OpenResty XRay AI 助手：让每一份分析数据都能开口说话
- 它和“把报告贴进 ChatGPT”有什么区别？
- 三个典型场景
- 关于可靠性，坦诚地说
- 常见问题：AI 能读懂火焰图吗？
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Openresty-Xray
OpenResty 私有库：高性能 Lua 与 Nginx 模块
- 完整目录
- 按场景分类
- 许可方式
- 常见问题
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- 常见问题
二进制漏洞扫描：识别 Backport 补丁，消除误报
- 为什么版本匹配漏洞扫描会失效：三类叠加代价
- OpenResty XRay 的二进制漏洞扫描如何工作：证据优先模型
- 实战案例：Rocky Linux 双版本 OpenSSL 场景下的二进制漏洞扫描
- 从告警疲劳到精准：可持续的漏洞扫描实践
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- OpenResty XRay 的二进制漏洞扫描如何工作：证据优先模型
- 实战案例：Rocky Linux 双版本 OpenSSL 场景下的二进制漏洞扫描
- 从告警疲劳到精准：可持续的漏洞扫描实践
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
OpenResty XRay 是什么
- 以“零侵入”重构生产环境性能分析
- 将海量遥测数据转化为可执行的洞察
- 适应弹性架构的无感观测能力
- 赋能高可用架构的长期主义
- 以“零侵入”重构生产环境性能分析
- 将海量遥测数据转化为可执行的洞察
- 适应弹性架构的无感观测能力
- 赋能高可用架构的长期主义
一次无法重启的 Nginx 内存泄漏，我们是如何在生产环境把它抓出来的
- 一次生产环境内存泄漏的完整解剖
- 为什么这类问题几乎无解？
- 从“靠运气”到“可预测”
- 当性能问题超越“工具”范畴”
- 一次生产环境内存泄漏的完整解剖
- 为什么这类问题几乎无解？
- 从“靠运气”到“可预测”
- 当性能问题超越“工具”范畴”
从 9万 QPS 到 6千：一次压测暴露的 15 倍性能黑洞，我们如何用 OpenResty XRay 定位根因
- 93% 损耗背后的观测盲区
- OpenResty XRay 揭示连接复用问题
- 对比分析发现编译选项问题
- 编译器选项对指令执行效率的影响
- 15 倍 QPS 差异的工程性复盘
- 93% 损耗背后的观测盲区
- OpenResty XRay 揭示连接复用问题
- 对比分析发现编译选项问题
- 编译器选项对指令执行效率的影响
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修复 OpenResty 中 LuaJIT RSS 内存泄漏：无需重启即可消除 OOM Kill
- 什么是 LuaJIT「伪内存泄漏」？
- 用真实生产数据诊断问题
- 为什么常规修复手段无效
- LuaJIT-plus 如何在分配器层面解决
- 上线后的生产收益
- 什么是 LuaJIT「伪内存泄漏」？
- 用真实生产数据诊断问题
- 为什么常规修复手段无效
- LuaJIT-plus 如何在分配器层面解决
- 上线后的生产收益
我们如何在一个 500k QPS 的 OpenResty 网关中定位 244 毫秒的性能异常
- 当“地震仪”找不到震源
- 从经验主义到动态观测的价值转化
- 可量化的工程效率与资源优化指标
- 构建持续性能观测能力
- 当“地震仪”找不到震源
- 从经验主义到动态观测的价值转化
- 可量化的工程效率与资源优化指标
- 构建持续性能观测能力
如何在生产环境中定位 Java 内存泄漏——无需堆转储、无需重启
- 为什么多次 Full GC 后堆内存仍未回落
- 如何在不导出堆转储的情况下定位生产环境的 Java 内存泄漏
- 如何定位 Java 内存泄漏：一套可复用的三步法
- 为什么用 OpenResty XRay 定位 Java 内存泄漏
- 常见问题
- 为什么多次 Full GC 后堆内存仍未回落
- 如何在不导出堆转储的情况下定位生产环境的 Java 内存泄漏
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- 为什么用 OpenResty XRay 定位 Java 内存泄漏
- 常见问题
当”黑盒”插件吃掉 45% CPU，我们如何在无源码情况下定位到 Lua 第 93 行
- 当 perf 遇到“黑盒”
- 从采样到全栈动态追踪
- 拿到证据链
- 从“发生了什么”到“为什么”
- 当 perf 遇到“黑盒”
- 从采样到全栈动态追踪
- 拿到证据链
- 从“发生了什么”到“为什么”
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
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- 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
无侵入式 Java 探针：生产环境无 Java Agent 捕获方法参数
- 为什么无侵入式 Java 探针在生产环境很重要
- 实战演示：在生产环境捕获 Java 方法参数
- OpenResty XRay 与常见 Java Profiler 的差异
- 常见问题
- 为什么无侵入式 Java 探针在生产环境很重要
- 实战演示：在生产环境捕获 Java 方法参数
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- 常见问题
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
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- 显著的优化成效
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- 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
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- 真凶现形：阻塞的 Lua IO 操作
- 全面评估事件循环的阻塞程度
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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
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- 如何用 OpenResty XRay 精准捕获内存踩踏的“第一现场”
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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
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如何用时间旅行调用栈调试 Java 文件 I/O
- IDE 断点和 coredump 在 Java 文件 I/O 排查中的短板
- 从 native write() 系统调用重建完整的 Java 调用栈
- 用时间旅行回放一步步调试 Java 文件 I/O
- 常见问题
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- 从 native write() 系统调用重建完整的 Java 调用栈
- 用时间旅行回放一步步调试 Java 文件 I/O
- 常见问题
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
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- 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
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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？
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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
Java Tomcat 响应慢：用单请求 PCAP 精准定位慢请求
- 诊断 Tomcat 响应慢，精准捕获慢请求
- 选择性抓包：按响应时间、状态码、路径过滤
- 每个慢请求单独下载对应 PCAP 包
- 区分服务端延迟与网络延迟
- 支持 Spring Boot 内嵌 Tomcat 场景
- 诊断 Tomcat 响应慢，精准捕获慢请求
- 选择性抓包：按响应时间、状态码、路径过滤
- 每个慢请求单独下载对应 PCAP 包
- 区分服务端延迟与网络延迟
- 支持 Spring Boot 内嵌 Tomcat 场景
Java 应用性能剖析：CPU、Off-CPU 与磁盘 I/O 分析（无 Safepoint 偏差）
- 用火焰图剖析 Java CPU 热点
- Off-CPU Java 性能分析：锁等待与阻塞诊断
- Java 磁盘 I/O 剖析：追踪文件与套接字写入
- 支持 OpenJDK 8/11/17/21 应用剖析
- 自动化采样与专家分析
- 性能影响与开销
- 常见问题
- 用火焰图剖析 Java CPU 热点
- Off-CPU Java 性能分析：锁等待与阻塞诊断
- Java 磁盘 I/O 剖析：追踪文件与套接字写入
- 支持 OpenJDK 8/11/17/21 应用剖析
- 自动化采样与专家分析
- 性能影响与开销
- 常见问题
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
使用 XRay 诊断 Python 应用的硬盘 I/O 高问题
- 定位硬盘 I/O 高的 Python 进程
- 使用火焰图追踪 Python 磁盘读写代码路径
- 自动磁盘 I/O 分析报告
- 常见问题
- 定位硬盘 I/O 高的 Python 进程
- 使用火焰图追踪 Python 磁盘读写代码路径
- 自动磁盘 I/O 分析报告
- 常见问题
生产环境如何追踪 PHP 异常（无需重启应用）
- 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
- 常见问题
- 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
- 常见问题