50万 QPS の OpenResty ゲートウェイで発生した「謎の 244ms 遅延」の原因を特定した話
- 「地震計」が震源を特定できない時
- 経験主義から動的観測への価値転換
- 定量的なエンジニアリング効率とリソース最適化指標
- 継続的なパフォーマンス観測能力の構築
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- 定量的なエンジニアリング効率とリソース最適化指標
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Cpu
OpenResty XRay は、Gzip 設定の潜在的なコストをいかに正確に特定するか
- 性能問題は意外なところに潜んでいる
- OpenResty XRay は性能ボトルネックの「根本原因」をどう特定するか
- 性能ボトルネックの定量的な真実
- 経験から方法論へ
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- OpenResty XRay は性能ボトルネックの「根本原因」をどう特定するか
- 性能ボトルネックの定量的な真実
- 経験から方法論へ
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
- 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
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
- 今後の計画
- 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
Java アプリケーションプロファイリング：CPU、Off-CPU、ディスク I/O を Safepoint バイアスなしで分析
- フレームグラフで Java CPU ホットスポットをプロファイリング
- Off-CPU Java プロファイリング：ロック競合とブロッキング分析
- Java ディスク I/O プロファイリング：ファイルとソケットの書き込みを追跡
- OpenJDK 8/11/17/21 アプリケーションプロファイリング対応
- 自動サンプリングと専門家分析
- パフォーマンスへの影響とオーバーヘッド
- よくある質問
- フレームグラフで Java CPU ホットスポットをプロファイリング
- Off-CPU Java プロファイリング：ロック競合とブロッキング分析
- Java ディスク I/O プロファイリング：ファイルとソケットの書き込みを追跡
- OpenJDK 8/11/17/21 アプリケーションプロファイリング対応
- 自動サンプリングと専門家分析
- パフォーマンスへの影響とオーバーヘッド
- よくある質問
OpenResty XRay による Erlang コードの最も CPU 高負荷の部分のオンライン特定方法
- 問題：CPU の高負荷
- Erlang の CPU ホットスポットを特定
- 自動生成レポート
- 問題：CPU の高負荷
- Erlang の CPU ホットスポットを特定
- 自動生成レポート
Nginx で No debugging symbols found？OpenResty XRay が自動で再構築
- Nginx が strip され、デバッグシンボルが欠落していることの確認
- 欠落した Nginx デバッグシンボルを自動再構築——再コンパイル不要
- 継続的な分析：日次・週次の Insights レポート
- よくある質問：nginx-dbg、再コンパイル、strip 済みバイナリの分析
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- 欠落した Nginx デバッグシンボルを自動再構築——再コンパイル不要
- 継続的な分析：日次・週次の Insights レポート
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Envoy サーバー内部での CPU 時間の消費状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- OpenResty XRay の Guided Analysis 機能を使って Envoy サーバー内で最も CPU を消費する C++ コードパスを特定する
- 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 Guided Analysis 機能を使って Envoy サーバー内で最も CPU を消費する C++ コードパスを特定する
- 自動分析とレポート
- OpenResty XRay について
オンラインで PHP コードの CPU 使用率が最も高いパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- CPU 使用率が最も高い PHP コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：高 CPU 使用率
- CPU 使用率が最も高い PHP コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
CockroachDB における CPU 時間の消費状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- OpenResty XRay の Guided Analysis 機能を使って CockroachDB の CPU 時間消費が最も多い Go コードパスを特定する
- 完全自動化された分析レポート
- OpenResty XRay について
- 問題：高 CPU 使用率
- OpenResty XRay の Guided Analysis 機能を使って CockroachDB の CPU 時間消費が最も多い Go コードパスを特定する
- 完全自動化された分析レポート
- OpenResty XRay について
Rust の Sled ライブラリ内部で CPU 時間がどのように消費されているか（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Rust の Sled ライブラリ内の CPU 時間消費を分析
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：高 CPU 使用率
- Rust の Sled ライブラリ内の CPU 時間消費を分析
- 完全自動化された分析とレポート
Go の etcd サーバーの CPU 時間の使用状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU を消費する Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU を消費する Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
llama.cpp プログラムと LLaMA2 モデル内部で CPU 時間がどのように消費されているか（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最もホットな C++ コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最もホットな C++ コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
オンラインで Go コードの CPU 使用率が最も高いパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
オンラインで CPU 使用率が最も高い Perl コードパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 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
OpenResty XRay を使用してオンラインで CPU 負荷の高い Lua コードパスを素早く特定する方法
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Lua コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Lua コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
OpenResty XRay を使用して、カスタム Kong プラグインの Lua 例外による CPU ボトルネックを解決した方法
- 問題：Kong サーバーの高 CPU 使用率
- 分析とレポート
- 結果：パフォーマンスの向上と CPU 使用率の低下
- 問題：Kong サーバーの高 CPU 使用率
- 分析とレポート
- 結果：パフォーマンスの向上と CPU 使用率の低下
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 または Nginx における最も CPU を消費するリクエストの分析
- システム環境
- CPU 使用率が最も高いリクエストのホスト名
- CPU 使用率が最も高いリクエストの URI
- さらに深く掘り下げる
- Web コンソールで直接実行する
- コンテナ内のアプリケーションのトレース
- ツールの実装方法
- ツールのオーバーヘッド
- システム環境
- CPU 使用率が最も高いリクエストのホスト名
- CPU 使用率が最も高いリクエストの URI
- さらに深く掘り下げる
- Web コンソールで直接実行する
- コンテナ内のアプリケーションのトレース
- ツールの実装方法
- ツールのオーバーヘッド
Lua レベル CPU フレームグラフの概要
- フレームグラフとは何か
- 簡単な Lua の例
- 複雑な Lua アプリケーション
- サンプリングのオーバーヘッド
- セキュリティ
- 互換性
- その他の種類の Lua レベルフレームグラフ
- フレームグラフとは何か
- 簡単な Lua の例
- 複雑な Lua アプリケーション
- サンプリングのオーバーヘッド
- セキュリティ
- 互換性
- その他の種類の Lua レベルフレームグラフ