追踪 Python 应用时 OpenResty XRay 对系统性能的影响（使用OpenResty XRay）
- 应用性能在分析器运行前的表现
- 分析器运行时对性能的影响
- 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响
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借助 OpenResty XRay，显著优化性能，CPU 使用率立减
90%
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编写自定义 Ylang 分析器动态追踪 Go 程序（使用 OpenResty XRay）
- 向 Go 变量插入两个键值对
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- 测试结果
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在 OpenResty Edge 中配置自定义错误页
- 自定义模板创建
- 模板的应用
- 页面规则的验证
- 错误页的全局重写规则
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在 OpenResty Edge 中配置 DNS 记录
- 添加 DNS 记录
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- 配置权威 DNS 服务器
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如何添加自定义响应头（使用 OpenResty Edge）
- 将字符串作为值添加新的响应头
- 以 “System Hostname” 作为值的内置变量
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Web 控制台的用户管理和访问控制（OpenResty Edge）
- 创建新的 normal user 账号
- 基础配置与基于角色区分的访问控制
- 配置访问控制
- 测试配置效果
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如何使用 OpenResty Edge 中的全局服务器负载均衡（GSLB）功能
- 查看负载均衡计划
- GSLB 的配置
- 对每个节点进行配置，调整系统流量
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Python 的 Django 应用内部是如何使用内存的（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 内存占用量高
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Django 应用
- 全自动分析与报告
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在 CentOs 上安装 OpenResty XRay 的 Agent（使用 RPM 包仓库）
- 登录控制台
- 通过 RPM 包安装 Agent
- 检查 Agent 状态和日志
- 配置和检测应用程序
- 启动分析器和查看分析结果
- 安装另一个 Agent
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线上定位 Python 进程中的大内存对象（使用 OpenResty XRay）
- 问题:内存占用率过高
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 Python 进程中的大内存对象或值
- 全自动分析与报告
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CPU 时间是如何耗费在 Rust 的 Sled 库内部的（使用 OpenResty XRay）
- 问题:高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Rust 的 Sled 库中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析与报告
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Go 的 etcd 服务器把 CPU 时间都花哪儿了（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Go 代码路径
- 全自动分析与报告
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CPU 时间是如何耗费在 llama.cpp 程序和 LLaMA2 模型内部的（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 C++ 代码路径
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Ylang：适用于 eBPF、Stap+、GDB 等框架的通用语言（第四集，全四集）
- 透明的跨容器追踪
- 高效的栈展开
- 分析已终止进程（core dumps）
- 极低的追踪开销
- 标准 Y 语言库和工具
- 网络过滤和控制
- Y 语言编译器的实现
- 操作系统支持
- 对开源社区的贡献
- 结论
- 致谢
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线上快速定位阻塞线程的 Go 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题: CPU 使用率上不去
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最占有 off-CPU 时间的 Go 代码路径
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线上快速定位 CPU 最热的 Go 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Go 代码路径
- 全自动分析与报告
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Ylang: 适用于 eBPF、Stap+、GDB 等框架的通用语言（第三集，全四集）
- Y 语言的语法（接上文）
- 字符串
- 内置的正则表达式支持
- 完整控制流支持
- 浮点数支持
- 与开源工具链的比较
- 清晰的调试符号方式
- 调试符号：无运行期系统开销
- 集中的软件包数据库
- 模糊匹配调试符号
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Ylang：适用于 eBPF、Stap+、GDB 等框架的通用语言（第二集，全四集）
- 语言语法（接上文）
- 宏拓展
- 追踪者与被追踪者空间
- 探针
- 拓展变量类型
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线上快速定位导致 CPU 上不去的 Python 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题: CPU 使用率上不去
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最占有 off-CPU 时间的 Python 代码路径
- 全自动分析与报告
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