本系列文章将不再在github上更新，该系列文章以后将在微信公众号上持续更新 链接如下
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大家好，我是蓝胖子。
性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，曾经在面对线上事故，性能排查的问题时，我也很苦恼甚至迷茫，我将结合我线上踩坑的经历，对于如何 较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路带来自己的理解与实践 。
整个系列会囊括自己对性能排查的一些思路以及性能分析工具的使用，原理的介绍，也会包含很多线上真实的性能排查案例， 愿往后的性能排查不再抓瞎。
以下所有文章均来自于我的公众号 蓝胖子的编程梦 ，b站 也有同名视频号，定期分享性能分析，云原生相关知识，成体系的分享，不再让知识碎片化。
profile的中文被翻译轮廓，对于计算机程序而言，抛开业务逻辑不谈，它的轮廓是是啥呢？不就是cpu，内存，各种阻塞开销，线程，协程概况 这些运行指标或环境。golang语言自带了工具库来帮助我们描述，探测，分析这些指标或者环境信息，让我们来学习它。
本着知其然更知其所以然的想法，本系列也是想在运用go pprof 系列工具的基础之上，明白其中的统计原理，知晓golang里面是如何统计pprof的指标信息的。
以下是内容大纲
golang pprof 监控系列(1) —— go trace 统计原理与使用
golang pprof监控系列（2） —— memory，block，mutex 使用
golang pprof 监控系列(3) —— memory，block，mutex 统计原理
golang pprof 监控系列(4) —— goroutine thread 统计原理
golang pprof 监控系列(5) —— cpu 使用 统计原理
[golang pprof 监控系列(6) 内置的 metric指标 统计原理.md
要想对性能问题进行排查，知晓计算机底层原理已经常用的排查问题的工具很重要，我会在这个系列里给出一些常见的性能问题排查思路，也会介绍大量的工具帮助我们分析性能问题。
大纲如下:
我个人认为性能排查是很考验工程师的水平与经验的，每次性能问题的排查经历都值得认真的复盘与总结，我在这个系列里给出了平时工作中实际遇到的一些性能问题以及我的排查思路。大纲如下:
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