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go语言报错打印堆栈 golang打印错误堆栈

golang打印栈大小

8.1。根据查询golang打印栈官方公布的参数显示,golang打印栈大小为8.1,Go又称Golang,是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型,并具有垃圾回收功能的编程语言。

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Go语言输出打印--排坑

一.几种公共方法

1)Print:   输出到控制台(不接受任何格式化,它等价于对每一个操作数都应用 %v)

print 在golang中 是属于输出到标准错误流中并打印,官方不建议写程序时候用它。可以再debug时候用

2)Println: 输出到控制台并换行

3)Printf : 只可以打印出格式化的字符串。只可以直接输出字符串类型的变量(不可以输出整形变量和整形等)

4)Sprintf:格式化并返回一个字符串而不带任何输出

5)Fprintf:来格式化并输出到 io.Writers 而不是 os.Stdout

二.带占位符输出--网址:    

和python差不多的道理,这里简单补充

v     值的默认格式

%+v   添加字段名(如结构体)

%#v  相应值的Go语法表示 

%T    相应值的类型的Go语法表示 

%%    字面上的百分号,并非值的占位符

%c     相应Unicode码点所表示的字符 

%x     十六进制表示,字母形式为小写 a-f

%X     十六进制表示,字母形式为大写 A-F

%U     Unicode格式:U+1234,等同于 "U+%04X"

调试Go语言的核心转储(Core Dumps)

英文原文链接【Go, the unwritten parts】 发表于2017/05/22 作者JBD是Go语言开发小组成员

检查程序的执行路径和当前状态是非常有用的调试手段。核心文件(core file)包含了一个运行进程的内存转储和状态。它主要是用来作为事后调试程序用的。它也可以被用来查看一个运行中的程序的状态。这两个使用场景使调试文件转储成为一个非常好的诊断手段。我们可以用这个方法来做事后诊断和分析线上的服务(production services)。

在这篇文章中,我们将用一个简单的hello world网站服务作为例子。在现实中,我们的程序很容易就会变得很复杂。分析核心转储给我们提供了一个机会去重构程序的状态并且查看只有在某些条件/环境下才能重现的案例。

作者注 : 这个调试流程只在Linux上可行。我不是很确定它是否在其它Unixs系统上工作。macOS对此还不支持。Windows现在也不支持。

在我们开始前,需要确保核心转储的ulimit设置在合适的范围。它的缺省值是0,意味着最大的核心文件大小是0。我通常在我的开发机器上将它设置成unlimited。使用以下命令:

接下来,你需要在你的机器上安装 delve 。

下面我们使用的 main.go 文件。它注册了一个简单的请求处理函数(handler)然后启动了HTTP服务。

让我们编译并生产二进制文件。

现在让我们假设,这个服务器出了些问题,但是我们并不是很确定问题的根源。你可能已经在程序里加了很多辅助信息,但还是无法从这些调试信息中找出线索。通常在这种情况下,当前进程的快照会非常有用。我们可以用这个快照深入查看程序的当前状态。

有几个方式来获取核心文件。你可能已经熟悉了奔溃转储(crash dumps)。它们是在一个程序奔溃的时候写入磁盘的核心转储。Go语言在缺省设置下不会生产奔溃转储。但是当你把 GOTRACEBACK 环境变量设置成“crash”,你就可以用 Ctrl+backslash 才触发奔溃转储。如下图所示:

上面的操作会使程序终止,将堆栈跟踪(stack trace)打印出来,并把核心转储文件写入磁盘。

另外个方法可以从一个运行的程序获得核心转储而不需要终止相应的进程。 gcore 可以生产核心文件而无需使运行中的程序退出。

根据上面的操作,我们获得了转储而没有终止对应的进程。下一步就是把核心文件加载进delve并开始分析。

差不多就这些。delve的常用操作都可以使用。你可以backtrace,list,查看变量等等。有些功能不可用因为我们使用的核心转储是一个快照而不是正在运行的进程。但是程序执行路径和状态全部可以访问。

Go 语言的错误处理机制是一个优秀的设计吗

这个问题说来话长,我先表达一下我的观点,Go语言从语法层面提供区分错误和异常的机制是很好的做法,比自己用单个返回值做值判断要方便很多。

上面看到很多知乎大牛把异常和错误混在一起说,有认为Go没有异常机制的,有认为Go纯粹只有异常机制的,我觉得这些观点都太片面了。

具体对于错误和异常的讨论,我转发一下前阵子写的一篇日志抛砖引玉吧。

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最近连续遇到朋友问我项目里错误和异常管理的事情,之前也多次跟团队强调过错误和异常管理的一些概念,所以趁今天有动力就赶紧写一篇Go语言项目错误和异常管理的经验分享。

首先我们要理清:什么是错误、什么是异常、为什么需要管理。然后才是怎样管理。

错误和异常从语言机制上面讲,就是error和panic的区别,放到别的语言也一样,别的语言没有error类型,但是有错误码之类的,没有panic,但是有throw之类的。

在语言层面它们是两种概念,导致的是两种不同的结果。如果程序遇到错误不处理,那么可能进一步的产生业务上的错误,比如给用户多扣钱了,或者进一步产生了异常;如果程序遇到异常不处理,那么结果就是进程异常退出。

在项目里面是不是应该处理所有的错误情况和捕捉所有的异常呢?我只能说,你可以这么做,但是估计效果不会太好。我的理由是:

如果所有东西都处理和记录,那么重要信息可能被淹没在信息的海洋里。

不应该处理的错误被处理了,很容易导出BUG暴露不出来,直到出现更严重错误的时候才暴露出问题,到时候排查就很困难了,因为已经不是错误的第一现场。

所以错误和异常最好能按一定的规则进行分类和管理,在第一时间能暴露错误和还原现场。

对于错误处理,Erlang有一个很好的概念叫速错,就是有错误第一时间暴露它。我们的项目从Erlang到Go一直是沿用这一设计原则。但是应用这个原则的前提是先得区分错误和异常这两个概念。

错误和异常上面已经提到了,从语言机制层面比较容易区分它们,但是语言取决于人为,什么情况下用错误表达,什么情况下用异常表达,就得有一套规则,否则很容易出现全部靠异常来做错误处理的情况,似乎Java项目特别容易出现这样的设计。

这里我先假想有这样一个业务:游戏玩家通过购买按钮,用铜钱购买宝石。

在实现这个业务的时候,程序逻辑会进一步分化成客户端逻辑和服务端逻辑,客户端逻辑又进一步因为设计方式的不同分化成两种结构:胖客户端结构、瘦客户端结构。

胖客户端结构,有更多的本地数据和懂得更多的业务逻辑,所以在胖客户端结构的应用中,以上的业务会实现成这样:客户端检查缓存中的铜钱数量,铜钱数量足够的时候购买按钮为可用的亮起状态,用户点击购买按钮后客户端发送购买请求到服务端;服务端收到请求后校验用户的铜钱数量,如果铜钱数量不足就抛出异常,终止请求过程并断开客户端的连接,如果铜钱数量足够就进一步完成宝石购买过程,这里不继续描述正常过程。

因为正常的客户端是有一步数据校验的过程的,所以当服务端收到不合理的请求(铜钱不足以购买宝石)时,抛出异常比返回错误更为合理,因为这个请求只可能来自两种客户端:外挂或者有BUG的客户端。如果不通过抛出异常来终止业务过程和断开客户端连接,那么程序的错误就很难被第一时间发现,攻击行为也很难被发现。

我们再回头看瘦客户端结构的设计,瘦客户端不会存有太多状态数据和用户数据也不清楚业务逻辑,所以客户端的设计会是这样:用户点击购买按钮,客户端发送购买请求;服务端收到请求后检查铜钱数量,数量不足就返回数量不足的错误码,数量足够就继续完成业务并返回成功信息;客户端收到服务端的处理结果后,在界面上做出反映。

在这种结构下,铜钱不足就变成了业务逻辑范围内的一种失败情况,但不能提升为异常,否则铜钱不足的用户一点购买按钮都会出错掉线。

所以,异常和错误在不同程序结构下是互相转换的,我们没办法一句话的给所有类型所有结构的程序一个统一的异常和错误分类规则。

但是,异常和错误的分类是有迹可循的。比如上面提到的痩客户端结构,铜钱不足是业务逻辑范围内的一种失败情况,它属于业务错误,再比如程序逻辑上尝试请求某个URL,最多三次,重试三次的过程中请求失败是错误,重试到第三次,失败就被提升为异常了。

所以我们可以这样来归类异常和错误:不会终止程序逻辑运行的归类为错误,会终止程序逻辑运行的归类为异常。

因为错误不会终止逻辑运行,所以错误是逻辑的一部分,比如上面提到的瘦客户端结构,铜钱不足的错误就是业务逻辑处理过程中需要考虑和处理的一个逻辑分支。而异常就是那些不应该出现在业务逻辑中的东西,比如上面提到的胖客户端结构,铜钱不足已经不是业务逻辑需要考虑的一部分了,所以它应该是一个异常。

错误和异常的分类需要通过一定的思维训练来强化分类能力,就类似于面向对象的设计方式一样的,技术实现就摆在那边,但是要用好需要不断的思维训练不断的归类和总结,以上提到的归类方式希望可以作为一个参考,期待大家能发现更多更有效的归类方式。

接下来我们讲一下速错和Go语言里面怎么做到速错。

速错我最早接触是在做的时候就体验到的,当然跟Erlang的速错不完全一致,那时候也没有那么高大上的一个名字,但是对待异常的理念是一样的。

在.NET项目开发的时候,有经验的程序员都应该知道,不能随便re-throw,就是catch错误再抛出,原因是异常的第一现场会被破坏,堆栈跟踪信息会丢失,因为外部最后拿到异常的堆栈跟踪信息,是最后那次throw的异常的堆栈跟踪信息;其次,不能随便try catch,随便catch很容易导出异常暴露不出来,升级为更严重的业务漏洞。

到了Erlang时期,大家学到了速错概念,简单来讲就是:让它挂。只有挂了你才会第一时间知道错误,但是Erlang的挂,只是Erlang进程的异常退出,不会导致整个Erlang节点退出,所以它挂的影响层面比较低。

在Go语言项目中,虽然有类似Erlang进程的Goroutine,但是Goroutine如果panic了,并且没有recover,那么整个Go进程就会异常退出。所以我们在Go语言项目中要应用速错的设计理念,就要对Goroutine做一定的管理。

在我们的游戏服务端项目中,我把Goroutine按挂掉后的结果分为两类:1、挂掉后不影响其他业务或功能的;2、挂掉后业务就无法正常进行的。

第一类Goroutine典型的有:处理各个玩家请求的Goroutine,因为每个玩家连接各自有一个Goroutine,所以挂掉了只会影响单个玩家,不会影响整体业务进行。

第二类Goroutine典型的有:数据库同步用的Goroutine,如果它挂了,数据就无法同步到数据库,游戏如果继续运行下去只会导致数据回档,还不如让整个游戏都异常退出。

这样一分类,就可以比较清楚哪些Goroutine该做recover处理,哪些不该做recover处理了。

那么在做recover处理时,要怎样才能尽量保留第一现场来帮组开发者排查问题原因呢?我们项目中通常是会在最外层的recover中把错误和堆栈跟踪信息记进日志,同时把关键的业务信息,比如:用户ID、来源IP、请求数据等也一起记录进去。

为此,我们还特地设计了一个库,用来格式化输出堆栈跟踪信息和对象信息,项目地址:funny/debug · GitHub

通篇写下来发现比我预期的长很多,所以这里我做一下归纳总结,帮组大家理解这篇文章所要表达的:

错误和异常需要分类和管理,不能一概而论

错误和异常的分类可以以是否终止业务过程作为标准

错误是业务过程的一部分,异常不是

不要随便捕获异常,更不要随便捕获再重新抛出异常

Go语言项目需要把Goroutine分为两类,区别处理异常

在捕获到异常时,需要尽可能的保留第一现场的关键数据

以上仅为一家之言,抛砖引玉,希望对大家有所帮助。


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