50万 QPS の OpenResty ゲートウェイで発生した「謎の 244ms 遅延」の原因を特定した話
- 「地震計」が震源を特定できない時
- 経験主義から動的観測への価値転換
- 定量的なエンジニアリング効率とリソース最適化指標
- 継続的なパフォーマンス観測能力の構築
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Cpu
OpenResty XRay は、Gzip 設定の潜在的なコストをいかに正確に特定するか
- 性能問題は意外なところに潜んでいる
- OpenResty XRay は性能ボトルネックの「根本原因」をどう特定するか
- 性能ボトルネックの定量的な真実
- 経験から方法論へ：OpenResty XRay が示す可観測性の新境地
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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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オンライン Node.js アプリケーションの CPU 使用状況分析（OpenResty XRay を使用）
- Node.js アプリケーションにおける高 CPU 使用率の問題
- Node.js アプリケーションにおける CPU ブロッキングの問題
- 「サポートされている Node.js バージョンとオペレーティングシステム
- 自動サンプリングと専門家による分析
- パフォーマンスへの影響と追加負荷
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オンライン Java アプリケーションの CPU、off-CPU、およびディスク IO 使用状況の分析（OpenResty XRay を使用）
- 高 CPU 使用率の問題
- CPU ブロッキングの問題
- 高ディスク IO の問題
- サポートされているバージョンと OS
- パフォーマンスへの影響とオーバーヘッド
- 今後の計画
- 高 CPU 使用率の問題
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OpenResty XRay による Erlang コードの最も CPU 高負荷の部分のオンライン特定方法
- 問題：CPU の高負荷
- Erlang の CPU ホットスポットを特定
- 自動生成レポート
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デバッグシンボルが欠落した OpenResty/Nginx アプリケーションの分析（OpenResty XRay を使用）
- 問題：アプリケーションにデバッグシンボルが欠落
- デバッグシンボルの自動分析と再構築
- 完全自動化された分析とレポート作成
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オンラインで PHP コードの CPU 使用率が最も高いパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- CPU 使用率が最も高い PHP コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
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- 完全自動化された分析とレポート
Envoy サーバー内部での CPU 時間の消費状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Envoy サーバーでの CPU 時間の消費状況を分析
- 完全自動化された分析レポート
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CockroachDB における CPU 時間の消費状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Cockroach での CPU 時間の消費状況を分析
- 完全自動化された分析レポート
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- 完全自動化された分析レポート
Rust の Sled ライブラリ内部で CPU 時間がどのように消費されているか（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Rust の Sled ライブラリ内の CPU 時間消費を分析
- 完全自動化された分析とレポート
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Go の etcd サーバーの CPU 時間の使用状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU を消費する Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
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- 完全自動化された分析とレポート
llama.cpp プログラムと LLaMA2 モデル内部で CPU 時間がどのように消費されているか（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最もホットな C++ コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
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オンラインで Go コードの CPU 使用率が最も高いパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
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オンラインで CPU 使用率が最も高い Perl コードパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Perl コードパスを特定
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- 完全自動化された分析とレポート
OpenResty XRay を使用してオンラインで CPU 負荷の高い Lua コードパスを素早く特定する方法
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Lua コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
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OpenResty XRay を使用して、カスタム Kong プラグインの Lua 例外による CPU ボトルネックを解決した方法
- 問題：Kong サーバーの高 CPU 使用率
- 分析とレポート
- 結果：パフォーマンスの向上と CPU 使用率の低下
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OpenResty XRay を使用して、オンラインの Kong サービスプロセス内のプラグインの CPU およびメモリ使用量をリアルタイムで統計化する方法
- サーバープロセス内のすべての Kong プラグインの CPU 使用状況
- サーバープロセス内のすべての Kong プラグインのメモリ使用状況
- サーバーへの追加負荷
- 今後の展開
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OpenResty または Nginx における最も CPU を消費するリクエストの分析
- システム環境
- CPU 使用率が最も高いリクエストのホスト名
- CPU 使用率が最も高いリクエストの URI
- さらに深く掘り下げる
- Web コンソールで直接実行する
- コンテナ内のアプリケーションのトレース
- ツールの実装方法
- ツールのオーバーヘッド
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Lua レベル CPU フレームグラフの概要
- フレームグラフとは何か
- 簡単な Lua の例
- 複雑な Lua アプリケーション
- サンプリングのオーバーヘッド
- セキュリティ
- 互換性
- その他の種類の Lua レベルフレームグラフ
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