二重のボトルネック並行処理？OpenResty XRay の多次元分析で性能問題を解決
- 全体的 CPU 使用分析
- モジュール内部の詳細分析
- 圧縮戦略の詳細分析
- 分析結論
- 最適化ソリューション
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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 Edge を活用したプライベート CDN ネットワーク構築
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- アーキテクチャ設計
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- キャッシュ管理
- セキュリティ対策
- モニタリングと運用
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- 時間遡行デバッグの利点
- まとめ
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UDB と OpenResty XRay による Perl コード実行全プロセスの可視化
- UDB とは？
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- まとめ
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UDB と OpenResty XRay：Java アプリケーションにおけるファイル操作を分析する方法
- UDB とは何か？
- 強力な組み合わせ：UDB と OpenResty XRay
- 実践演習：OpenResty XRay と UDB を用いた Java アプリケーションにおけるファイル操作のコールスタック分析
- まとめ
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UDB のタイムトラベル機能を活用し、Python コードの実行プロセスを解明
- Python デバッグにおける UDB の独自の価値
- OpenResty XRay との連携によるデバッグ能力の強化
- 実践事例：Python のネットワークリクエストにおけるコールスタックの分析
- まとめ
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実戦事例：OpenResty XRay を使用した LRU キャッシュに起因するメモリリークの追跡
- 見えざる脅威：メモリリークはビジネスの安定性をいかに脅かすか
- メモリリークの完全な調査プロセスを解明
- 窮地から飛躍へ：一回の的確な診断がもたらした変革
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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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動的トレースの万能ツール：Y 言語が動的トレースを簡単にする方法
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- 「時間＋空間」二次元トラッキングモデル
- 実践事例：オンライン Kong サービスにおけるプラグインリソース消費のリアルタイム統計
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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
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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
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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
- 動的トレーシング：複雑なシステム問題を解決する強力なツール
- なぜ OpenResty XRay をお選びいただくべきか？
- 製品フォーカス：実際のシナリオにおける XRay の適用事例
- よくある誤解と FAQ：動的トレースについて知っておきたいこと
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動的トレーシングの実装が難しい理由とは？OpenResty XRay はどのようにこの課題を解決するのか？
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- 結語：動的トレースの未来
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ログ、イベントトラッキング、A/B テストだけでは不十分？「動的トレーシング」を理解すべき時期
- 従来の方法 vs 動的トレーシング：効率性と制御力の革命
- 動的トレース：システムの「透視眼」
- フレームグラフからシステム全体像へ
- OpenResty XRay を選ぶ理由
- 可観測性の未来：動的トレースの新境地
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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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