オンライン Java アプリケーションの CPU、off-CPU、およびディスク IO 使用状況の分析（OpenResty XRay を使用）
- 高 CPU 使用率の問題
- CPU ブロッキングの問題
- 高ディスク IO の問題
- サポートされているバージョンと OS
- パフォーマンスへの影響とオーバーヘッド
- 今後の計画
- 高 CPU 使用率の問題
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PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトをオンラインで特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用率が高い
- PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
- 問題: メモリ使用率が高い
- PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトをオンラインで特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用率が高い
- Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
- 問題: メモリ使用率が高い
- Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
Python の Django アプリケーション内部のメモリ使用状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用量が高い
- Django アプリケーションを分析
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: メモリ使用量が高い
- Django アプリケーションを分析
- 完全自動化された分析とレポート
オンラインで Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトを特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題：メモリ使用率が高すぎる
- Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトまたは値を特定する
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：メモリ使用率が高すぎる
- Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトまたは値を特定する
- 完全自動化された分析とレポート
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 と Nginx の共有メモリ領域におけるメモリフラグメンテーションの問題
- 空の共有メモリ領域
- 類似サイズのエントリで埋める
- 奇数キーの削除
- 前半部分のキーの削除
- メモリフラグメンテーションの緩和
- 空の共有メモリ領域
- 類似サイズのエントリで埋める
- 奇数キーの削除
- 前半部分のキーの削除
- メモリフラグメンテーションの緩和
OpenResty と Nginx の共有メモリ領域が物理メモリをどのように消費するか
- Slab とメモリページ
- 割り当てられたメモリが必ずしも消費されるわけではない
- 偽のメモリリーク
- HUP による再読み込み
- Slab とメモリページ
- 割り当てられたメモリが必ずしも消費されるわけではない
- 偽のメモリリーク
- HUP による再読み込み
OpenResty と Nginx のメモリ割り当てと管理方法
- システムレベル
- アプリケーションレベル
- 従来の Nginx サーバー
- システムレベル
- アプリケーションレベル
- 従来の Nginx サーバー
LuaJIT GC64 モード
- 旧メモリ制限
- このメモリ制限に遭遇する時期
- メモリ制限はプロセスごと
- GC が管理するメモリ
- GC が管理しないメモリ
- x64 モードのメモリ上限を 4 GB に引き上げる
- 新しい GC64 モード
- GC64 モードの有効化方法
- パフォーマンスへの影響
- デバッグ分析ツールチェーン
- 旧メモリ制限
- このメモリ制限に遭遇する時期
- メモリ制限はプロセスごと
- GC が管理するメモリ
- GC が管理しないメモリ
- x64 モードのメモリ上限を 4 GB に引き上げる
- 新しい GC64 モード
- GC64 モードの有効化方法
- パフォーマンスへの影響
- デバッグ分析ツールチェーン
