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追踪 Rust 应用时 OpenResty XRay 对系统性能的影响（使用OpenResty XRay）

章亦春发布于 Nov 27, 2023 更新于 Apr 10, 2024

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在本教程中，我们将展示 OpenResty XRay 在追踪 Rust 应用时对性能的实际影响。当 OpenResty XRay 对目标系统进行采样和分析时，我们将观察 CPU、内存、平均负载、流量吞吐量与请求延时等。OpenResty XRay 是基于我们自己的动态追踪技术的非侵入式诊断系统。它的性能开销极小，可以实时分析运行中的应用，帮助找出各种问题的根本原因。

应用性能在分析器运行前的表现

我们有一个 Rust 编写的应用，运行 top 命令查看进程列表。现在，OpenResty XRay 的 Agent 没有运行任何分析。因此，它对目标进程的性能影响严格为零。多亏了动态追踪技术。它绝不会对目标进程进行任何修改。

可以看到这个名为 rocket-server 的进程。它是用 Rust 编写的应用。

它的 CPU 利用率约为 73%。

过去一分钟的平均负载值为 0.86。

CPU 空闲率为 74.3%。

当前可用内存约为 1566MB。

让我们运行 OpenResty XRay 来主动分析这个 Rust 进程。这样我们就可以看到它对目标的性能影响。

分析器运行时对性能的影响

浏览器中打开 OpenResty XRay 的 Web 控制台。

确保我们当前分析的是正确的机器。

生产模式用于分析线上的生产环境。它会尽量将对目标应用和服务器性能的影响降至最低。不过也这意味着分析时间可能会更长。

跳转到 “Guided Analysis” 页面。

选择 “High CPU usage”。

点击 “Next”。

选择 Rust 应用。

选择消耗 74% CPU 资源的进程。也就是我们之前在 top 中看到的。

开始分析。

系统将持续执行多轮分析。

它将持续采样 300 秒，也就是 5 分钟。

让我们回到终端窗口。可以看到当前的 CPU 利用率约为 74%，只增加了不到 1%。

过去一分钟的平均负载值现在是 0.92，比之前的 0.86 增加了 0.06。

CPU 空闲率为 74.5%，很接近之前的 74.3%。

当前可用内存大致为 1564MB，比之前降低了 2MB 左右。没有什么明显的变化。

实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响

我们测量了不同情况下服务器的最大吞吐量，以下是我们的发现。

没有安装 OpenResty XRay 的 Agent 时，最大吞吐量约为每秒 56600 个请求。

当 Agent 已安装但未运行分析器时，最大吞吐量保持不变。

当分析器正在采样时，最大吞吐量约为 55300 RPS，仅比不进行采样时低 2.2%。可以看到运行分析器，对目标进程的最大吞吐量影响极小。

这个性能压测显示了采样过程中，对请求延时的影响。以下是我们对比数据后的发现。

没有安装 OpenResty XRay 的 Agent 时，平均请求延时为 37.79 微秒。

当 Agent 已安装但分析器未运行时，平均请求延时没有变化。

当分析器正在运行时，请求延时变为 38.91 微秒。仅仅增加了 1.12 微秒。这证明了运行分析器对目标进程的请求延时影响也极小。

在 “Insights" 和 “Dashboard“ 页面进行自动分析的开销也是类似的小。

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关于 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一个动态追踪产品，它可以自动分析运行中的应用，以解决性能问题、行为问题和安全漏洞，并提供可行的建议。在底层实现上，OpenResty XRay 由我们的 Y 语言驱动，可以在不同环境下支持多种不同的运行时，如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

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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。