Web コンソールのユーザー管理とアクセス制御（OpenResty Edge）
- 新しい normal user アカウントの作成
- ユーザーグループとロールベースの権限の割り当て
- グループとアプリケーションのアクセス制御の設定
- normal user でログインして設定の反映を確認
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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%
最新記事
特殊リクエストヘッダーで真のクライアント IP をバックエンドサーバーに渡す方法
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Django メモリプロファイラ：稼働中アプリのメモリ使用状況をオブジェクト単位で分析する
- ps で高メモリの Django プロセスを見つける
- Guided Analysis で Django アプリのメモリ使用状況をプロファイリングする
- フレームグラフを読む：どの Python モジュールが最もメモリを使っているか
- Insights で Django のメモリ使用状況を自動監視する
- OpenResty XRay とは
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- OpenResty XRay とは
CentOS 上に OpenResty XRay の Agent をインストールする方法（RPM パッケージリポジトリを使用）
- コンソールにログイン
- RPM パッケージリポジトリを使用した Agent のインストール
- 检查 Agent 状态和日志
- アプリケーションの設定と検出
- アナライザーの起動と分析結果の確認
- 別の Agent のインストール
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Python メモリプロファイラ：コード変更なしで最も RAM を消費するオブジェクトを特定する
- どの Python プロセスが最もメモリを消費しているかを特定する
- ガイド分析で Python メモリをプロファイリングし、最大のオブジェクトとそのモジュールを特定する
- 定期レポートで Python のメモリ使用量を自動監視する
- OpenResty XRay について
- どの Python プロセスが最もメモリを消費しているかを特定する
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Rust CPU プロファイリング：OpenResty XRay で Sled の最もホットなコードパスを特定
- 問題：Sled ベースのキャッシュサービスが 100% 超の CPU を消費
- Guided Analysis による実行中の Rust プロセスのプロファイリング
- Rust CPU フレームグラフの解読：最もホットなコードパス
- 2 番目にホットなコードパス：get_inner と view_for_key
- 自動生成される Rust CPU 分析レポート
- よくある質問
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etcd の高 CPU 使用率：フレームグラフで最も CPU を消費する Go コードパスを特定
- 問題症状：etcd が CPU コアの 70% 以上を消費
- OpenResty XRay のガイド付き分析で最も CPU を消費する Go コードパスを特定
- etcd CPU の自動監視とレポート
- OpenResty XRay とは
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llama.cpp の CPU 使用率：400% の CPU 消費を ggml のホットな関数まで追跡
- llama.cpp を実行して 400% の CPU 使用率を観測
- OpenResty XRay による llama.cpp の CPU 使用率のプロファイリング
- 分析結果：最もホットな C++ コードパス
- OpenResty XRay について
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Ylang実践編：コンテナトレース、スタック展開とCore Dump分析（第4回、全4回）
- コンテナを透過的に横断するトレース機能
- 効率的なスタックアンワインディング
- 終了したプロセスの分析（core dumps）
- 極めて低いトレーシングオーバーヘッド
- 標準 Ylang ライブラリとツール
- ネットワークフィルタリングと制御
- Ylang コンパイラの実装
- オペレーティングシステムのサポート
- オープンソースコミュニティへの貢献
- 結論
- 謝辞
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Go サービスの CPU 使用率が異常に低い：稼働中プロセスの off-CPU 分析でブロッキングの根本原因を特定
- 症状：リクエストが増えても Go サービスの CPU 使用率が上がらない
- 稼働中の Go プロセスを OpenResty XRay で off-CPU 分析
- 根因：ブロッキングなシェルコマンド呼び出し
- 自動分析と日次・週次レポート
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Go 高 CPU 使用率：正規表現のコンパイルが CPU 時間の 36.8% を消費
- Go プロセスの高 CPU 使用率を観察する
- OpenResty XRay で Go の CPU 使用率をプロファイリングする
- 自動モニタリングとレポート
- OpenResty XRay について
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Ylang：正規表現、完全な制御フローと透過的デバッグシンボル処理（第3回、全4回）
- Ylang の文法（前回の続き）
- 文字列
- 組み込み正規表現サポート
- 完全な制御フロー機能のサポート
- 浮動小数点数のサポート
- オープンソースツールチェーンとの比較
- 透過的なデバッグシンボル処理
- デバッグシンボル：実行時のシステムオーバーヘッドなし
- 集中管理されたパッケージデータベース
- デバッグシンボルのファジーマッチング
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Ylang構文詳解：プローブ、トレーサー/トレーシー空間と組み込みデータ型（第2回、全4回）
- 言語文法（前述の続き）
- マクロ拡張
- トレーサー空間とトレーシー空間
- プローブ
- 拡張変数型
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Python プロセスの CPU 使用率が 8% のまま：off-CPU 分析でブロッキング subprocess.run 呼び出しを特定
- 症状：リクエストが殺到しても Python プロセスの CPU 使用率が上がらない
- OpenResty XRay の Guided Analysis でブロッキング Python コードパスを特定
- Insights ページの自動分析とレポート
- FAQ
- 症状：リクエストが殺到しても Python プロセスの CPU 使用率が上がらない
- OpenResty XRay の Guided Analysis でブロッキング Python コードパスを特定
- Insights ページの自動分析とレポート
- FAQ
OpenResty XRay を使用して Linux カーネルのトレースサブシステムにおける 2 つのバグを捕捉
- ユーザー空間メモリ読み取り時のカーネルデッドロック
- カーネル内の x86 ブレークポイント挿入におけるデータ競合
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Perl 高CPU使用率：フレームグラフで正規表現ホットスポットを特定（CPU 100%の原因追跡）
- 問題: 高 CPU 使用率
- OpenResty XRay のガイド付き分析機能を使用して最も CPU 使用率の高い Perl コードパスを特定
- 自動分析とレポート
- OpenResty XRay について
- 問題: 高 CPU 使用率
- OpenResty XRay のガイド付き分析機能を使用して最も CPU 使用率の高い Perl コードパスを特定
- 自動分析とレポート
- OpenResty XRay について
Lua の CPU 使用率が高いとき：Nginx/OpenResty で最もホットな Lua コードパスを特定する
- 症状：Nginx ワーカープロセスが CPU をほぼ 100% 使用
- 「Guided Analysis」で最もホットな Lua コードパスを特定
- Insights レポートで Lua CPU 使用率を自動監視
- よくある質問
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OpenResty 1.21.4.2 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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Kong プラグインの CPU 高騰：pcall に隠れた Lua 例外をフレームグラフで特定
- 問題：トラフィックは低いのに Kong プラグインの CPU が高騰
- OpenResty XRay のフレームグラフによる CPU ボトルネックの特定
- 結果：Kong の CPU 使用率が 80% から 50% に低下
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Kong プラグインの CPU・メモリ使用量：最も消費するプラグインをオンラインで特定（OpenResty XRay）
- 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
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- 今後の展開
