真正内存泄漏需满足：HeapInuse持续单向增长，且pprof中某类对象的inuse_space随时间线性上升；goroutine泄漏则表现为select{}、<-ch等阻塞态长期存在。
Go 程序内存没降 ≠ 泄漏，真正要盯的是 heap_inuse 持续单向增长，且某类对象（如 *http.Request、[]uint8）的 -inuse_space 随时间线性上升。
怎么确认是真泄漏，不是 GC 没来得及回收
别一看到 top -cum 里 bytes.makeSlice 占得多就下结论——那是短期分配热点，不是泄漏。关键看两点：
- 用
curl http://localhost:6060/debug/pprof/heap?debug=1查原始统计，盯heap_inuse和heap_objects：如果多次采样（间隔 ≥30 秒）后，heap_objects增量 ≈ 新分配数、且不回落，才值得深挖 - 采样时加
?gc=1参数，比如go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap?gc=1，强制触发 GC 后再抓快照，避免把本该回收的对象误判为泄漏 - 手动调一次
runtime.GC()后立刻采样，如果inuse_space仍不掉，基本可以锁定是长期存活对象没被释放
pprof 抓到 *model.User 占大头，但调用栈只显示 http.HandlerFunc.ServeHTTP
这说明对象被 HTTP handler 的闭包意外捕获了，不是直接 new 出来的。泄漏点往往藏在中间层：
- 进 Web UI（
go tool pprof -http=:8080 heap.pb.gz），点「Focus」输入*model.User，再点「View → Call graph」，看谁在 new 它、又谁在持有它 - 重点查
context.WithCancel、未关闭的channel、time.Ticker或time.Timer——它们一旦启动，就会强引用整个闭包环境 - 如果调用栈里有
runtime.gopark或runtime.selectgo，优先检查for range ch循环前是否有人忘了close(ch)，或select里没处理ctx.Done()
goroutine 泄漏才是内存涨得慢的真凶
90% 的“缓慢内存上涨”背后不是对象没回收，而是 goroutine 卡死，死钉着一堆大对象。比如一个闭包捕获了含 []byte 的结构体，它活着，整个结构体就永远进不了 GC。
- 查 goroutine 不要看
/debug/pprof/goroutine默认页（只给总数），必须用?debug=2：比如curl "http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=2"，才能看到完整堆栈 - 重点盯状态为
chan receive、select、time.Sleep的 goroutine；数量随请求稳定增加，就是典型泄漏 - HTTP handler 中启 goroutine，必须绑定
req.Context()，并在select中监听ctx.Done()；time.Ticker必须显式Stop()，否则 runtime 会一直持有其函数引用 - 普通
map和sync.Map是最常被忽略的泄漏源：用时间戳、UUID 当 key 却从不delete，等于自己造内存黑洞
本地复现时 profile 文件打不开或分析不准
常见原因是路径或后缀不对，或者没走对采集路径：
- 用
pprof.WriteHeapProfile(f)手动写文件时，文件后缀必须是.heap，否则go tool pprof无法识别 - HTTP 接口采集时，别只依赖
/debug/pprof/heap，要带上参数：比如/debug/pprof/heap?gc=1&seconds=30（30 秒内强制 GC 并采样） - 如果服务启在非本地，确保目标端口（如 6060）能从你的机器访问；若被防火墙拦住，改用本地文件方式：
go tool pprof your_binary heap.pb.gz - Web UI 中点「Source」查看具体代码行时，如果显示
???，说明二进制没带调试信息，编译时加-gcflags="all=-N -l"
真正难的不是跑通 pprof，而是看懂调用图里那个看似无害的 context.WithCancel 为什么会让整个 handler 闭包里的 [][]byte 一直活在堆上——这种间接持有关系，最容易被忽略。
