线上快速定位阻塞线程的 Perl 代码路径(使用 OpenResty XRay)

  • 问题: CPU 使用率上不去
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最占有 off-CPU 时间的 Perl 代码路径
  • 全自动分析与报告
  • 问题: CPU 使用率上不去
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最占有 off-CPU 时间的 Perl 代码路径
  • 全自动分析与报告

线上监控 Rust 应用中的程序异常(使用 OpenResty XRay)

  • 使用引导式分析功能分析 Rust 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 Rust 应用中的程序异常
  • 全自动分析报告

使用 OpenResty XRay 定位普罗米修斯应用内部 CPU 最热的 Go 代码路径

  • 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 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 CPU 最热的 Go 代码路径
  • 全自动分析与报告

如何使用 OpenResty XRay 排查 HTTP 504 超时错误

  • 问题:HTTP 504 网关超时错误
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能排查错误
  • 全自动分析与报告
  • 问题:HTTP 504 网关超时错误
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能排查错误
  • 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

追踪 Perl 应用时 OpenResty XRay 对系统性能的影响

  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响
  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响

线上定位 Perl 进程中的大内存对象(使用 OpenResty XRay)

  • 问题: 内存占用率过高
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 Perl 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
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 Perl 进程中的大内存对象或值
  • 全自动分析与报告

追踪 Go 应用时 OpenResty XRay 对系统性能的影响

  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响
  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响

在 Ubuntu 上安裝 OpenResty XRay 的 Agent(使用 APT 包仓库)

  • 登录控制台
  • 通过 Deb 包安装 Agent
  • 检查 Agent 状态和日志
  • 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 Deb 包安装 Agent
  • 检查 Agent 状态和日志
  • 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

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

  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响
  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响

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

  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响
  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响

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

  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响
  • 应用性能在分析器运行前的表现
  • 分析器运行时对性能的影响
  • 实际测算分析器运行对最大吞吐量与请求延时的影响

编写自定义 Ylang 分析器动态追踪 Go 程序(使用 OpenResty XRay)

  • 向 Go 变量插入两个键值对
  • 编写自定义 Ylang 分析器,动态追踪 Go 程序
  • 测试结果
  • 向 Go 变量插入两个键值对
  • 编写自定义 Ylang 分析器,动态追踪 Go 程序
  • 测试结果

Python 的 Django 应用内部是如何使用内存的(使用 OpenResty XRay)

  • 问题: 内存占用量高
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Django 应用
  • 全自动分析与报告
  • 问题: 内存占用量高
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Django 应用
  • 全自动分析与报告

在 CentOs 上安装 OpenResty XRay 的 Agent(使用 RPM 包仓库)

  • 登录控制台
  • 通过 RPM 包安装 Agent
  • 检查 Agent 状态和日志
  • 配置和检测应用程序
  • 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 RPM 包安装 Agent
  • 检查 Agent 状态和日志
  • 配置和检测应用程序
  • 启动分析器和查看分析结果
  • 安装另一个 Agent

线上定位 Python 进程中的大内存对象(使用 OpenResty XRay)

  • 问题:内存占用率过高
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 Python 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
  • 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 Python 进程中的大内存对象或值
  • 全自动分析与报告

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

Ylang:适用于 eBPF、Stap+、GDB 等框架的通用语言(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
Photo by 章亦春
  • 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
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