実戦レポート！OpenResty XRay で企業 DNS 性能を 60% 向上させた徹底解析
- 「ライフライン」DNS サービスがパフォーマンス危機に直面
- OpenResty XRay で問題の根本原因を段階的に調査する方法
- 精密な「治療」：三段階で再生を実現
- 要約：わずか数分で達成したこと
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精选文章
OpenResty XRay で、パフォーマンスを大幅に向上し、CPU使用率を即座に削減
90%
OpenResty XRay で、パフォーマンスを大幅に向上し、CPU使用率を即座に削減 90%
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OpenResty XRay の画期的なアップデート：Java アプリケーションのメモリと Envoy Lua のパフォーマンスを非侵襲的に分析
- 非侵入で、Java アプリケーションのメモリを徹底解明
- Envoy 内の Lua パフォーマンス・ブラックボックスを初めて解明
- 挑戦は続いています
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動的トレースが本番環境デバッグの未来である理由
- 動的トレース技術の実装における課題
- OpenResty XRay：次世代動的トレーシングソリューション
- 結語：動的トレースの未来
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OpenResty 1.27.1.2 正式リリース
- 主な変更点
- 完全な変更ログ
- フィードバック
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動的トレーシング技術の深層：OpenResty XRay がどのように問題診断方法を根本的に変革するか
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可観測性の次なる段階：OpenResty XRay が問題解決を再定義する方法
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ブラックボックスからホワイトボックスへ：OpenResty XRay でシステム問題を可視化する
- ブラックボックスをホワイトボックスに変える動的トレースツール
- 多角的な総合分析能力
- 実例紹介
- 製品ビジョン
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LLVM clang の性能最適化における OpenResty XRay の活用
- LLVM/clang とは
- OpenResty XRay による分析プロセス
- 最適化の実施と成果
- 結語
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自己最適化：OpenResty XRay の性能変革
- 課題と痛点
- OpenResty XRay の自己分析プロセス
- 驚くべき最適化の成果
- 技術的洞察とビジネス価値
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OpenResty XRay によるスクリプトパフォーマンスの 44 倍向上
- 実例：ボトルネックの発見から大幅な高速化まで
- OpenResty XRay の動作原理
- 最適化の効果
- 適用シナリオと実践的なアドバイス
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クロスメディアデータ構造ドリフト：OpenResty XRay が性能を 20 倍向上
- 性能の課題とブレークスルー
- 20 倍の性能向上の実際的意義
- 今後の展望
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OOM から O(1)へ：OpenResty ストリーミング JSON パーサーの実装方法
- JSONL フォーマットと従来の JSON の違い
- 解決策
- 技術検証
- 継続的な最適化
- 技術的示唆
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数日から数時間へ：OpenResty XRay が Linux shred ツールを数十倍高速化する
- 問題分析
- XRay 実践効果
- 最適化プロセス
- 応用価値
- まとめと展望
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- 最適化プロセス
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- まとめと展望
実践共有：OpenResty XRay が Ylang コンパイラのパフォーマンスを倍増
- 顕著な最適化成果
- Ylang 言語：動的トレースの理想的なツール
- 技術協調の模範例
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C++ による C++ アプリケーションの動的トレース技術
- 対象 C++ プログラムを設定
- C++（または Y++）アナライザーの作成
- 対象プログラムとアナライザーの実行
- 複雑な C++ アプリケーションのサポート強化
- デバッグシンボルについて
- 結論
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オンラインでの Perl アプリケーションにおけるプログラム例外の監視（OpenResty XRay を使用）
- Perl アプリケーションのプログラム例外を分析
- 自動生成レポート
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OpenResty 1.27.1.1 正式リリース
- 主な変更点
- 完全な変更ログ
- フィードバック
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