← Back
Openresty-Xray
OpenResty XRay 如何精准定位 Gzip 配置的隐性成本
- 性能问题往往在不起眼的地方
- OpenResty XRay 如何定义性能瓶颈的“根因”
- 性能瓶颈的可量化真相
- 从经验到方法论
- 性能问题往往在不起眼的地方
- OpenResty XRay 如何定义性能瓶颈的“根因”
- 性能瓶颈的可量化真相
- 从经验到方法论
如何使用 OpenResty XRay 快速定位 C++ 进程的内存泄漏
- 技术困境与初步诊断
- 火焰图指路，锁定内存泄漏的“重灾区”
- 从被动应对到主动赋能：XRay 带来的排障新闭环
- 总结
- 技术困境与初步诊断
- 火焰图指路，锁定内存泄漏的“重灾区”
- 从被动应对到主动赋能：XRay 带来的排障新闭环
- 总结
OpenResty XRay Java 函数探针：无侵入式函数监控实践
- 什么是无侵入式函数探针？
- OpenResty XRay 的无侵入式探针，有哪些特别之处？
- 实战演示：监控函数参数
- 技术优势与应用场景
- 什么是无侵入式函数探针？
- OpenResty XRay 的无侵入式探针，有哪些特别之处？
- 实战演示：监控函数参数
- 技术优势与应用场景
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
金融服务内存飙升：OpenResty XRay 通过一张火焰图，让占用降至 40%
- 精准定位内存泄漏根因
- 显著的优化成效
- 延展阅读
- 总结
- 精准定位内存泄漏根因
- 显著的优化成效
- 延展阅读
- 总结
OpenResty XRay 如何用 Node.js 函数探针实现监控新范式
- 为什么你需要无侵入式函数探针的新范式？
- 实战演示：监控函数参数
- 顶尖团队如何利用无侵入式探针提升研发效能？
- 总结
- 为什么你需要无侵入式函数探针的新范式？
- 实战演示：监控函数参数
- 顶尖团队如何利用无侵入式探针提升研发效能？
- 总结
应用卡顿？OpenResty XRay 一键揭秘 75 毫秒阻塞背后的真相
- 性能“疑云”：CPU 资源争用浮出水面
- 真凶现形：阻塞的 Lua IO 操作
- 全面评估事件循环的阻塞程度
- 使用 OpenResty XRay 告别 Nginx 性能噩梦
- 性能“疑云”：CPU 资源争用浮出水面
- 真凶现形：阻塞的 Lua IO 操作
- 全面评估事件循环的阻塞程度
- 使用 OpenResty XRay 告别 Nginx 性能噩梦
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
- 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
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
从崩溃到根因：OpenResty XRay 如何将 Nginx 内存踩踏问题分析得明明白白
- 一个让运维团队彻夜难眠的 Nginx 崩溃案例
- 如何用 OpenResty XRay 精准捕获内存踩踏的“第一现场”
- 二次开发如何意外破坏了 Nginx 的生命周期管理
- 一个让运维团队彻夜难眠的 Nginx 崩溃案例
- 如何用 OpenResty XRay 精准捕获内存踩踏的“第一现场”
- 二次开发如何意外破坏了 Nginx 的生命周期管理
UDB + OpenResty XRay：解锁 OpenResty 应用性能之谜
- OpenResty XRay 如何协同 UDB 增效
- 实战：使用 UDB 与 OpenResty XRay 分析 OpenResty 应用的 Lua 代码调用栈
- 时间旅行调试的优势
- OpenResty XRay 如何协同 UDB 增效
- 实战：使用 UDB 与 OpenResty XRay 分析 OpenResty 应用的 Lua 代码调用栈
- 时间旅行调试的优势
UDB 与 OpenResty XRay 如何让你看透 Perl 代码执行全过程
- UDB 是什么？
- 实战：使用 OpenResty XRay 与 UDB 分析 Perl 应用的代码调用栈
- 为什么越来越多开发者选择 UDB？
- UDB 是什么？
- 实战：使用 OpenResty XRay 与 UDB 分析 Perl 应用的代码调用栈
- 为什么越来越多开发者选择 UDB？
UDB 与 OpenResty XRay：如何分析 Java 应用中的文件操作
- UDB 是什么？
- 强强联手：UDB 遇上 OpenResty XRay
- 实战演练：使用 OpenResty XRay 与 UDB 分析 Java 应用的文件操作调用栈
- 时间旅行调试的优势
- UDB 是什么？
- 强强联手：UDB 遇上 OpenResty XRay
- 实战演练：使用 OpenResty XRay 与 UDB 分析 Java 应用的文件操作调用栈
- 时间旅行调试的优势
结合 UDB 的时间旅行功能，揭秘 Python 代码执行过程
- UDB 在 Python 调试中的独特价值
- 结合 OpenResty XRay 增强调试能力
- 实战案例：分析 Python 网络请求的调用栈
- 总结
- UDB 在 Python 调试中的独特价值
- 结合 OpenResty XRay 增强调试能力
- 实战案例：分析 Python 网络请求的调用栈
- 总结
技术案例：如何使用 OpenResty XRay 追踪一个 LRU 缓存引发的内存泄漏
- 隐形杀手：看不见的内存泄漏如何威胁业务稳定性
- 揭秘内存泄漏的完整调查过程
- 从困境到飞跃：一次精准的诊断
- 隐形杀手：看不见的内存泄漏如何威胁业务稳定性
- 揭秘内存泄漏的完整调查过程
- 从困境到飞跃：一次精准的诊断
技术实战：OpenResty XRay 实现 DNS 服务性能 60% 优化的案例解析
- 当“生命线”DNS 服务遭遇性能危机
- OpenResty XRay 如何一步步调查罪魁祸首
- 精准“治疗”：三步重获新生
- 总结：仅用几分钟，我们做到了什么
- 当“生命线”DNS 服务遭遇性能危机
- OpenResty XRay 如何一步步调查罪魁祸首
- 精准“治疗”：三步重获新生
- 总结：仅用几分钟，我们做到了什么
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
- 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
深入动态追踪技术：OpenResty XRay 如何彻底改变问题诊断方式
- 动态追踪：解决复杂系统问题的利器
- 为什么选择 OpenResty XRay？
- 产品聚焦：XRay 在真实场景中的应用案例
- 常见误区与 FAQ
- 动态追踪：解决复杂系统问题的利器
- 为什么选择 OpenResty XRay？
- 产品聚焦：XRay 在真实场景中的应用案例
- 常见误区与 FAQ
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
- 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
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
可观测性的下一站：OpenResty XRay 如何重新定义问题排查
- 现代软件架构下的问题排查为何越来越难？
- 趋势洞察：可观测技术的未来
- 动态追踪技术是如何打通抽象层的
- 实战案例：在线上 Kong 服务中实时统计插件资源消耗
- 现代软件架构下的问题排查为何越来越难？
- 趋势洞察：可观测技术的未来
- 动态追踪技术是如何打通抽象层的
- 实战案例：在线上 Kong 服务中实时统计插件资源消耗
从黑盒到白盒：OpenResty XRay 让系统问题无所遁形
- OpenResty XRay：黑盒变白盒的动态追踪利器
- 全方位多角度的分析能力
- 实际案例分享
- 产品愿景
- OpenResty XRay：黑盒变白盒的动态追踪利器
- 全方位多角度的分析能力
- 实际案例分享
- 产品愿景
OpenResty XRay 助力 LLVM clang 性能优化实践
- 什么是 LLVM/clang
- OpenResty XRay 分析过程
- 优化实施与成果
- 什么是 LLVM/clang
- OpenResty XRay 分析过程
- 优化实施与成果
自我优化：OpenResty XRay 的性能蜕变
- 显著的优化成果
- Ylang 语言：动态追踪的理想工具
- 技术协同的典范
- 显著的优化成果
- Ylang 语言：动态追踪的理想工具
- 技术协同的典范
OpenResty XRay 助力脚本性能提升 44 倍
- 真实案例：从发现瓶颈到显著提速
- OpenResty XRay 的工作原理
- 优化效果
- 支适用场景与实践建议
- 真实案例：从发现瓶颈到显著提速
- OpenResty XRay 的工作原理
- 优化效果
- 支适用场景与实践建议
跨介质数据结构漂移：OpenResty XRay 助力性能提升 20 倍
- 性能挑战与突破
- 20 倍性能提升的实际意义
- 未来展望
- 性能挑战与突破
- 20 倍性能提升的实际意义
- 未来展望
从 OOM 到 O(1)：OpenResty 流式 JSON 解析器的实现之道
- JSONL 格式与传统 JSON 的区别
- 解决方案
- 技术验证
- 持续优化
- 技术启示
- JSONL 格式与传统 JSON 的区别
- 解决方案
- 技术验证
- 持续优化
- 技术启示
从数天到数小时：OpenResty XRay 如何让 Linux shred 工具提速几十倍
- 问题分析
- XRay 实战效果
- 优化过程
- 应用价值
- 总结与展望
- 问题分析
- XRay 实战效果
- 优化过程
- 应用价值
- 总结与展望
实战分享：OpenResty XRay 让 Ylang 编译器性能翻倍
- 显著的优化成果
- Ylang 语言：动态追踪的理想工具
- 技术协同的典范
- 显著的优化成果
- Ylang 语言：动态追踪的理想工具
- 技术协同的典范
分析 Tomcat Java Web 应用请求延时（使用 OpenResty XRay）
- 分析 Tomcat Java Web 应用请求延时
- 请求抓取的灵活过滤条件
- 详细的请求信息捕获
- PCAP 包捕获功能
- 实际应用示例
- 分析 Tomcat Java Web 应用请求延时
- 请求抓取的灵活过滤条件
- 详细的请求信息捕获
- PCAP 包捕获功能
- 实际应用示例
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
OpenResty XRay 的 Web 控制台快速导览
- Insight 页面介绍
- 自动报告详情
- Dashboard 性能指标仪表盘
- 使用 Guided Analysis 在线分析
- 系统设置与配置页
- Insight 页面介绍
- 自动报告详情
- Dashboard 性能指标仪表盘
- 使用 Guided Analysis 在线分析
- 系统设置与配置页
线上快速定位硬盘 I/O 高的 Python 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题：硬盘 I/O 高
- 定位有问题的 Python 代码路径
- 全自动分析报告
- 问题：硬盘 I/O 高
- 定位有问题的 Python 代码路径
- 全自动分析报告
线上监控 PHP 应用中的程序异常（使用 OpenResty XRay）
- 使用引导式分析功能分析 PHP 应用中的程序异常
- 全自动分析报告
- 使用引导式分析功能分析 PHP 应用中的程序异常
- 全自动分析报告
在 Kubernetes 集群上安裝 OpenResty XRay 的 Agent
- 登录控制台
- 在 Kubernetes 集群上安装 Agent
- 配置和检测应用
- 启动分析器和查看分析结果
- 安装另一个 Agent
- 登录控制台
- 在 Kubernetes 集群上安装 Agent
- 配置和检测应用
- 启动分析器和查看分析结果
- 安装另一个 Agent
线上快速定位硬盘 I/O 高的 Rust 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题：硬盘 I/O 高
- 定位有问题的 Rust 代码路径
- 全自动分析报告
- 问题：硬盘 I/O 高
- 定位有问题的 Rust 代码路径
- 全自动分析报告
OpenResty XRay 移动端应用介绍
- 下载和安装 OpenResty XRay 安卓版
- 登录到 OpenResty XRay
- 全自动分析报告
- 在 dashboard 页面查看性能图表数据
- 引导式分析功能
- 下载和安装 OpenResty XRay 安卓版
- 登录到 OpenResty XRay
- 全自动分析报告
- 在 dashboard 页面查看性能图表数据
- 引导式分析功能
线上定位 PHP 进程中的大内存对象（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 内存占用率过高
- 定位 PHP 进程中的大内存对象或值
- 全自动分析与报告
- 问题: 内存占用率过高
- 定位 PHP 进程中的大内存对象或值
- 全自动分析与报告
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
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
线上监控 Perl 应用中的程序异常（使用 OpenResty XRay）
- 使用引导式分析功能分析 Perl 应用中的程序异常
- 全自动分析报告
- 使用引导式分析功能分析 Perl 应用中的程序异常
- 全自动分析报告
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
自动分析 Core Dump（使用 OpenResty XRay）
- 查看 core dump 文件
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 core dump 文件
- 全自动分析与报告
- 查看 core dump 文件
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 core dump 文件
- 全自动分析与报告
在 Amazon Linux 上安裝 OpenResty XRay 的 Agent（使用 Bundle 包）
- 登录控制台
- 通过 Bundle 包安装 Agent
- 配置和检测应用
- 启动分析器和查看分析结果
- 安装另一个 Agent
- 登录控制台
- 通过 Bundle 包安装 Agent
- 配置和检测应用
- 启动分析器和查看分析结果
- 安装另一个 Agent
线上快速定位硬盘 I/O 高的 Go 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题：硬盘 I/O 高
- 使用引导式分析功能定位有问题的 Go 代码路径
- 全自动分析报告
- 问题：硬盘 I/O 高
- 使用引导式分析功能定位有问题的 Go 代码路径
- 全自动分析报告
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