在本教程中,我們將展示 OpenResty XRay 在追蹤 Perl 應用時對效能的實際影響。當 OpenResty XRay 對目標系統進行取樣和分析時,我們將觀察 CPU、記憶體、平均負載、流量吞吐量與請求延時等。OpenResty XRay 是基於我們自己的動態追蹤技術的非侵入式診斷系統。它的效能開銷極小,可以實時分析執行中的應用,幫助找出各種問題的根本原因。

應用效能在分析器執行前的表現

OpenResty XRay 的 Agent 會如何影響 Perl 編寫的目標應用?我們會在這個影片裡提供答案。

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首先,執行 top 命令檢視程序列表。

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現在,OpenResty XRay 的 Agent 沒有執行任何分析。因此,它對目標程序的效能影響嚴格為零。多虧了動態追蹤技術。它絕不會對目標程序進行任何修改。

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可以看到這個名為 perl 的程序。

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它的 CPU 利用率為 49%。

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整個系統過去一分鐘的平均負載值為 0.87。

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當前 CPU 空閒率約為 87%。

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當前可用記憶體約為 2730 MB。

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下面,讓我們執行 OpenResty XRay 來主動分析這個 Perl 程序。這樣我們就可以看到它對目標程序和目標系統的效能影響。

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分析器執行時對效能的影響

在瀏覽器中開啟 OpenResty XRay 的 Web 控制檯。

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確保我們分析的是正確的機器。

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生產模式用於分析線上的生產環境。它會盡量將對目標應用和伺服器效能的影響降至最低。不過這也意味著分析的時間可能會更長。

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前往 “Guided Analysis“ 頁面。

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選擇 “High CPU usage”。

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點選 “Next“。

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選擇我們之前看到的 Perl 應用。

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選擇我們之前在 top 指令中看到過的目標程序。

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開始分析。

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系統將持續多輪分析。

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它將持續取樣 300 秒,也就是 5 分鐘。

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讓我們回到之前的終端視窗。

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我們可以看到當前 CPU 利用率約為 50%,這隻比之前的數值高了 1%。因此,對於目標程序的 CPU 利用率來說沒有明顯的影響。

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整個系統過去一分鐘的平均負載值為 1.04,比之前的負載值 0.87 略高了一點。

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CPU 空閒率約為 85%,與之前的 87% 相差無幾。

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當前可用記憶體大約為 2725 MB,相較於之前下降了 5 MB,但仍然在正常波動範圍內。

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實際測算分析器執行對最大吞吐量與請求延時的影響

我們測量了不同情況下伺服器程序的最大吞吐量。以下是我們的發現。

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沒有安裝 OpenResty XRay 的 Agent 時,最大吞吐量約為每秒 1024 個請求。

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當 Agent 已安裝但未執行分析器時,最大吞吐量保持不變。

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當分析器正在取樣時,最大吞吐量約為每秒 1021 個請求。僅比不取樣時低 0.3%。

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可以看到,執行分析器對目標程序的最大吞吐量影響極小。

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我們再來看一下采樣過程中對請求延時的影響。以下是我們對比資料後的發現。

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沒有安裝 Agent 時,平均請求延時為 1250 微秒。

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當 Agent 已安裝但分析器未執行時,平均請求延時沒有變化。

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當分析器正在執行時,請求延時變為 1270 微秒。僅僅增加了 20 微秒。

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因此,這證明了執行分析器對請求延時的影響也極小。

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讓我們返回到 Web 控制檯。

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在 Insights 和 Dashboard 頁面進行自動分析的開銷也極低,和前面看到的是類似的。

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關於 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一個動態追蹤產品,它可以自動分析執行中的應用,以解決效能問題、行為問題和安全漏洞,並提供可行的建議。在底層實現上,OpenResty XRay 由我們的 Y 語言驅動,可以在不同環境下支援多種不同的執行時,如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

關於作者

章亦春是開源 OpenResty® 專案創始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和創始人。

章亦春(Github ID: agentzh),生於中國江蘇,現定居美國灣區。他是中國早期開源技術和文化的倡導者和領軍人物,曾供職於多家國際知名的高科技企業,如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “邊緣計算“、”動態追蹤 “和 “機器程式設計 “的先驅,擁有超過 22 年的程式設計及 16 年的開源經驗。作為擁有超過 4000 萬全球域名使用者的開源專案的領導者。他基於其 OpenResty® 開源專案打造的高科技企業 OpenResty Inc. 位於美國矽谷中心。其主打的兩個產品 OpenResty XRay(利用動態追蹤技術的非侵入式的故障剖析和排除工具)和 OpenResty Edge(最適合微服務和分散式流量的全能型閘道器軟體),廣受全球眾多上市及大型企業青睞。在 OpenResty 以外,章亦春為多個開源專案貢獻了累計超過百萬行程式碼,其中包括,Linux 核心、Nginx、LuaJITGDBSystemTapLLVM、Perl 等,並編寫過 60 多個開源軟體庫。

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