on" - Vedere informazioni dettagliate sui payload delle richieste
- Disabilitare il logging di debug quando finito:
curl "http://localhost:8080/debug?debug-logs=off"
Ecco come configurarlo:
// Abilita logging dei payload per tutti gli endpoint
// Questo cattura i body delle richieste e risposte per analisi
// Nota: I payload sono loggati solo quando il livello debug è attivo
endpoints := genapi.NewEndpoints(svc)
endpoints.Use(debug.LogPayloads())
// Esempio di output log di debug che mostra il payload catturato
// Appare solo quando il logging di debug è abilitato
{
"level": "debug",
"msg": "payload richiesta",
"path": "/users",
"method": "POST",
"payload": {
"name": "John Doe",
"email": "[email protected]"
}
}
Questo approccio fornisce diversi benefici:
- Prestazioni: Nessun overhead di logging dei payload in operazione normale
- Sicurezza: Dati sensibili dei payload esposti solo quando esplicitamente abilitato
- Flessibilità: Abilita/disabilita logging dei payload a runtime
- Debugging: Contesto completo di richiesta/risposta quando necessario
Flusso di lavoro tipico di debugging:
# 1. Abilita logging di debug quando investighi un problema
curl "http://localhost:8080/debug?debug-logs=on"
# 2. Riproduci il problema - i payload saranno loggati
# 3. Analizza i payload loggati
# 4. Disabilita logging di debug quando l'investigazione è completa
curl "http://localhost:8080/debug?debug-logs=off"
Endpoint di Profiling
Gli strumenti di profiling pprof di Go forniscono insight profondi nelle prestazioni del servizio. Clue rende facile esporre questi endpoint:
// Monta tutti gli handler pprof in una volta
// Questo abilita la suite completa di strumenti di profiling Go
debug.MountDebugPprof(mux)
// Oppure monta handler specifici per maggior controllo
mux.HandleFunc("/debug/pprof/", pprof.Index) // Indice profili
mux.HandleFunc("/debug/pprof/cmdline", pprof.Cmdline) // Linea comando
mux.HandleFunc("/debug/pprof/profile", pprof.Profile) // Profilo CPU
mux.HandleFunc("/debug/pprof/symbol", pprof.Symbol) // Lookup simboli
mux.HandleFunc("/debug/pprof/trace", pprof.Trace) // Traccia esecuzione
Usa questi endpoint con gli strumenti di profiling di Go:
# Raccogli e analizza profilo CPU
go tool pprof http://localhost:8080/debug/pprof/profile
# Apre shell interattiva pprof per analisi CPU
# Analizza utilizzo memoria heap
go tool pprof http://localhost:8080/debug/pprof/heap
# Mostra pattern di allocazione memoria
# Investiga comportamento goroutine
go tool pprof http://localhost:8080/debug/pprof/goroutine
# Visualizza stack e stati delle goroutine
# Cattura traccia esecuzione
curl -o trace.out http://localhost:8080/debug/pprof/trace
go tool trace trace.out
# Apre visualizzazione dettagliata esecuzione
Per maggiori informazioni sul profiling:
- Profiling Programmi Go Post ufficiale blog Go sull’uso di pprof
- Runtime pprof Documentazione pacchetto per pprof
- Debugging Problemi Prestazioni Documentazione ufficiale diagnostica Go
Endpoint di Debug Personalizzati
Crea endpoint di debug specifici del servizio per esporre informazioni runtime importanti:
// Endpoint configurazione debug
// Espone configurazione corrente servizio
type Config struct {
LogLevel string `json:"log_level"` // Livello logging corrente
Features map[string]bool `json:"features"` // Stati feature flag
RateLimit int `json:"rate_limit"` // Limiti rate correnti
Dependencies []string `json:"dependencies"` // Dipendenze servizio
}
func debugConfig(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
cfg := Config{
LogLevel: log.GetLevel(r.Context()),
Features: getFeatureFlags(),
RateLimit: getRateLimit(),
Dependencies: getDependencies(),
}
json.NewEncoder(w).Encode(cfg)
}
// Endpoint metriche debug
// Fornisce metriche servizio in tempo reale
func debugMetrics(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
metrics := struct {
Goroutines int `json:"goroutines"` // Goroutine attive
Memory uint64 `json:"memory_bytes"` // Utilizzo memoria corrente
Uptime int64 `json:"uptime_seconds"` // Uptime servizio
Requests int64 `json:"total_requests"` // Conteggio richieste
}{
Goroutines: runtime.NumGoroutine(),
Memory: getMemoryUsage(),
Uptime: getUptime(),
Requests: getRequestCount(),
}
json.NewEncoder(w).Encode(metrics)
}
// Monta endpoint debug
mux.HandleFunc("/debug/config", debugConfig)
mux.HandleFunc("/debug/metrics", debugMetrics)
Analisi Memoria
I problemi di memoria possono essere difficili da diagnosticare in ambienti di produzione. Clue fornisce strumenti per monitorare e analizzare pattern di utilizzo memoria in tempo reale:
// Endpoint statistiche memoria
// Fornisce informazioni dettagliate utilizzo memoria
type MemStats struct {
Alloc uint64 `json:"alloc"` // Byte attualmente allocati
TotalAlloc uint64 `json:"total_alloc"` // Byte totali allocati
Sys uint64 `json:"sys"` // Memoria totale ottenuta
NumGC uint32 `json:"num_gc"` // Numero cicli GC
PauseTotalNs uint64 `json:"pause_total_ns"` // Tempo totale pause GC
}
func debugMemory(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var m runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&m)
stats := MemStats{
Alloc: m.Alloc,
TotalAlloc: m.TotalAlloc,
Sys: m.Sys,
NumGC: m.NumGC,
PauseTotalNs: m.PauseTotalNs,
}
json.NewEncoder(w).Encode(stats)
}
// Trigger GC manuale per testing
// Usa con cautela in produzione
func debugGC(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
runtime.GC()
w.Write([]byte("GC attivato"))
}
Metriche chiave da monitorare:
- Alloc: Memoria heap attualmente allocata
- TotalAlloc: Allocazione cumulativa dall’avvio
- Sys: Memoria totale ottenuta dal sistema
- NumGC: Numero di cicli GC completati
- PauseTotalNs: Tempo totale speso in pause GC
Per maggiori informazioni sulla gestione della memoria:
- Gestione Memoria Guida completa alla garbage collection di Go
- Statistiche Runtime Documentazione dettagliata statistiche memoria
- Profiling Memoria Guida al profiling memoria in Go
Analisi Goroutine
Leak di goroutine e deadlock possono causare seri problemi in produzione. Questi strumenti ti aiutano a tracciare e debuggare il comportamento delle goroutine:
// Endpoint statistiche goroutine
// Fornisce informazioni dettagliate sugli stati delle goroutine
type GoroutineStats struct {
Count int `json:"count"` // Totale goroutine
Blocked int `json:"blocked"` // Goroutine bloccate
Running int `json:"running"` // Goroutine in esecuzione
Waiting int `json:"waiting"` // Goroutine in attesa
Stacktrace []string `json:"stacktrace"` // Stack tutte le goroutine
}
func debugGoroutines(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// Cattura stack di tutte le goroutine
buf := make([]byte, 2<<20)
n := runtime.Stack(buf, true)
// Analizza stati goroutine
stats := GoroutineStats{
Count: runtime.NumGoroutine(),
Stacktrace: strings.Split(string(buf[:n]), "\n"),
}
json.NewEncoder(w).Encode(stats)
}
Problemi comuni delle goroutine da monitorare:
- Conteggio goroutine in costante aumento
- Grande numero di goroutine bloccate
- Goroutine di lunga durata
- Goroutine in deadlock
- Leak di risorse nelle goroutine
Per maggiori informazioni sulle goroutine:
- Pattern di Concorrenza Go Best practice per gestione goroutine
- Scheduler Runtime Comprendere lo scheduler delle goroutine di Go
- Rilevamento Deadlock Usare il race detector di Go
Considerazioni di Sicurezza
Gli endpoint di debug possono esporre informazioni sensibili. Implementa sempre misure di sicurezza appropriate:
// Middleware debug con autenticazione
// Assicura solo accesso autorizzato agli endpoint debug
func debugAuth(next http.Handler) http.Handler {
return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// Verifica token debug dagli header
token := r.Header.Get("X-Debug-Token")
if !validateDebugToken(token) {
http.Error(w, "Non autorizzato", http.StatusUnauthorized)
return
}
next.ServeHTTP(w, r)
})
}
// Rate limiting per endpoint debug
// Previene abuso ed esaurimento risorse
func debugRateLimit(next http.Handler) http.Handler {
// Permetti 10 richieste al secondo
limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(time.Second), 10)
return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if !limiter.Allow() {
http.Error(w, "Troppe Richieste", http.StatusTooManyRequests)
return
}
next.ServeHTTP(w, r)
})
Best Practice
Sicurezza:
- Proteggi sempre gli endpoint debug in produzione
- Usa meccanismi di autenticazione forti
- Implementa rate limiting per prevenire abusi
- Monitora e audita accesso agli endpoint debug
- Limita informazioni debug a utenti autorizzati
Prestazioni:
- Mantieni overhead debug minimo
- Usa campionamento per dati ad alto volume
- Implementa raccolta dati efficiente
- Monitora impatto sulle prestazioni del servizio
- Usa cache per dati debug quando appropriato
Raccolta Dati:
- Raccogli informazioni debug rilevanti
- Struttura output debug in modo consistente
- Includi contesto sufficiente per analisi
- Rimuovi dati sensibili dall’output debug
- Implementa politiche di ritenzione dati
Operazioni:
- Documenta tutte le funzionalità debug accuratamente
- Addestra team operativo sugli strumenti debug
- Stabilisci procedure di debugging
- Monitora utilizzo funzionalità debug
- Revisione regolare dei dati debug
Per Saperne di Più
Per informazioni più dettagliate su debugging e profiling:
Pacchetto Debug di Clue Documentazione completa delle capacità di debugging di Clue
Documentazione pprof Go Documentazione ufficiale per gli strumenti di profiling Go
Profiling Programmi Go Guida completa al profiling di applicazioni Go
Debugging Codice Go Documentazione ufficiale debugging Go
Statistiche Runtime Statistiche runtime Go e interfacce debugging