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
- 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
线上快速定位阻塞线程的 Go 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 Go 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 Go 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
Ylang: 适用于 eBPF、Stap+、GDB 等框架的通用语言（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：适用于 eBPF、Stap+、GDB 等框架的通用语言（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
线上快速定位导致 CPU 上不去的 Python 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 Python 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 Python 代码路径
- 全自动分析与报告
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
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
