首先，您可以尝试
pprof.WriteHeapProfile。它将写入任何一个
Writer，包括一个
http.ResponseWriter，因此您可以编写一个视图以检查某些auth并为您提供堆配置文件。令人讨厌的是，它实际上是在跟踪
分配 ，而不是跟踪GC之后 剩余的 分配。因此，从某种意义上讲，它是在告诉您需要多少RAM，但并没有专门针对泄漏。
标准
expvar包可以公开一些包含memstats的JSON，它告诉您关于GC以及特定分配大小的allocs 和
frees的数量（示例）。如果有泄漏，您可以使用
allocs-
frees了解随着时间的推移增长的是大型分配还是小型分配，但这并不是很精细。
最后，有一个函数可以转储堆的当前状态，但是我不确定它是否可以在GAE中使用，并且似乎很少使用。
请注意，为保持GC正常运行，Go进程的增长是其 正常 实时数据的两倍， 是正常稳态操作的一部分
。（在GC依赖之前
runtime.GOGC，它增长的确切百分比，人们有时会增加以节省收集器的工作，以换取使用更多的内存。）一个（很旧的）线程建议App
Engine进程像其他任何进程一样对GC进行调节，尽管他们可能对此进行了调整2011。无论如何，如果分配缓慢（对您有好处！），您应该 期望
流程增长缓慢；只是用法应该在每个收集周期之后再次下降。
