Go更新執行追蹤套件，CPU執行開銷降至1-2％

Go開發團隊更新執行環境的追蹤（Trace）套件，不僅大幅降低執行追蹤的CPU開銷，還透過定期分割追蹤檔控制追蹤檔案大小，進而增加了追蹤的可擴展性。此外，新的更新還支援持續追蹤功能，並提供追蹤讀取器API，使得追蹤資料更容易共享與存取。

Go的runtime/trace套件是一組工具，目的在於協助開發者進一步理解與排除程式故障，其允許開發者追蹤每個goroutine的活動，並透過go tool trace指令，視覺化並探索追蹤裡的資料。開發者能夠於程式中加入特定的標註，包括任務、區域和日誌，將程式的邏輯流程、效能表現和錯誤處理，與底層諸如程式的執行時機、資源使用和呼叫堆疊等執行細節相關聯，使開發者更能監控和分析程式，解決效能瓶頸等問題。

雖然Go的執行追蹤可提供豐富的資訊，但也存在一些長期問題，像是追蹤成本偏高，會對程式的執行效能造成明顯的影響，因此難以用在生產環境中。追蹤也難以擴展，當追蹤產生的資料量太大，將導致追蹤檔難以分析。

另外，啟動追蹤的時機也不夠明確，開發者往往不清楚何時啟動追蹤，才能確定捕捉到特定的錯誤行為，造成追蹤分析困難。而且因為缺乏解析執行追蹤的公共套件，因此也只有資深的Go開發者有能力進行程式化分析追蹤。

開發團隊開始著手解決這些問題，在之前的Go版本，追蹤在許多應用程式會導致10-20％ CPU執行開銷，這使得追蹤被限制在特定的使用情境，而不能像CPU分析那樣持續使用，開發團隊解釋，這是因為在啟動執行追蹤時，執行環境會生成許多事件，這些事件大多數附加了堆疊追蹤，這些堆疊追蹤對於辨識goroutine在執行的任務非常有用，但是成本也很高。

開發團隊指出，追蹤的大部分成本發生在回溯，因此透過最佳化回溯效率，追蹤執行環境的CPU開銷已經大幅降低至1-2％，如此開發者便可以頻繁地使用追蹤來監控和診斷應用程式，且不會對效能產生太大的影響。

另外，在新版本中，追蹤分析變得可擴展。過去追蹤檔的格式和事件的設計講究有效性，但是需要工具來解析和保留整個追蹤狀態，數百MiB的追蹤可能需要數GiB的記憶體來分析，而新的追蹤功能進行了調整，透過定期分割正在生成的追蹤檔，使每一個追蹤檔的大小降低，而由於追蹤檔變小，分析工具便不需要一次性載入龐大的追蹤檔到記憶體中，因此也降低了所需要的記憶體。

之前的追蹤事件，是寫入各自執行緒自己的快取位置，這代表事件的出現並不符合真實順序，而新的方法會在分割追蹤檔時重新同步，因此也讓事件更容易按真實順序重組，減少了分析工具的負擔。整體來說，新的分割機制讓追蹤資料更容易管理且分析，開發者也能更快地找到感興趣的事件，讓效能分析更有效。

Go追蹤現在也支援持續追蹤紀錄（Flight Recording），可讓程式一直保持在追蹤狀態，紀錄近期發生的事，而這項功能也是因為追蹤分割技術的導入，才使得持續追蹤變得可行。而隨著開發團隊重寫追蹤實作，也提供了一個新的追蹤讀取器API，讓開發者更容易存取追蹤資料。