不改代码、不重启服务：OpenResty XRay 如何对生产环境做全栈动态追踪
- 现有动态追踪框架的技术权衡与生产环境局限性
- OpenResty XRay 的动态追踪架构级突破
- 全栈火焰图
- 能力边界的持续扩展
- 现有动态追踪框架的技术权衡与生产环境局限性
- OpenResty XRay 的动态追踪架构级突破
- 全栈火焰图
- 能力边界的持续扩展
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Dynamic-Tracing
别让”大数据”淹没你：OpenResty XRay 如何用最少数据，定位最棘手问题
- “更多数据”不等于“更多洞察”
- OpenResty XRay 有何不同？
- XRay 在真实场景中的应用案例
- “更多数据”不等于“更多洞察”
- OpenResty XRay 有何不同？
- XRay 在真实场景中的应用案例
动态追踪的瑞士军刀：Y 语言如何让动态追踪不再复杂
- 行业痛点：为什么我们迫切需要一门全新的追踪语言？
- 技术硬实力：Y 语言凭什么敢说“革命性”？
- Y 语言语法：熟悉的 C，更强大的追踪能力
- 杀手级应用场景：解决传统工具无法解决的问题
- 全平台支持：没有 Y 语言到不了的地方
- 行业痛点：为什么我们迫切需要一门全新的追踪语言？
- 技术硬实力：Y 语言凭什么敢说“革命性”？
- Y 语言语法：熟悉的 C，更强大的追踪能力
- 杀手级应用场景：解决传统工具无法解决的问题
- 全平台支持：没有 Y 语言到不了的地方
OpenResty XRay 重要突破：无侵入分析 Java 应用内存与 Envoy Lua 性能
- 无需侵入，彻底洞察 Java 应用内存
- 首次打通 Envoy 内 Lua 性能黑盒
- 无需侵入，彻底洞察 Java 应用内存
- 首次打通 Envoy 内 Lua 性能黑盒
为什么动态追踪才是生产环境调试的未来
- 现代软件中看不见的危机
- 传统工具为何会失效？
- 故障排除的新范式：动态追踪
- OpenResty XRay 的独特之处
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- 传统工具为何会失效？
- 故障排除的新范式：动态追踪
- OpenResty XRay 的独特之处
日志、埋点、A/B 测试都不够用了？你该了解”动态追踪”
- 传统方法 vs 动态追踪：效率与控制力的革命
- 动态追踪：系统的“透视眼”
- 从火焰图到系统全景
- 为什么选择 OpenResty XRay？
- 动态追踪的新边界
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- 动态追踪：系统的“透视眼”
- 从火焰图到系统全景
- 为什么选择 OpenResty XRay？
- 动态追踪的新边界
为什么动态追踪落地难？OpenResty XRay 如何破局？
- 动态追踪技术的落地痛点
- OpenResty XRay：新一代动态追踪解决方案
- 动态追踪的未来
- 动态追踪技术的落地痛点
- OpenResty XRay：新一代动态追踪解决方案
- 动态追踪的未来
使用 C++ 动态追踪 C++ 应用
- 设置目标 C++ 程序
- 编写 C++（或 Y++）分析器
- 将目标和分析器投入运行
- 支持复杂 C++ 应用的进展
- 关于调试符号
- 结论
- 设置目标 C++ 程序
- 编写 C++（或 Y++）分析器
- 将目标和分析器投入运行
- 支持复杂 C++ 应用的进展
- 关于调试符号
- 结论
自动分析 Core Dump（使用 OpenResty XRay）
- 定位崩溃的 OpenResty/Nginx worker 进程产生的 core dump 文件
- 在 OpenResty XRay 中启动自动（引导式）core dump 分析
- 解读崩溃时的信号、CPU 寄存器和 C 调用栈
- 沿着 Lua 调用栈定位到精确的崩溃代码行
- 针对线上 core dump 的自动 Insights 报告
- 定位崩溃的 OpenResty/Nginx worker 进程产生的 core dump 文件
- 在 OpenResty XRay 中启动自动（引导式）core dump 分析
- 解读崩溃时的信号、CPU 寄存器和 C 调用栈
- 沿着 Lua 调用栈定位到精确的崩溃代码行
- 针对线上 core dump 的自动 Insights 报告
Envoy CPU 性能分析：用火焰图定位 C++ 热路径
- 场景：Envoy 进程 CPU 占用超 90%
- 用 C++ 火焰图分析 Envoy CPU 消耗
- 持续 CPU 监控与自动化报告
- 关于 OpenResty XRay
- FAQ：Envoy CPU 性能分析
- 场景：Envoy 进程 CPU 占用超 90%
- 用 C++ 火焰图分析 Envoy CPU 消耗
- 持续 CPU 监控与自动化报告
- 关于 OpenResty XRay
- FAQ：Envoy CPU 性能分析
Ylang 生产实战：容器追踪、栈回溯与 Core Dump 分析（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
- 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
Ylang：正则表达式、完整控制流与透明调试符号处理（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
- 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
Ylang 语法详解：探针、追踪者/被追踪者空间与内置数据类型（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
- 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
捕捉 Linux 内核追踪子系统中的两个 bug（使用 OpenResty XRay）
- 读取用户空间内存时的内核死锁
- 内核中 x86 断点插入的数据竞争
- 读取用户空间内存时的内核死锁
- 内核中 x86 断点插入的数据竞争
Ylang: 适用于 eBPF、SystemTap、GDB 等框架的动态追踪语言（第一集，全四集）
- 什么是动态追踪
- 为什么命名为 “Y”
- Ylang 入门
- 动态追踪后端：eBPF+、Stap+、GDB 和 ODB
- 为什么动态追踪需要一个统一的前端语言
- Ylang 语法：真正兼容 C
- 常见问题
- 什么是动态追踪
- 为什么命名为 “Y”
- Ylang 入门
- 动态追踪后端：eBPF+、Stap+、GDB 和 ODB
- 为什么动态追踪需要一个统一的前端语言
- Ylang 语法：真正兼容 C
- 常见问题
QCon 北京 2023 大会上关于深度分析和诊断 K8s 容器应用的演讲
本周我受邀在 QCon 北京 2023 大会上作了一次远程分享。
本周我受邀在 QCon 北京 2023 大会上作了一次远程分享。
OpenResty XRay 分析和解决 B 站重大线上事故
- 事故描述
- 事故分析过程
- 事故后续修复和加固
- OpenResty XRay 产品和服务
- 事故描述
- 事故分析过程
- 事故后续修复和加固
- OpenResty XRay 产品和服务
Nginx 正则性能：用动态追踪定位最慢的正则模式
- 前提条件与环境
- 用 CPU 火焰图定位慢正则
- 正则优化后的性能对比
- 用 lua_regex_match_limit 限制 PCRE 回溯
- 非回溯引擎：RE2 与 OpenResty Regex
- Lua 内置模式作为正则替代
- 在 Docker 和 Kubernetes 中追踪正则性能
- 动态追踪工具的实现原理
- 工具开销：非采样时为零
- FAQ：Nginx 正则性能
- 前提条件与环境
- 用 CPU 火焰图定位慢正则
- 正则优化后的性能对比
- 用 lua_regex_match_limit 限制 PCRE 回溯
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- Lua 内置模式作为正则替代
- 在 Docker 和 Kubernetes 中追踪正则性能
- 动态追踪工具的实现原理
- 工具开销：非采样时为零
- FAQ：Nginx 正则性能
在 OpenResty 或 Nginx 进程中列出已加载的 Lua 模块
- 系统环境
- 已加载 Lua 模块的名称
- 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
- 已加载 Lua 模块的名称
- 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
内存减少 60%，OpenResty XRay 精准定位问题代码，快速完成修复上线
- worker 进程内存占用高
- 分析过程
- worker 进程内存不释放的疑问
- worker 进程内存占用高
- 分析过程
- worker 进程内存不释放的疑问
Lua CPU 火焰图实战：在线定位 LuaJIT 性能瓶颈
- 什么是 Lua CPU 火焰图
- 分析简单 LuaJIT 应用：验证火焰图精度
- 生产环境实战：复杂 LuaJIT 应用
- 采样开销
- 生产安全性：不修改目标进程
- 兼容性
- 常见问题
- 什么是 Lua CPU 火焰图
- 分析简单 LuaJIT 应用：验证火焰图精度
- 生产环境实战：复杂 LuaJIT 应用
- 采样开销
- 生产安全性：不修改目标进程
- 兼容性
- 常见问题
OpenResty 与 Nginx 共享内存区的内存碎片问题
- 空的共享内存区
- 填充类似大小的条目
- 删除奇数键
- 删除前半部分的键
- 缓解内存碎片
- 空的共享内存区
- 填充类似大小的条目
- 删除奇数键
- 删除前半部分的键
- 缓解内存碎片
OpenResty 和 Nginx 的共享内存区是如何消耗物理内存的
- Slab 与内存页
- 分配的内存不一定有消耗
- 虚假的内存泄漏
- HUP 重新加载
- Slab 与内存页
- 分配的内存不一定有消耗
- 虚假的内存泄漏
- HUP 重新加载
OpenResty 和 Nginx 如何分配和管理内存
- 如何查看 Nginx 内存使用
- 系统层面
- 应用层面
- 传统的 Nginx 服务器
- FAQ：Nginx 需要多少内存？
- 如何查看 Nginx 内存使用
- 系统层面
- 应用层面
- 传统的 Nginx 服务器
- FAQ：Nginx 需要多少内存？
LuaJIT GC64 模式
- 老的内存限制
- 何时会碰到这个内存限制
- 内存限制是每进程的
- GC 管理的内存
- 不由 GC 管理的内存
- 提升 x64 模式的内存上限到 4 GB
- 新的 GC64 模式
- 如何开启 GC64 模式
- 性能影响
- 调试分析工具链
- 老的内存限制
- 何时会碰到这个内存限制
- 内存限制是每进程的
- GC 管理的内存
- 不由 GC 管理的内存
- 提升 x64 模式的内存上限到 4 GB
- 新的 GC64 模式
- 如何开启 GC64 模式
- 性能影响
- 调试分析工具链
动态追踪技术漫谈
- 什么是动态追踪
- 动态追踪的优点
- DTrace 与 SystemTap
- SystemTap 在生产上的应用
- 火焰图
- 方法论
- 知识就是力量
- 开源与调试符号
- Linux 内核的支持
- 硬件追踪
- 死亡进程的遗骸分析
- 传统的调试技术
- 凌乱的调试世界
- OpenResty XRay
- 什么是动态追踪
- 动态追踪的优点
- DTrace 与 SystemTap
- SystemTap 在生产上的应用
- 火焰图
- 方法论
- 知识就是力量
- 开源与调试符号
- Linux 内核的支持
- 硬件追踪
- 死亡进程的遗骸分析
- 传统的调试技术
- 凌乱的调试世界
- OpenResty XRay