本日は、OpenResty XRay を使用して、オペレーティングシステムのスレッドをブロックする Python コードパスを迅速に特定する方法をご紹介します。これらのコードは、プロセスを遅くし、CPU リソースを十分に活用できなくする可能性があります。

問題: CPU 使用率が上がらない

まず、top コマンドを実行して CPU の使用状況を確認します。

gunicorn という名前の Python プロセスが見えます。CPU 使用率が非常に低く、わずか 12% です。多くのリクエストが入ってきても上昇しません。

ps コマンドを実行して、このプロセスの詳細を確認しましょう。

ここでは、このプロセスが Linux ディストリビューションに付属の標準 Python 3 バイナリ実行ファイルを使用していることが確認できます。

この Python web アプリケーションのアクセスログを見てみましょう。

多くのクライアントリクエストが流入しているにもかかわらず、CPU 使用率は依然として低いままです。これは、Python コードの効率的な実行を妨げる何かがあることを意味します。原因をどのように見つけることができるでしょうか？

off-CPU 時間を最も占有する Python コードパスを特定

OpenResty XRay を使用して、この未修正のプロセスを検査することができます。システムはリアルタイムで分析を行い、原因を特定します。

ブラウザで OpenResty XRay の Web コンソールを開きます。

現在分析中のマシンが正しいことを確認してください。

「Guided Analysis」ページに移動します。

ここでは、システムが分析可能な様々な種類の問題を確認できます。

「Low CPU usage and cannot go up」を選択します。

「Next」をクリックします。

Python アプリケーションを選択します。

CPU リソースの 10% を消費しているプロセスを選択します。これは先ほど top で見たものです。

アプリケーションのタイプが正しいことを確認します。通常、デフォルト値が正しいです。

OpenResty XRay は、様々な言語レベルで分析を行うことができます。ここでは Python と C の両方を選択したままにします。

最長分析時間を設定することもできます。ここではデフォルトの 300 秒のままにします。

分析を開始します。

システムは複回数の分析を継続的に実行します。現在、初回の分析を実行中です。

初回の分析が完了し、現在 2 回目のラウンドに入っております。この例では、1 回の分析で十分です。

分析を停止します。

自動生成された分析レポートが表示されます。

これは CPU の効率的な実行を阻害している C コードのパスです。

最初の関数は poll システムコールです。これは Python インタプリタが I/O イベントを待っていることを意味します。しかし、どのような I/O イベントを待っているのでしょうか？この情報を見つけるには、さらなる文脈の手がかりが必要です。

関数 _PyEval_EvalFrameDefault は、Python のコードが現在実行中であることを示す。

次に、一番目の off-CPU Python コードパスを見てみましょう。

この Python の run 関数を見てください。これは標準の subprocess.py モジュールファイルで定義されています。これは、Python コードがサブプロセスコマンドを実行し、その出力を待っていることを意味します。

handle_by_script 関数は、ビジネスレベルの Python コードベースにあります。

詳細を見るにはクリックしてください。

最も重要なブロッキングコードパスは、この Python-land off-CPU フレームグラフから自動的に導き出されています。フレームグラフは全体的な状況を示しています。

以下は、現在の問題についてのより詳細な説明と提案です。

これは、先ほど見た handle_by_script 関数について言及しています。

また、この関数がサブプロセスを実行していることにも触れています。

handle_by_script という名前の緑色のボックス内の Python 関数にマウスを合わせてください。

この関数の Python ソースファイルが表示されます。また、ツールチップには processor.py ファイルの完全なパスが表示されています。

ソースコードの行番号は 12 です。

アイコンをクリックして、この関数の完全な Python ソースファイルパスをコピーします。

vim エディタを使用して、先ほどコピーしたコードパスを貼り付け、対応するビジネス Python コードを確認します。お好みのエディタを使用していただいて構いません。

OpenResty XRay が提案したように、12 行目にジャンプします。

この Python コード行が実際に subprocess.run 関数を呼び出しています。

これはレポートで示された handle_by_script 関数内にもあります。

自動生成レポート

OpenResty XRay はオンラインプロセスを自動的に監視し、分析レポートを生成することができます。

「Insights」ページに切り替えてください。

「Insights」ページでは、日次および週次のレポートを確認することができます。

したがって、「Guided Analysis」機能を必ずしも使用する必要はありません。もちろん、「Guided Analysis」はアプリケーションの開発やデモンストレーションに非常に有用です。

OpenResty XRay について

OpenResty XRay は動的トレーシング製品であり、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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