获取的 Profiling 数据是动态的，要想获得有效的数据，请保证应用处于较大的负载（比如正在生成中运行的服务，或者通过其他工具模拟访问压力）。否则如果应用处于空闲状态，得到的结果可能没有任何意义。
（后面会遇到这种问题）
分析数据，基本的模式有 2 种：
一个是命令行交互分析模式
一个是图形可视化分析模式
命令行交互分析分析上面采集的数据，命令： go tool pprof democpu.pprof
Type： 分析类型，这里是 cpu
Duration： 程序执行的时长
Duration 下面还有一行提示，这是交互模式（通过输入 help 获取帮助信息，输入 o 获取选项信息）。
可以看出，go 的 pprof 操作还有很多其他命令。
输入 help 命令，出来很多帮助信息：
Commands 下有很多命令信息，text ，top 2个命令解释相同，输入这个 2 个看看：
输入 top，text 命令
top 命令：对函数的 cpu 耗时和百分比排序后输出
top后面还可以带参数，比如： top 15
输出了相同的信息。
字段 说明flat 当前函数占用 cpu 耗时
flat % 当前函数占用 cpu 耗时百分比
sum% 函数占用 cpu 时间累积占比，从小到大一直累积到 100%
cum 当前函数加上调用当前函数的函数占用 cpu 的总耗时
%cum 当前函数加上调用当前函数的函数占用 cpu 的总耗时占比
从字段数据我们可以看出哪一个函数比较耗费时间，就可以对这个函数进一步分析。
分析用到的命令是 list 。
list 命令：可以列出函数最耗时的代码部分，格式：list 函数名
从上面采样数据可以分析出总耗时最长的函数是 main.cycylenum，用 list cyclenum 命令进行分析，如下图：
发现最耗时的代码是 62 行：slice = append(slice, j) ，这里耗时有 1.47s ，可以对这个地方进行优化。
这里耗时的原因，应该是 slice 的实时扩容引起的。那我们空间换时间，固定 slice 的容量，make([]int, num * num)
可视化分析 A. pprof 图形可视化除了上面的命令行交互分析，还可以用图形化来分析程序性能。
图形化分析前，先要安装 graphviz 软件，
下载地址：graphviz地址，
下载对应的平台安装包，安装完成后，把执行文件 bin 放入 Path 环境变量中，然后在终端输入 dot -version 命令查看是否安装成功。
生成可视化文件：
有 2 个步骤，根据上面采集的数据文件 democpu.pprof 来进行可视化：
命令行输入：go tool pprof democpu.pprof
输入 web 命令
在命令行里输入 web 命令，就可以生成一个 svg 格式的文件，用浏览器打开即可查看 svg 文件。