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在线上 Kong 服务进程中实时统计 CPU 和内存用量最高的插件（使用 OpenResty XRay）

章亦春发布于 Jul 15, 2023 更新于 Aug 24, 2026

用时 7 分钟

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要找出哪个 Kong 插件最耗内存或 CPU，OpenResty XRay 会对运行中的 Kong 网关进程采样，把资源用量按插件逐个拆开——免重启、免改代码、也无需特殊构建的 Kong。在下面这个案例中，bot-detection 插件占用了最多内存，而 prometheus 插件消耗了最多 CPU。

Kong 是基于我们的开源 OpenResty 框架构建的一款流行的 API 网关软件，它有灵活的插件机制，既包括社区插件，也包括您自己编写的插件。但这些插件可能会导致 CPU 瓶颈、高内存使用或内存泄漏，而且往往很难判断到底是哪一个在制造麻烦。OpenResty XRay 是一款动态追踪产品，它能在在线进程上直接回答这个问题——高效且安全，就像对您的软件进行 X 光检查一样。您只需将它指向 Kong 进程即可，不必安装任何特殊插件，也不必重新构建 Kong。

在这篇文章中，我们将向您展示如何使用 OpenResty XRay 来分析服务器进程中 Kong 插件的 CPU 和内存使用情况，并给出真实的结果示例，解释它们的含义。

使用 OpenResty XRay 快速透视和解决您的软件问题

服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况

OpenResty XRay 可以对 Kong 进程进行一段时间的采样，从几秒到几分钟，这取决于该进程的繁忙程度。然后，它会向您展示 CPU 时间是如何在所有当前加载的插件之间分配的。

例如，这是由 OpenResty XRay 为一个 Kong 进程生成的饼图：

如您所见，在这种情况下，prometheus插件占用了大部分 CPU 时间，其次是ip-restriction插件。其他插件的 CPU 使用量可以忽略不计。这意味着，如果您想优化 Kong 服务器的 CPU 性能，您应该关注这两个插件，看看是否可以改进或替换它们。

当然，这只是一个例子。在更复杂的 Kong 服务器中，您可能会看到更多的插件出现在这里，并且分布情况可能会根据流量和配置而有所不同。

Kong 插件中的 CPU 使用情况

OpenResty XRay 也可以帮助您深入了解所有 Kong 插件的详细信息，并查看哪些 Lua 或 C 代码路径消耗了更多的 CPU 时间。其中一个简单的方法是查看 Lua-land CPU 火焰图，如下所示：

这张图显示了采样期间在 CPU 上运行的 Lua 代码的调用栈。条形越宽，占用的 CPU 时间就越多。您可以将鼠标悬停在条形上以查看更多信息，例如函数名，文件名，行号，和 CPU 时间的百分比。

通过查看这张图，您可以快速发现您 Lua 代码中的热点或性能问题，并相应地进行优化。您还可以比较不同的插件或同一插件的不同版本，看看它们在 CPU 使用方面有何不同。

当某个插件不只是"重"、而是异常"烫手"时，同样的火焰图能揭示原因。举一个实际案例：看我们如何把一次 Kong 的 CPU 瓶颈定位到自定义插件里隐藏的 Lua 异常，一路追到那个出问题的 string.lower 调用。

服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况

同样，OpenResty XRay 可以轻松地对 Kong 服务器进程内的内存使用情况进行采样。

下面是由 OpenResty XRay 为同一 Kong 进程生成的另一个饼状图：

可以看到，在这种情况下，bot-detection插件占用了大部分内存，prometheus插件紧随其后。其他插件的内存使用量要低得多。这意味着如果您想减少 Kong 服务器的内存占用，您应该研究这两个插件，看看是否可以对它们进行优化或替换它们。

同样，这只是一个例子。在不同的 Kong 服务器中，您可能会看到不同的结果，这取决于配置的插件和其他设置。

Kong 插件中的内存使用情况

OpenResty XRay 也可以帮助您分析 Kong 插件内 Lua GC 对象的内存使用情况。一种简单的方法是查看 GC 对象引用火焰图，它显示了内存在所有 GC 对象引用路径上的使用分布情况。

这张图展示了在采样期间占用内存的 Lua GC 对象的引用路径。条形越宽，所占内存就越多。您可以将鼠标悬停在某个条形上，查看更多信息，如对象类型、大小和内存百分比。

通过查看这张图，您可以快速发现您 Lua 代码中存在的内存泄漏或效率低下的问题，并相应地进行优化。您还可以比较不同的插件或同一插件的不同版本，看看它们在内存使用方面有何不同。

如果某个 Kong 插件的内存随时间持续攀升，同样的 GC 对象引用火焰图能把泄漏的引用路径追到持有内存的对象——免重启、免改代码。想进一步追到源码行，完整方法见我们的生产环境内存泄漏排查流程；也可以看一个真实案例：我们如何把一次 Lua GC 内存泄漏定位到被缓存的 SSL 证书。

服务器的额外负担

您可能想知道使用 OpenResty XRay 是否会影响 Kong 服务器的性能。答案是不会。当采样时，添加到 Kong 服务器进程的额外负担通常非常小，可以忽略不计。而在不采样的时候，进程运行速度则完全不受任何影响。

OpenResty XRay 的设计理念是非侵入性和轻量级。它不会干扰您的正常操作，也不需要对您的代码或配置进行任何更改。

通过 OpenResty XRay 产品提升您应用的性能

常见问题

哪个 Kong 插件最耗内存？

这取决于您的插件和流量，因此唯一可靠的答案是实测您自己的网关。在本文采样的这个进程中，bot-detection 插件占用了最多内存，prometheus 紧随其后。OpenResty XRay 会在运行中的 Kong 进程上把内存按加载的插件逐个拆开，让您在自己的环境里看到真正的"耗内存大户"——无需特殊构建。

如何查出某个 Kong 插件的内存泄漏？

OpenResty XRay 的 GC 对象引用火焰图会显示占用内存的引用路径，以及对象类型和大小。当某个插件的内存持续攀升时，这张图能定位到泄漏的引用路径，免重启、免改代码。完整方法（从 RSS 曲线一路追到源码行）见我们的生产环境内存泄漏排查流程。

哪个 Kong 插件最耗 CPU？

同样，实测胜过猜测。在采样的这个进程中，prometheus 插件占用了最多 CPU 时间，其次是 ip-restriction。OpenResty XRay 会把采样到的 CPU 时间分摊到所有加载的插件上，其 Lua-land CPU 火焰图还能深入到某个插件内部的具体热代码路径。

用 OpenResty XRay 分析 Kong 插件会带来额外开销吗？

采样时添加到 Kong 服务器进程的额外开销通常小到可以忽略；不采样时，进程完全全速运行。OpenResty XRay 是非侵入式的：不需要改动您的 Kong 代码或配置，也不需要任何特殊插件或构建选项。

下一步的计划

我们并未止步于此。未来还有更多让 OpenResty XRay 对您来说更加强大和有用的计划。我们正在开发的一些功能包括：

显示 Kong 不同插件间的磁盘 I/O，网络 I/O 和其他资源指标的实时分布情况。这将帮助您识别系统中的瓶颈或热点，并相应地进行优化。
支持其他技术栈和开源软件。我们希望使 OpenResty XRay 成为一种通用工具，可以分析任何在线应用程序，无论底层技术是什么。我们考虑的一些目标包括 Nginx 模块，Envoy 扩展，PostgreSQL 扩展，Perl/Python/Ruby 模块和库，以及更多。

如果您有任何建议或对更多指标或功能的需求，请告诉我们。我们一直在倾听您的反馈，并持续改进我们的产品以满足您的需求。

结论

在本文中，我们向您展示了如何使用 OpenResty XRay 来分析服务器进程中 Kong 插件的 CPU 和内存使用情况。我们还向您展示了一些结果的示例，并解释了它们的含义。

通过使用 OpenResty XRay，您可以轻松找出哪些插件比其他插件消耗更多资源，以及它们对整体性能有多大的影响。然后，您可以使用这些信息来优化您的 Kong 服务器，使其运行得更快更顺畅。

如果您想更多地了解 OpenResty XRay 产品以及它能够如何帮助您处理在线应用的其他方面的信息，请访问我们的网站或联系我们以了解更多细节。

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关于作者

章亦春是开源 OpenResty^® 项目创始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和创始人。

章亦春（Github ID: agentzh），生于中国江苏，现定居美国湾区。他是中国早期开源技术和文化的倡导者和领军人物，曾供职于多家国际知名的高科技企业，如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “边缘计算“、”动态追踪 “和 “机器编程 “的先驱，拥有超过 22 年的编程及 16 年的开源经验。作为拥有超过 4000 万全球域名用户的开源项目的领导者。他基于其 OpenResty^® 开源项目打造的高科技企业 OpenResty Inc. 位于美国硅谷中心。其主打的两个产品 OpenResty XRay（利用动态追踪技术的非侵入式的故障剖析和排除工具）和 OpenResty Edge（最适合微服务和分布式流量的全能型网关软件），广受全球众多上市及大型企业青睐。在 OpenResty 以外，章亦春为多个开源项目贡献了累计超过百万行代码，其中包括，Linux 内核、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等，并编写过 60 多个开源软件库。