双重瓶颈并发？OpenResty XRay多维分析破解性能难题
- 整体 CPU 使用分析
- 深入模块内部分析
- 压缩策略深度分析
- 分析结论
- 优化解决方案
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Cpu
分析线上 Node.js 应用的 CPU 使用情况（使用 OpenResty XRay）
- Node.js 应用中的高 CPU 使用率问题
- Node.js 应用中的 CPU 阻塞问题
- 支持的 Node.js 版本和操作系统
- 性能影响和额外负担
- 下一步的计划
- Node.js 应用中的高 CPU 使用率问题
- Node.js 应用中的 CPU 阻塞问题
- 支持的 Node.js 版本和操作系统
- 性能影响和额外负担
- 下一步的计划
分析线上 Java 应用的 CPU，off-CPU 和硬盘 IO 使用情况（使用 OpenResty XRay）
- Java 应用中的高 CPU 使用率问题
- Java 应用中的 CPU 阻塞问题
- Java 应用中的高硬盘 IO 问题
- 支持的 Java 版本和操作系统
- 性能影响和额外负担
- 下一步的计划
- Java 应用中的高 CPU 使用率问题
- Java 应用中的 CPU 阻塞问题
- Java 应用中的高硬盘 IO 问题
- 支持的 Java 版本和操作系统
- 性能影响和额外负担
- 下一步的计划
线上快速定位 CPU 最热的 Erlang 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题：高 CPU 使用率
- 使用引导式分析功能定位 CPU 最热的 Erlang 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题：高 CPU 使用率
- 使用引导式分析功能定位 CPU 最热的 Erlang 代码路径
- 全自动分析与报告
分析缺失调试符号的 OpenResty/Nginx 应用（使用 OpenResty XRay）
- 问题：应用缺失调试符号
- 自动分析与重建调试符号
- 全自动分析与报告
- 问题：应用缺失调试符号
- 自动分析与重建调试符号
- 全自动分析与报告
CPU 时间是如何耗费在 Envoy 服务器内部的（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 Envoy 服务器中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析报告
- 问题：高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Envoy 服务器中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析报告
线上快速定位 CPU 最热的 PHP 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 CPU 最热的 PHP 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题：高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 CPU 最热的 PHP 代码路径
- 全自动分析与报告
CPU 时间是如何耗费在 Go 的 CockroachDB 中的（使用 OpenResty XRay）
- Problem: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 CockroachDB 中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析报告
- Problem: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 CockroachDB 中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析报告
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
- 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
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
- 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
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
- 全自动分析与报告
- 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
- 全自动分析与报告
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
- 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
线上快速定位 CPU 最热的 Perl 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 Perl 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Perl 代码路径
- 全自动分析与报告
线上快速定位 CPU 最热的 Lua 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 Lua 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Lua 代码路径
- 全自动分析与报告
我们是如何解决了一个自定义 Kong 插件中的 Lua 异常所引起的 CPU 瓶颈的（使用 OpenResty XRay）
- 问题：Kong 服务器中的高 CPU 使用率
- 分析和报告
- 结果：提高了性能，降低了 CPU 使用率
- 问题：Kong 服务器中的高 CPU 使用率
- 分析和报告
- 结果：提高了性能，降低了 CPU 使用率
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）
- 服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况
- 服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况
- 服务器的额外负担
- 下一步是什么？
- 服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况
- 服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况
- 服务器的额外负担
- 下一步是什么？
分析 OpenResty 或 Nginx 中最耗 CPU 的请求
- 系统环境
- 最耗 CPU 的请求主机名
- 最耗 CPU 的请求 URI
- 深入挖掘
- 直接在 Web 控制台中运行
- 追踪容器内的应用
- 工具的实现方式
- 工具的开销
- 系统环境
- 最耗 CPU 的请求主机名
- 最耗 CPU 的请求 URI
- 深入挖掘
- 直接在 Web 控制台中运行
- 追踪容器内的应用
- 工具的实现方式
- 工具的开销
Lua 级别 CPU 火焰图简介
- 什么是火焰图
- 简单的 Lua 样例
- 复杂的 Lua 应用
- 采样开销
- 安全性
- 兼容性
- 其他类型的 Lua 级别火焰图
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- 复杂的 Lua 应用
- 采样开销
- 安全性
- 兼容性
- 其他类型的 Lua 级别火焰图