GKE에서 호스팅되는 Go 웹 앱에서 CPU 및 메모리 사용량이 증가했습니다. 어떤 소스 코드 함수가 가장 많은 CPU와 메모리를 소비하는지 어떻게 식별합니까?

CPU 및 메모리 사용량 증가의 원인을 파악하려면 코드 수준에서 성능 병목 현상을 식별해야 합니다. Cloud Profiler는 애플리케이션의 CPU, 힙, 할당, 스레드 및 경합 프로필을 지속적으로 수집하여 가장 많은 리소스를 소비하는 함수를 시각화하는 데 도움을 줍니다. 특히 flame graph는 함수 호출 스택과 각 함수의 상대적 시간을 시각적으로 보여주어 문제 영역을 빠르게 파악할 수 있게 합니다. Snapshot Debugger는 특정 시점의 변수 값을 확인하는 데 유용하지만, 전반적인 리소스 소비 패턴을 분석하는 데는 적합하지 않습니다. OpenTelemetry와 Trace는 분산 시스템의 지연 시간 분석에 초점을 맞추며, 개별 함수 레벨의 CPU/메모리 사용량 분석에는 제한적입니다. Cloud Logging은 로그 데이터를 기반으로 하므로, 코드의 성능 특성을 직접적으로 측정하기 어렵습니다.