go服务的/health接口必须检查真实依赖状态而非仅返回{"status":"ok"}，包括数据库连接、redis可写性、下游http服务响应、磁盘空间等，并区分/health与/ready用途，使用带超时的context避免阻塞。
Go 服务的 /health 接口不该只返回 {"status": "ok"} —— 它必须反映真实依赖状态，否则在 Kubernetes 或负载均衡器里会掩盖故障。
健康检查该查什么：不是“进程活着”，而是“能提供服务”
单纯检查 HTTP 服务是否可连通（比如用 http.ListenAndServe 启动成功）毫无意义。真正的健康检查要覆盖关键依赖：
-
数据库连接池是否能获取连接（执行db.PingContext(ctx)，而非仅检查db != nil） -
Redis实例是否可写（redisClient.Set(ctx, "health:probe", "1", 1*time.Second).Err()） - 下游核心
HTTP服务是否响应超时可控（带context.WithTimeout的http.Client.Do） - 本地磁盘剩余空间是否低于阈值（
syscall.Statfs检查Avail）
不检查这些，K8s 的 livenessProbe 可能永远不重启挂死的服务，readinessProbe 会把流量导给无法处理请求的实例。
使用 net/http 实现轻量级 /health 路由
避免引入额外框架（如 Gin 的中间件链），直接用标准库保证启动快、无副作用：
func healthHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
ctx := r.Context()
status := map[string]any{"status": "ok", "timestamp": time.Now().UTC().Format(time.RFC3339)}
// 检查 DB
if err := db.PingContext(ctx); err != nil {
status["db"] = map[string]string{"error": err.Error()}
status["status"] = "degraded"
}
// 检查 Redis
if err := redisClient.Set(ctx, "health:probe", "1", time.Second).Err(); err != nil {
status["redis"] = map[string]string{"error": err.Error()}
status["status"] = "degraded"
}
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
w.WriteHeader(http.StatusOK)
json.NewEncoder(w).Encode(status)
}
注意：db.PingContext 和 redisClient.Set 都必须传入带超时的 ctx，否则一次卡住的 DB 查询会让整个健康检查阻塞数秒。
区分 /health 和 /ready：K8s 场景下必须拆开
Kubernetes 要求 livenessProbe 和 readinessProbe 行为不同，硬塞进一个端点会导致误判：
-
/health（或/live）只检查自身进程和基础依赖（DB 连通性），失败即kill -9重启 -
/ready必须额外检查业务就绪条件（例如配置热加载完成、gRPC server 已注册所有服务、本地缓存预热完毕），失败则从 Service Endpoints 中摘除，但不重启
示例中若配置中心不可用，/ready 应返回 503，但 /health 仍可返回 200 —— 否则会触发无意义重启。
别忽略响应头和超时：负载均衡器会按规则丢弃请求
Nginx、ALB、Cloud Load Balancing 默认对健康检查有严格限制：
- 响应必须在
1~5 秒内返回（AWS ALB 默认超时 5s），所以每个依赖检查需设context.WithTimeout(ctx, 2*time.Second) - 必须返回
Content-Type: application/json，否则某些 LB 会认为探测失败 - 避免返回重定向（302）、非 2xx 状态码（除非确实不健康），否则 K8s 会持续重启
- 不要在
/health里记录日志或打 metric —— 它每秒可能被调用数十次，容易刷爆日志系统
最常被忽略的是上下文超时传递：写 db.Ping() 而非 db.PingContext(ctx)，一旦数据库连接卡住，整个健康检查协程就 hang 住，最终拖垮整个服务的就绪判断。
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