Perl メモリリーク調査事例：数 GB から 60MB へ、フレームグラフ 1 枚で根本原因を特定
- フレー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
- まとめ
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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%
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OpenResty Edge のミラーリクエスト：本番トラフィックをテスト・WAF・監査バックエンドに複製、メインリクエストを遅延させずに
- なぜミラーリクエストを使うのか？
- OpenResty Edge がリクエストをミラーリングする仕組み
- ミラーリクエストの設定方法
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300 RPS で頭打ちの Nginx Worker プロセス：原因は 75 ミリ秒のイベントループ・ブロッキング
- 負荷は高いのに仕事が進まない：worker_cpu_affinity 欠落による CPU リソース競合
- ブロッキング Lua I/O 呼び出しが Nginx イベントループを停止させた仕組み
- ファイル I/O レイテンシーの測定：1 回あたり最大 1.5 ミリ秒
- Nginx イベントループのブロッキングはどれほど深刻だったか：43,952 サンプル、最大 75 ミリ秒
- よくある質問
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OpenResty：世界の開発者から「信頼される選択」
- なぜ世界の開発者は OpenResty を選択するのか？
- ユーザーの声：現場からの真実の推薦
- 卓越した技術力で、優れたパフォーマンスを常態に
- OpenResty の卓越した性能を、ぜひご自身でご体感ください
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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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非侵入型 Node.js CPU プロファイリング：フレームグラフによる実践分析
- 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
- 今後の計画
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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
- プライベート CDN 構築のメリット
- アーキテクチャ設計
- インストールとデプロイ
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- 高可用性アクセス経路の構築
- 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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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
- 事例の背景：ログでは説明できない Nginx ワーカープロセスの頻繁なクラッシュ
- 記録ファイルの分析：クラッシュを「第一現場」まで巻き戻して再生する
- 根本原因：Nginx 接続ライフサイクルにおける Use-After-Free
- よくある質問（FAQ）
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UDB + OpenResty XRay：OpenResty アプリケーションのパフォーマンスの謎を解き明かす
- OpenResty XRay と UDB の連携による効率化
- 実践：UDB と OpenResty XRay を用いた OpenResty アプリケーションにおける Lua コード呼び出しスタックの分析
- 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？
- 実践：OpenResty XRay と UDB を使用した Perl アプリケーションのコードコールスタック分析
- なぜ、より多くの開発者が UDB を選択するのでしょうか？
- まとめ
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Java ファイル I/O をタイムトラベルコールスタックでデバッグする方法
- Java ファイル I/O における IDE ブレークポイントと coredump の限界
- Native write() システムコールからの完全な Java コールスタック再構築
- タイムトラベル再生による Java ファイル I/O の段階的デバッグ
- よくある質問
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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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OpenResty の LRU キャッシュに起因するメモリリークを追跡する —— 根本原因はキャッシュされた SSL 証明書
- なぜ低トラフィックの OpenResty アプリがメモリをリークし続けたのか
- LRU キャッシュのメモリリークを一歩ずつ追跡する全過程
- 最終結果：無限の増加から安定したメモリへ
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Nginx Worker の CPU 使用率の偏り：reuseport 未設定と cjson ボトルネックを特定
- 症状：一部の Nginx Worker プロセスだけ CPU が張り付き、他はアイドル状態
- OpenResty XRay による根本原因の特定
- 修正：3 つの最適化とそれぞれの実測効果
- 要約：OpenResty XRay が数分で特定した内容
- よくある質問
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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
- モダンソフトウェアアーキテクチャにおける問題解決がますます難しくなっている理由
- 可観測性技術の進化と将来展望
- 動的トレース技術はどのように抽象化レイヤーを通過するのか？
- 「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入で分析
- 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
- 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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