OpenResty の隠れたメモリリークを無停止で特定する手法（Zero Downtime）
- 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
- 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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Memory
LuaJIT ランタイムの進化：断片化した物理メモリを OS に「返却」させる能動的ガバナンス
- 「擬似メモリリーク」の定義
- クラッシュにとどまらない、アーキテクチャ上の不確実性
- なぜコードの最適化はもはや効果を発揮しないのか？
- 「受動的保持」から「能動的管理」へ
- 価値の再構築：メモリカーブに「呼吸」を
- 「擬似メモリリーク」の定義
- クラッシュにとどまらない、アーキテクチャ上の不確実性
- なぜコードの最適化はもはや効果を発揮しないのか？
- 「受動的保持」から「能動的管理」へ
- 価値の再構築：メモリカーブに「呼吸」を
OpenResty XRay による Java メモリ問題診断の実践
- 背景と課題
- メモリリークからパフォーマンスの不安定性まで
- 診断効率とシステム改善
- 「OpenResty XRay を選ぶ理由
- 背景と課題
- メモリリークからパフォーマンスの不安定性まで
- 診断効率とシステム改善
- 「OpenResty XRay を選ぶ理由
金融サービスにおけるメモリ使用量急増：OpenResty XRay がフレームグラフでメモリ消費を 40% 削減
- フレイムグラフでメモリリークの根本原因をピンポイントで特定
- 顕著な最適化の成果
- 関連資料
- フレイムグラフでメモリリークの根本原因をピンポイントで特定
- 顕著な最適化の成果
- 関連資料
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
- 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
クラッシュから根本原因まで：OpenResty XRay が Nginx メモリ破壊問題を明確に分析する方法
- Nginx クラッシュで運用チームが徹夜する事例
- OpenResty XRay でメモリ破壊の「第一現場」を正確に捉える方法
- 「二次開発がどのように Nginx のライフサイクル管理を意図せず破壊したか
- Nginx クラッシュで運用チームが徹夜する事例
- OpenResty XRay でメモリ破壊の「第一現場」を正確に捉える方法
- 「二次開発がどのように Nginx のライフサイクル管理を意図せず破壊したか
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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- 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
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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- 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
PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトをオンラインで特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用率が高い
- PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
- 問題: メモリ使用率が高い
- PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトをオンラインで特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用率が高い
- Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
- 問題: メモリ使用率が高い
- Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
Python の Django アプリケーション内部のメモリ使用状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用量が高い
- Django アプリケーションを分析
- 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
オンラインで Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトを特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題：メモリ使用率が高すぎる
- Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトまたは値を特定する
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：メモリ使用率が高すぎる
- Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトまたは値を特定する
- 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
- 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
OpenResty と Nginx の共有メモリ領域におけるメモリフラグメンテーションの問題
- 空の共有メモリ領域
- 類似サイズのエントリで埋める
- 奇数キーの削除
- 前半部分のキーの削除
- メモリフラグメンテーションの緩和
- 空の共有メモリ領域
- 類似サイズのエントリで埋める
- 奇数キーの削除
- 前半部分のキーの削除
- メモリフラグメンテーションの緩和
OpenResty と Nginx の共有メモリ領域が物理メモリをどのように消費するか
- Slab とメモリページ
- 割り当てられたメモリが必ずしも消費されるわけではない
- 偽のメモリリーク
- HUP による再読み込み
- Slab とメモリページ
- 割り当てられたメモリが必ずしも消費されるわけではない
- 偽のメモリリーク
- HUP による再読み込み
OpenResty と Nginx のメモリ割り当てと管理方法
- システムレベル
- アプリケーションレベル
- 従来の Nginx サーバー
- システムレベル
- アプリケーションレベル
- 従来の Nginx サーバー
LuaJIT GC64 モード
- 旧メモリ制限
- このメモリ制限に遭遇する時期
- メモリ制限はプロセスごと
- GC が管理するメモリ
- GC が管理しないメモリ
- x64 モードのメモリ上限を 4 GB に引き上げる
- 新しい GC64 モード
- GC64 モードの有効化方法
- パフォーマンスへの影響
- デバッグ分析ツールチェーン
- 旧メモリ制限
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- メモリ制限はプロセスごと
- GC が管理するメモリ
- GC が管理しないメモリ
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- GC64 モードの有効化方法
- パフォーマンスへの影響
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