pprof与Jaeger需组合使用才能准确定位瓶颈：pprof指出“哪段代码慢”，Jaeger指出“哪次调用慢、链路断在哪”；单独使用易误判。
直接看 pprof + Jaeger 组合，单靠其中任何一个都容易误判——pprof 告诉你“哪段代码慢”，Jaeger 告诉你“哪次调用慢、链路断在哪”，两者对齐才能准确定位瓶颈。
pprof 采集不到有效数据？先确认三件事
常见错误现象：跑完 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30，火焰图一片平，或只看到 runtime.findrunnable 占比超高。
- 压测流量是否真实打到了目标服务？检查 access log 或用
netstat -an | grep :6060确认 pprof 端口有连接 - pprof 是否暴露在正确地址？Docker/WSL 下默认
localhost:6060不通，得改成http.ListenAndServe("0.0.0.0:6060", nil) - CPU profile 是否采满 30 秒？时间太短，
runtime.findrunnable这类调度热点根本显不出来；若无法稳定压测，改用/debug/pprof/heap?alloc_space或/goroutine?debug=2即时查
Jaeger 显示一堆孤立 root span？上下文根本没传下去
UI 里 TraceID 不一致、Span 没 Parent Span ID，不是 Jaeger 没收到数据，是 HTTP 请求链路断裂了。
- 入口 handler 必须用
tracer.Extract(opentracing.HTTPHeaders, opentracing.HTTPHeadersCarrier(r.Header))解析父 context - 下游 HTTP 请求前，必须用
tracer.Inject(span.Context(), opentracing.HTTPHeaders, opentracing.HTTPHeadersCarrier(req.Header))注入 - 别手动
r.Header.Set("X-Trace-ID", ...)——只传 ID 丢掉了采样决策和 Span 状态，http.Request.Context()才是唯一可信载体 - 启新 goroutine（如发 MQ、写日志）时，要显式
ctx = context.WithValue(parentCtx, key, val)传 span，否则它会新建 trace
pprof top10 出现这些函数名，立刻停手查
打开 go tool pprof cpu.prof 后执行 top10，以下函数名一出现就是明确信号：
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runtime.findrunnable占比 > 15% → goroutine 数失控（比如每请求启 50 个未管控 goroutine） -
sync.runtime_SemacquireMutex或sync.RWMutex.Lock高频 → 全局 map/cache 加锁争用严重 -
runtime.mallocgc耗时突增 → GC 压力大，接着查/debug/pprof/heap?alloc_space看encoding/json.(*encodeState).marshal是否排前三 -
runtime.chansend占比超 30% → channel 成串行瓶颈，先查发送方是否在循环里无节制写入，再考虑改用select { case ch
heap profile 看不出泄漏？漏了强制 GC 和 delta 对比
常见错误：采了 /debug/pprof/heap 发现 json.Marshal 占比高，优化后 RSS 还是涨。
- 默认 heap profile 只反映
inuse_space（当前存活对象），泄漏藏在allocs或两次快照的净增长里 - 必须加
?gc=1强制 GC 后采样：curl -s "http://localhost:6060/debug/pprof/heap?gc=1" > heap1.pb.gz - 压测一段时间后再采一次：
curl -s "http://localhost:6060/debug/pprof/heap?gc=1" > heap2.pb.gz - 对比净增长：
go tool pprof -base heap1.pb.gz heap2.pb.gz，重点关注 delta 值大的函数
最常被忽略的一点：Jaeger 的采样率设置过高（如 1.0）会让存储暴涨、查询卡顿，过低（如 0.001）又可能漏掉偶发慢调用；生产环境建议用自适应采样（如基于 error 或 latency 动态提升采样率），而不是固定值。
