goroutine泄漏指本该退出的goroutine持续运行，导致其持有变量无法被GC回收；表现为NumGoroutine()持续上涨，pprof显示大量goroutine阻塞在channel、锁或IO等操作上。
goroutine 泄漏：最隐蔽也最常被忽略
goroutine 不退出，它持有的所有变量（包括闭包捕获、channel 缓冲区、参数对象）就一直无法被 GC 回收。这不是“内存分配多”，而是“本该死的没死”。
常见现象：runtime.NumGoroutine() 持续上涨；pprof 的 /debug/pprof/goroutine?debug=2 显示大量阻塞在 或 select{} 的 goroutine。
- 错误写法：
go func() { for { doWork() } }()—— 没退出条件，永不结束 - 正确做法：必须用
context.Context控制生命周期，select中监听ctx.Done()，并在退出前cancel() - 容易踩的坑：忘记
defer cancel()；或在 goroutine 内部调用cancel()导致其他协程提前退出 - 测试时可用
goleak工具自动检测：在TestMain中调用leakcheck.VerifyTestMain(m)
全局缓存无限增长：你以为是优化，其实是泄漏
把 map[string]interface{} 或 sync.Map 当成万能缓存，不设大小限制、不加过期、不淘汰，就是典型的“自我积累型泄漏”。
典型场景：HTTP 服务中用全局 map 存用户 session、API 响应结果、结构体反射字段（如 copier 的 deepFieldsMap）。
- 错误写法：
var cache = make(map[string]string)+cache[key] = value无任何清理逻辑 - 修复方向：改用带 TTL 的 LRU（如
github.com/hashicorp/golang-lru），或用time.AfterFunc配合sync.Map定时清理 - 关键检查点：pprof
top -cum看是否大量内存来自runtime.makeslice或runtime.mapassign，再结合源码定位 map 插入点 - 注意：
sync.Map本身不解决容量失控问题，只是并发安全——泄漏根源在业务逻辑，不在同步机制
资源未关闭：文件/连接/定时器，一个不关，全卡住
Go 不会自动帮你关文件、DB 连接、HTTP client transport、time.Timer，只要句柄还开着，底层资源（fd、内存缓冲区、goroutine）就一直占着。
错误示例：file, _ := os.Open("log.txt") 后没 defer file.Close()；timer := time.NewTimer(d) 用完没 timer.Stop()。
- 标准姿势：所有实现
io.Closer接口的对象，都应配defer xxx.Close() - 数据库连接要特别小心：用
db.SetMaxOpenConns()+db.SetConnMaxLifetime()防连接池膨胀；查询后记得rows.Close() - HTTP client 泄漏高发：自定义
http.Transport时，若没设MaxIdleConns和IdleConnTimeout，空闲连接会越积越多 - pprof 中识别：看
/debug/pprof/heap是否有大量net.Conn、os.File、time.timer实例
用 pprof 定位泄漏：别只点开网页，要会比、会筛、会读栈
pprof 不是“打开就能看到泄漏”，它是显微镜——你得知道看哪、怎么调参、怎么排除噪音。
实操建议：
- 先启动服务并引入：
import _ "net/http/pprof"+go http.ListenAndServe("localhost:6060", nil) - 采集两次快照（间隔数分钟）：
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap，用-inuse_space（当前占用）和-alloc_space（累计分配）分别分析 - 关键命令：
top -cum看调用链顶端；list funcName定位具体行号；web生成调用图（需安装 graphviz） - 避坑提醒：默认看的是
-inuse_space，但某些泄漏（如 goroutine 持有大 slice）在-alloc_space下更明显；别忽略/debug/pprof/goroutine?debug=2的文本堆栈 - 生产环境慎用：可配合
GODEBUG=gctrace=1观察heap_live是否持续上涨，再决定是否开 pprof
真正难的不是发现泄漏，是区分“合理增长”和“异常滞留”——比如一个缓存命中率从 99% 降到 80%，可能不是泄漏，而是业务流量突变导致预热不足；而 runtime.mallocgc 调用次数每秒稳定上升，且 Alloc 每分钟涨 50MB 不回落，那基本可以动手查了。