如何在 OpenResty Edge 中新增自定義響應頭（無需重啟）
在 OpenResty Edge 控制檯透過頁面規則新增自定義響應頭，值可用靜態字串或內建變數，釋出後同步推送至所有閘道器叢集，無需重啟伺服器。
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藉助 OpenResty XRay，顯著最佳化效能，CPU 使用率立減
90%
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在 CentOs 上安裝 OpenResty XRay 的 Agent（使用 RPM 包倉庫）
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Python 記憶體分析器：無需改程式碼定位最佔記憶體的物件
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Rust CPU 剖析實戰：用 OpenResty XRay 找出 Sled 庫中最熱的程式碼路徑
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- 用引導式分析剖析執行中的 Rust 程序
- 解讀 Rust CPU 火焰圖：第一熱程式碼路徑
- 第二熱程式碼路徑：get_inner 與 view_for_key
- 全自動 Rust CPU 分析報告
- 常見問題
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etcd 高 CPU 使用率：用火焰圖定位最熱的 Go 程式碼路徑
- 問題症狀：etcd 佔用超過 70% 的 CPU 核心
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- 甚麼是 OpenResty XRay
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llama.cpp CPU 佔用分析：400% 的 CPU 追蹤到 ggml 熱點函式
- 執行 llama.cpp 並觀察到 400% 的 CPU 使用率
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- 分析結果：最熱的 C++ 程式碼路徑
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Ylang 生產實戰：容器追蹤、棧回溯與 Core Dump 分析（第四集，全四集）
- 透明的跨容器追蹤
- 高效的棧展開
- 分析已終止程序（core dumps）
- 極低的追蹤開銷
- 標準 Y 語言庫和工具
- 網路過濾和控制
- Y 語言編譯器的實現
- 作業系統支援
- 對開源社群的貢獻
- 結論
- 致謝
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Go 服務 CPU 使用率異常低：對執行中程序做 off-CPU 分析定位阻塞根因
- 症狀：請求湧入，Go 服務 CPU 使用率卻上不去
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Go 高 CPU 佔用：正規表示式編譯消耗了 36.8% 的 CPU 時間
- 觀察 Go 程序的高 CPU 佔用
- 使用 OpenResty XRay 剖析 Go 的 CPU 使用
- 全自動監控與報告
- 關於 OpenResty XRay
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Ylang：正規表示式、完整控制流與透明除錯符號處理（第三集，全四集）
- Y 語言的語法（接上文）
- 字串
- 內建的正規表示式支援
- 完整控制流支援
- 浮點數支援
- 與開源工具鏈的比較
- 清晰的除錯符號方式
- 除錯符號：無執行期系統開銷
- 集中的軟體包資料庫
- 模糊匹配除錯符號
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Ylang 語法詳解：探針、追蹤者/被追蹤者空間與內建資料型別（第二集，全四集）
- 語言語法（接上文）
- 宏拓展
- 追蹤者與被追蹤者空間
- 探針
- 拓展變數型別
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Python 程序 CPU 使用率只有 8%：off-CPU 分析定位阻塞的 subprocess.run 呼叫
- 症狀：請求湧入但 Python 程序 CPU 使用率上不去
- 用 OpenResty XRay 的引導式分析定位阻塞的 Python 程式碼路徑
- Insights 頁面中的全自動分析與報告
- FAQ
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捕捉 Linux 核心追蹤子系統中的兩個 bug（使用 OpenResty XRay）
- 讀取使用者空間記憶體時的核心死鎖
- 核心中 x86 斷點插入的資料競爭
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Perl 高 CPU 使用率：火焰圖定位正規表示式熱點（100% CPU 實戰排查）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引導式分析功能定位最熱的 Perl 程式碼路徑
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Lua 高 CPU 佔用排查：快速定位 Nginx/OpenResty 中最熱的 Lua 程式碼路徑
- 症狀：一個 Nginx 工作程序佔用近 100% CPU
- 使用引導式分析定位最熱的 Lua 程式碼路徑
- 透過 Insights 報告自動監控 Lua CPU 佔用
- 常見問題
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OpenResty 1.21.4.2 正式釋出
- 重點變更
- 完整變更日誌
- 反饋
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Kong 外掛 CPU 過高：被 pcall 隱藏的 Lua 異常，靠 CPU 火焰圖定位
- 問題：流量不高，Kong 外掛 CPU 卻過高
- 用 OpenResty XRay 火焰圖定位 CPU 瓶頸
- 結果：Kong CPU 使用率從 80% 降到 50%
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