OpenResty XRay は動的トレーシング製品であり、アプリケーションを修正することなくオンラインアプリケーションを分析することができます。非常に効率的かつ安全に使用できます。ソフトウェアにX線検査を行うように、いつでも実行中のプロセスを深く理解することができます。

OpenResty XRay のコア技術は、eBPF+ や Stap+ などの当社独自に改良した動的トレーシング技術に基づいています。これらの先進技術により、XRay はシステムオーバーヘッドを極めて低く抑えながら、より深く、より正確な分析能力を提供することができます。特筆すべきは、OpenResty XRay が RHEL/CentOS Linux 7 の 3.10 旧カーネルと 6.x 新カーネルの両方をサポートしており、ユーザーに幅広いシステム互換性を提供していることです。

OpenResty XRay がサポートするアプリケーションの一つが Node.js です。OpenResty XRay は先進的な動的トレーシング技術を採用し、以下のユニークな利点を提供します：

  1. 非侵入性：Node.js アプリケーションコードや設定を変更する必要がなく、新しいプラグインやライブラリを追加する必要もありません。
  2. 特別な起動オプション不要：既存の Node.js ソフトウェアをそのまま使用でき、特別な起動オプションを追加する必要はありません。
  3. 幅広いシステム互換性：最新の Linux ディストリビューションから CentOS 7 のような古いシステムまで、多様なオペレーティングシステムをサポートしています。
  4. 極めて低いパフォーマンス損失：サンプリング時の Node.js アプリケーションへの追加負荷はほぼ無視できるレベルであり、サンプリングしていない時は完全に影響がありません。

これらの特性により、OpenResty XRay は真の「プラグアンドプレイ」ソリューションとなり、いつでも、どんな環境でも、ソフトウェアにX線検査を行うように Node.js アプリケーションを深く分析することができます。

この記事では、OpenResty XRay を使用して Node.js アプリケーションの CPU パフォーマンス問題を分析する方法をご紹介します。

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Node.js アプリケーションにおける高 CPU 使用率の問題

Node.js アプリケーションの CPU 使用率が異常に高い場合、通常は特定のコードパスが過剰な計算リソースを消費していることを意味します。OpenResty XRay のガイド付き分析を活用することで、これらのホットスポットコードを迅速に特定することができます。

例えば、以下は OpenResty XRay が負荷テスト状態の Node.js アプリケーション（この例では Express.js アプリケーションですが、修正されていない任意の Node.js アプリケーションにも同様に適用されます）に対して生成した CPU フレームグラフです：

このフレームグラフでは、各バーが関数呼び出しを表し、バーの幅はその関数が占める CPU 時間の割合を示しています。バーが広いほど、その関数が消費する CPU 時間が多いことを意味します。

この図を詳細に分析すると、express/lib/response.js:250 の send 関数が最大の CPU 時間シェアを占めていることが明確に分かります。これは Node.js 仮想マシン内部で使用されるネイティブメソッドで、主にデータをファイルやネットワークソケットに書き込むために使用されます。この発見は負荷テストシナリオと高度に一致しています。なぜなら、負荷テスト中に大量の CPU リソースがレスポンスデータの返送に使用されているからです。注目すべき点は、OpenResty XRay が具体的な Node.js ソースファイルと行番号レベルまで正確に特定できることです。これにより、パフォーマンスのホットスポットの正確な位置を直接見つけることができ、問題の特定と最適化の効率が大幅に向上します。

OpenResty XRay が生成した JS-land CPU フレームグラフのファイル名と行番号

これらの詳細な分析結果に基づいて、パフォーマンスのホットスポットを的確に最適化することができます。考えられる最適化戦略には、アルゴリズム効率の改善、不要な計算の削減、適切なキャッシュメカニズムの導入、I/O 操作の最適化などがあります。これらの的を絞った最適化により、アプリケーションの CPU 使用率を効果的に削減し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

Node.js アプリケーションにおける CPU ブロッキングの問題

Node.js アプリケーションの CPU 使用率が上がらないことも問題となる場合があります。これは通常、IO ブロッキングや他のリソース競合によって引き起こされます。OpenResty XRay はこれらのボトルネックを特定するのに役立ちます。

例えば、以下は OpenResty XRay が低 CPU 使用率の Node.js アプリケーション向けに生成した off-CPU フレームグラフです：

このフレームグラフでは、各バーが関数呼び出しを表し、バーの幅はその関数が CPU をブロックしている時間を示しています。バーが広いほど、その関数が CPU をブロックしている時間が長いことを意味します。

フレームグラフの最も幅広い部分を注意深く観察すると、問題が app.js:10 の readFileSync 関数呼び出しにあることがわかります。この同期ファイル読み取り操作が CPU をブロックし、アプリケーション全体のパフォーマンス低下を引き起こしています。

OpenResty XRay が生成した Node.js-land off-CPU フレームグラフ

これらの詳細情報を分析することで、CPU 利用率が低い根本原因を迅速に特定することができます。具体的な状況に応じて、IO 操作の最適化や非同期プログラミング技術の導入など、適切な最適化措置を講じることで、アプリケーションのパフォーマンスを全体的に向上させることができます。

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

OpenResty XRay は現在 Node.js 22 をサポートしており、今後さらに多くのバージョンのサポートが追加される予定です。

また、OpenResty XRay は最新のディストリビューションから CentOS 7 のような古いシステムまで、様々な Linux オペレーティングシステムをサポートしており、最大限の柔軟性と互換性を提供します。

自動サンプリングと専門家による分析

OpenResty XRay は強力な分析機能を提供するだけでなく、自動サンプリングとレポート生成機能も備えています。パフォーマンス最適化作業に以下のような利便性をもたらします：

  1. 自動オンデマンドサンプリング：XRay は事前設定された条件に基づいて自動的にサンプリングをトリガーすることができ、手動介入は必要ありません。これにより、特定の負荷やパフォーマンス指標が一定のしきい値に達した時に自動的にデータ収集を開始し、最も重要なパフォーマンス問題を確実に捉えることができます。

  2. AI インテリジェント分析：当社の AI システムは生成されたフレームグラフを自動的に分析し、パフォーマンスのボトルネックや異常パターンをインテリジェントに識別します。システムは分析結果に基づいて、関連するフレームグラフツールを自動的に必要に応じて実行し、最も関連性の高いパフォーマンスデータを確実に捕捉します。

  3. 自動分析レポート生成：収集されたデータと AI 分析結果に基づいて、XRay は詳細な分析レポートを自動生成することができます。これらのレポートにはパフォーマンスホットスポット、リソース使用状況、潜在的な最適化提案などの重要な情報が含まれており、アプリケーションのパフォーマンス状況を迅速に把握することができます。

  4. 専門家チームによるサポート：自動化機能に加えて、当社の専門家チームがより深いサポートを提供する準備ができています：

    • お客様の具体的なニーズに基づいて、特定のパフォーマンスモニタリング要件を満たす新しいアナライザーをカスタマイズすることができます。
    • 当社の専門家は自動生成されたレポートの解釈をサポートし、専門的な洞察と最適化提案を提供します。
    • 複雑なパフォーマンス問題に直面した場合、当社のチームはより深い分析と解決策を提供することができます。

これは OpenResty XRay によって生成されたサンプルレポートです：

OpenResty XRay が生成した Node.js アプリケーションレポート

自動化ツールと専門家サポートを組み合わせることで、OpenResty XRay はお客様の Node.js アプリケーションが常に最適なパフォーマンス状態を維持できるよう、包括的なパフォーマンス最適化ソリューションを提供します。

パフォーマンスへの影響と追加負荷

OpenResty XRay は非侵入的かつ軽量であることを設計理念としています。サンプリング時に Node.js アプリケーションプロセスに追加される負荷は通常非常に小さく、無視できるレベルです。サンプリングを行っていない時は、プロセスの実行速度はまったく影響を受けません。

この低オーバーヘッドの特性により、OpenResty XRay は本番環境監視のための理想的なツールとなり、アプリケーションに顕著な影響を与えることなく、いつでもどこでもパフォーマンス分析を実施することが可能です。

今後の計画

私たちはここで立ち止まるつもりはありません。将来的には、OpenResty XRay をさらに強力で有用なものにするための計画がたくさんあります。現在開発中の機能には以下のようなものがあります：

  • Node.js アプリケーションのネットワークリクエストのレイテンシー統計を取り、問題のあるリクエストのパケットデータをインテリジェントに収集します。
  • 他の技術スタックやオープンソースソフトウェアのサポート。OpenResty XRay を、基盤となる技術に関係なく、あらゆるオンラインアプリケーションを分析できる汎用ツールにしたいと考えています。検討中の対象には、Nginx モジュール、Envoy 拡張機能、PostgreSQL 拡張機能、Perl/Python/Ruby モジュールやライブラリなどがあります。

ご提案や追加のメトリクスや機能に関するご要望がありましたら、ぜひお聞かせください。常にお客様のフィードバックに耳を傾け、お客様のニーズに応えるために製品を継続的に改善しています。

結論

本記事では、OpenResty XRay を使用して Node.js アプリケーションの CPU およびディスク IO 使用状況を分析する方法をご紹介しました。また、結果の例をいくつか示し、その意味を説明しました。

OpenResty XRay を使用することで、CPU やディスクリソースを消費しているコードパスと、それらが全体のパフォーマンスにどの程度影響しているかを簡単に特定できます。そして、この情報を活用して Node.js アプリケーションを最適化し、より高速かつスムーズに動作させることができます。

OpenResty XRay 製品についてさらに詳しく知りたい方や、オンラインアプリケーションの他の側面でどのようにお役に立てるかについては、弊社ウェブサイト をご覧いただくか、詳細についてお問い合わせください。

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OpenResty XRay について

OpenResty XRay は動的トレース製品であり、実行中のアプリケーションを自動的に分析して、パフォーマンスの問題、動作の問題、セキュリティの脆弱性を解決し、実行可能な提案を提供いたします。基盤となる実装において、OpenResty XRay は弊社の Y 言語によって駆動され、Stap+、eBPF+、GDB、ODB など、様々な環境下で複数の異なるランタイムをサポートしております。

著者について

章亦春（Zhang Yichun）は、オープンソースの OpenResty® プロジェクトの創始者であり、OpenResty Inc. の CEO および創業者です。

章亦春（GitHub ID: agentzh）は中国江蘇省生まれで、現在は米国ベイエリアに在住しております。彼は中国における初期のオープンソース技術と文化の提唱者およびリーダーの一人であり、Cloudflare、Yahoo!、Alibaba など、国際的に有名なハイテク企業に勤務した経験があります。「エッジコンピューティング」、「動的トレーシング」、「機械プログラミング」 の先駆者であり、22 年以上のプログラミング経験と 16 年以上のオープンソース経験を持っております。世界中で 4000 万以上のドメイン名を持つユーザーを抱えるオープンソースプロジェクトのリーダーとして、彼は OpenResty® オープンソースプロジェクトをベースに、米国シリコンバレーの中心部にハイテク企業 OpenResty Inc. を設立いたしました。同社の主力製品である OpenResty XRay動的トレーシング技術を利用した非侵襲的な障害分析および排除ツール）と OpenResty XRay（マイクロサービスおよび分散トラフィックに最適化された多機能ゲートウェイソフトウェア）は、世界中の多くの上場企業および大企業から高い評価を得ております。OpenResty 以外にも、章亦春は Linux カーネル、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl など、複数のオープンソースプロジェクトに累計 100 万行以上のコードを寄与し、60 以上のオープンソースソフトウェアライブラリを執筆しております。

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