使用 Kubernetes 时，内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。
这是为什么？
云应用程序中的 CPU 和内存要求变得越来越重要，因为它们与您的云成本直接相关。
通过 limits 和 requests ，您可以配置 pod 应如何分配内存和 CPU 资源，以防止资源匮乏并调整云成本。
如果节点没有足够的资源， Pod 可能会通过抢占或节点压力被驱当一个进程运行内存不足 (OOM) 时，它会被终止，因为它没有所需的资源。
如果 CPU 消耗高于实际限制，进程将开始节流。
但是，如何主动监控 Kubernetes Pod 到达 OOM 和 CPU 节流的距离有多近？
Go 是那种自带 profiler (分析器)的语言之一。它的运行时包含强大的自成一派的各种 profiler。其它语言，比如 Ruby、Python 和 Node.js, 它们也包含 profiler或者一些用来编写profiler的API，但是与Go的开箱即用的 profiler相比，它们提供的profiler功能有限。如果你想多了解Go提供的这些可观察工具的情况，我强烈推荐你阅读 Felix Geisendörfer的 The Busy Developer’s Guide to Go Profiling, Tracing and Observability。
作为一个好奇的工程师，我喜欢挖掘事物在底层上的工作方式，我一直想去学习Go CPU profiler底层·是怎么工作的。这篇文章就是此次探索的结果。每当我阅读Go运行时代码时，我总是学到到一些新东西，这次也不例外。
谢谢！