OpenResty XRay AI 助手：讓每一份分析資料都能開口說話
- 它和“把報告貼進 ChatGPT”有甚麼區別？
- 三個典型場景
- 關於可靠性，坦誠地說
- 常見問題：AI 能讀懂火焰圖嗎？
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Openresty-Xray
OpenResty 私有庫：高效能 Lua 與 Nginx 模組
- 完整目錄
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- 許可方式
- 常見問題
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二進位制漏洞掃描：識別 Backport 補丁，消除誤報
- 為甚麼版本匹配漏洞掃描會失效：三類疊加代價
- OpenResty XRay 的二進位制漏洞掃描如何工作：證據優先模型
- 實戰案例：Rocky Linux 雙版本 OpenSSL 場景下的二進位制漏洞掃描
- 從告警疲勞到精準：可持續的漏洞掃描實踐
- 為甚麼版本匹配漏洞掃描會失效：三類疊加代價
- OpenResty XRay 的二進位制漏洞掃描如何工作：證據優先模型
- 實戰案例：Rocky Linux 雙版本 OpenSSL 場景下的二進位制漏洞掃描
- 從告警疲勞到精準：可持續的漏洞掃描實踐
不改程式碼、不重啟服務：OpenResty XRay 如何對生產環境做全棧動態追蹤
- 現有動態追蹤框架的技術權衡與生產環境侷限性
- OpenResty XRay 的動態追蹤架構級突破
- 全棧火焰圖
- 能力邊界的持續擴充套件
- 現有動態追蹤框架的技術權衡與生產環境侷限性
- OpenResty XRay 的動態追蹤架構級突破
- 全棧火焰圖
- 能力邊界的持續擴充套件
OpenResty XRay 是甚麼
- 以“零侵入”重構生產環境效能分析
- 將海量遙測資料轉化為可執行的洞察
- 適應彈性架構的無感觀測能力
- 賦能高可用架構的長期主義
- 以“零侵入”重構生產環境效能分析
- 將海量遙測資料轉化為可執行的洞察
- 適應彈性架構的無感觀測能力
- 賦能高可用架構的長期主義
一次無法重啟的 Nginx 記憶體洩漏，我們是如何在生產環境把它抓出來的
- 一次生產環境記憶體洩漏的完整解剖
- 為甚麼這類問題幾乎無解？
- 從“靠運氣”到“可預測”
- 當效能問題超越“工具”範疇”
- 一次生產環境記憶體洩漏的完整解剖
- 為甚麼這類問題幾乎無解？
- 從“靠運氣”到“可預測”
- 當效能問題超越“工具”範疇”
從 9萬 QPS 到 6千：一次壓測暴露的 15 倍效能黑洞，我們如何用 OpenResty XRay 定位根因
- 93% 損耗背後的觀測盲區
- OpenResty XRay 揭示連線複用問題
- 對比分析發現編譯選項問題
- 編譯器選項對指令執行效率的影響
- 15 倍 QPS 差異的工程性覆盤
- 93% 損耗背後的觀測盲區
- OpenResty XRay 揭示連線複用問題
- 對比分析發現編譯選項問題
- 編譯器選項對指令執行效率的影響
- 15 倍 QPS 差異的工程性覆盤
修復 OpenResty 中 LuaJIT RSS 記憶體洩漏：無需重啟即可消除 OOM Kill
- 甚麼是 LuaJIT「偽記憶體洩漏」？
- 用真實生產資料診斷問題
- 為甚麼常規修復手段無效
- LuaJIT-plus 如何在分配器層面解決
- 上線後的生產收益
- 甚麼是 LuaJIT「偽記憶體洩漏」？
- 用真實生產資料診斷問題
- 為甚麼常規修復手段無效
- LuaJIT-plus 如何在分配器層面解決
- 上線後的生產收益
我們如何在一個 500k QPS 的 OpenResty 閘道器中定位 244 毫秒的效能異常
- 當“地震儀”找不到震源
- 從經驗主義到動態觀測的價值轉化
- 可量化的工程效率與資源最佳化指標
- 構建持續效能觀測能力
- 當“地震儀”找不到震源
- 從經驗主義到動態觀測的價值轉化
- 可量化的工程效率與資源最佳化指標
- 構建持續效能觀測能力
如何在生產環境中定位 Java 記憶體洩漏——無需堆轉儲、無需重啟
- 為甚麼多次 Full GC 後堆記憶體仍未回落
- 如何在不匯出堆轉儲的情況下定位生產環境的 Java 記憶體洩漏
- 如何定位 Java 記憶體洩漏：一套可複用的三步法
- 為甚麼用 OpenResty XRay 定位 Java 記憶體洩漏
- 常見問題
- 為甚麼多次 Full GC 後堆記憶體仍未回落
- 如何在不匯出堆轉儲的情況下定位生產環境的 Java 記憶體洩漏
- 如何定位 Java 記憶體洩漏：一套可複用的三步法
- 為甚麼用 OpenResty XRay 定位 Java 記憶體洩漏
- 常見問題
當”黑盒”外掛吃掉 45% CPU，我們如何在無原始碼情況下定位到 Lua 第 93 行
- 當 perf 遇到“黑盒”
- 從取樣到全棧動態追蹤
- 拿到證據鏈
- 從“發生了甚麼”到“為甚麼”
- 當 perf 遇到“黑盒”
- 從取樣到全棧動態追蹤
- 拿到證據鏈
- 從“發生了甚麼”到“為甚麼”
OpenResty XRay 如何精準定位 Gzip 配置的隱性成本
- 效能問題往往在不起眼的地方
- OpenResty XRay 如何定義效能瓶頸的“根因”
- 效能瓶頸的可量化真相
- 從經驗到方法論
- 效能問題往往在不起眼的地方
- OpenResty XRay 如何定義效能瓶頸的“根因”
- 效能瓶頸的可量化真相
- 從經驗到方法論
如何使用 OpenResty XRay 快速定位 C++ 程序的記憶體洩漏
- 技術困境與初步診斷
- 火焰圖指路，鎖定記憶體洩漏的“重災區”
- 從被動應對到主動賦能：XRay 帶來的排障新閉環
- 總結
- 技術困境與初步診斷
- 火焰圖指路，鎖定記憶體洩漏的“重災區”
- 從被動應對到主動賦能：XRay 帶來的排障新閉環
- 總結
無侵入式 Java 探針：生產環境無 Java Agent 捕獲方法引數
- 為甚麼無侵入式 Java 探針在生產環境很重要
- 實戰演示：在生產環境捕獲 Java 方法引數
- OpenResty XRay 與常見 Java Profiler 的差異
- 常見問題
- 為甚麼無侵入式 Java 探針在生產環境很重要
- 實戰演示：在生產環境捕獲 Java 方法引數
- OpenResty XRay 與常見 Java Profiler 的差異
- 常見問題
別讓”大資料”淹沒你：OpenResty XRay 如何用最少資料，定位最棘手問題
- “更多資料”不等於“更多洞察”
- OpenResty XRay 有何不同？
- XRay 在真實場景中的應用案例
- “更多資料”不等於“更多洞察”
- OpenResty XRay 有何不同？
- XRay 在真實場景中的應用案例
金融服務記憶體飆升：OpenResty XRay 透過一張火焰圖，讓佔用降至 40%
- 精準定位記憶體洩漏根因
- 顯著的最佳化成效
- 延展閱讀
- 總結
- 精準定位記憶體洩漏根因
- 顯著的最佳化成效
- 延展閱讀
- 總結
OpenResty XRay 如何用 Node.js 函式探針實現監控新正規化
- 為甚麼你需要無侵入式函式探針的新正規化？
- 實戰演示：監控函式引數
- 頂尖團隊如何利用無侵入式探針提升研發效能？
- 總結
- 為甚麼你需要無侵入式函式探針的新正規化？
- 實戰演示：監控函式引數
- 頂尖團隊如何利用無侵入式探針提升研發效能？
- 總結
應用卡頓？OpenResty XRay 一鍵揭秘 75 毫秒阻塞背後的真相
- 效能“疑雲”：CPU 資源爭用浮出水面
- 真兇現形：阻塞的 Lua IO 操作
- 全面評估事件迴圈的阻塞程度
- 使用 OpenResty XRay 告別 Nginx 效能噩夢
- 效能“疑雲”：CPU 資源爭用浮出水面
- 真兇現形：阻塞的 Lua IO 操作
- 全面評估事件迴圈的阻塞程度
- 使用 OpenResty XRay 告別 Nginx 效能噩夢
雙重瓶頸併發？OpenResty XRay 多維分析破解效能難題
- 整體 CPU 使用分析
- 深入模組內部分析
- 壓縮策略深度分析
- 分析結論
- 最佳化解決方案
- 整體 CPU 使用分析
- 深入模組內部分析
- 壓縮策略深度分析
- 分析結論
- 最佳化解決方案
分析線上 Node.js 應用的 CPU 使用情況（使用 OpenResty XRay）
- Node.js 應用中的高 CPU 使用率問題
- Node.js 應用中的 CPU 阻塞問題
- 支援的 Node.js 版本和作業系統
- 效能影響和額外負擔
- 下一步的計劃
- Node.js 應用中的高 CPU 使用率問題
- Node.js 應用中的 CPU 阻塞問題
- 支援的 Node.js 版本和作業系統
- 效能影響和額外負擔
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從崩潰到根因：OpenResty XRay 如何將 Nginx 記憶體踩踏問題分析得明明白白
- 一個讓運維團隊徹夜難眠的 Nginx 崩潰案例
- 如何用 OpenResty XRay 精準捕獲記憶體踩踏的“第一現場”
- 二次開發如何意外破壞了 Nginx 的生命週期管理
- 一個讓運維團隊徹夜難眠的 Nginx 崩潰案例
- 如何用 OpenResty XRay 精準捕獲記憶體踩踏的“第一現場”
- 二次開發如何意外破壞了 Nginx 的生命週期管理
UDB + OpenResty XRay：解鎖 OpenResty 應用效能之謎
- OpenResty XRay 如何協同 UDB 增效
- 實戰：使用 UDB 與 OpenResty XRay 分析 OpenResty 應用的 Lua 程式碼呼叫棧
- 時間旅行除錯的優勢
- OpenResty XRay 如何協同 UDB 增效
- 實戰：使用 UDB 與 OpenResty XRay 分析 OpenResty 應用的 Lua 程式碼呼叫棧
- 時間旅行除錯的優勢
UDB 與 OpenResty XRay 如何讓你看透 Perl 程式碼執行全過程
- UDB 是甚麼？
- 實戰：使用 OpenResty XRay 與 UDB 分析 Perl 應用的程式碼呼叫棧
- 為甚麼越來越多開發者選擇 UDB？
- UDB 是甚麼？
- 實戰：使用 OpenResty XRay 與 UDB 分析 Perl 應用的程式碼呼叫棧
- 為甚麼越來越多開發者選擇 UDB？
如何用時間旅行呼叫棧除錯 Java 檔案 I/O
- IDE 斷點和 coredump 在 Java 檔案 I/O 排查中的短板
- 從 native write() 系統呼叫重建完整的 Java 呼叫棧
- 用時間旅行回放一步步除錯 Java 檔案 I/O
- 常見問題
- IDE 斷點和 coredump 在 Java 檔案 I/O 排查中的短板
- 從 native write() 系統呼叫重建完整的 Java 呼叫棧
- 用時間旅行回放一步步除錯 Java 檔案 I/O
- 常見問題
結合 UDB 的時間旅行功能，揭秘 Python 程式碼執行過程
- UDB 在 Python 除錯中的獨特價值
- 結合 OpenResty XRay 增強除錯能力
- 實戰案例：分析 Python 網路請求的呼叫棧
- 總結
- UDB 在 Python 除錯中的獨特價值
- 結合 OpenResty XRay 增強除錯能力
- 實戰案例：分析 Python 網路請求的呼叫棧
- 總結
技術案例：如何使用 OpenResty XRay 追蹤一個 LRU 快取引發的記憶體洩漏
- 隱形殺手：看不見的記憶體洩漏如何威脅業務穩定性
- 揭秘記憶體洩漏的完整調查過程
- 從困境到飛躍：一次精準的診斷
- 隱形殺手：看不見的記憶體洩漏如何威脅業務穩定性
- 揭秘記憶體洩漏的完整調查過程
- 從困境到飛躍：一次精準的診斷
技術實戰：OpenResty XRay 實現 DNS 服務效能 60% 最佳化的案例解析
- 當“生命線”DNS 服務遭遇效能危機
- OpenResty XRay 如何一步步調查罪魁禍首
- 精準“治療”：三步重獲新生
- 總結：僅用幾分鐘，我們做到了甚麼
- 當“生命線”DNS 服務遭遇效能危機
- OpenResty XRay 如何一步步調查罪魁禍首
- 精準“治療”：三步重獲新生
- 總結：僅用幾分鐘，我們做到了甚麼
動態追蹤的瑞士軍刀：Y 語言如何讓動態追蹤不再複雜
- 行業痛點：為甚麼我們迫切需要一門全新的追蹤語言？
- 技術硬實力：Y 語言憑甚麼敢說“革命性”？
- Y 語言語法：熟悉的 C，更強大的追蹤能力
- 殺手級應用場景：解決傳統工具無法解決的問題
- 全平臺支援：沒有 Y 語言到不了的地方
- 行業痛點：為甚麼我們迫切需要一門全新的追蹤語言？
- 技術硬實力：Y 語言憑甚麼敢說“革命性”？
- Y 語言語法：熟悉的 C，更強大的追蹤能力
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- 全平臺支援：沒有 Y 語言到不了的地方
OpenResty XRay 重要突破：無侵入分析 Java 應用記憶體與 Envoy Lua 效能
- 無需侵入，徹底洞察 Java 應用記憶體
- 首次打通 Envoy 內 Lua 效能黑盒
- 無需侵入，徹底洞察 Java 應用記憶體
- 首次打通 Envoy 內 Lua 效能黑盒
為甚麼動態追蹤才是生產環境除錯的未來
- 現代軟體中看不見的危機
- 傳統工具為何會失效？
- 故障排除的新正規化：動態追蹤
- OpenResty XRay 的獨特之處
- 現代軟體中看不見的危機
- 傳統工具為何會失效？
- 故障排除的新正規化：動態追蹤
- OpenResty XRay 的獨特之處
深入動態追蹤技術：OpenResty XRay 如何徹底改變問題診斷方式
- 動態追蹤：解決複雜系統問題的利器
- 為甚麼選擇 OpenResty XRay？
- 產品聚焦：XRay 在真實場景中的應用案例
- 常見誤區與 FAQ
- 動態追蹤：解決複雜系統問題的利器
- 為甚麼選擇 OpenResty XRay？
- 產品聚焦：XRay 在真實場景中的應用案例
- 常見誤區與 FAQ
日誌、埋點、A/B 測試都不夠用了？你該瞭解”動態追蹤”
- 傳統方法 vs 動態追蹤：效率與控制力的革命
- 動態追蹤：系統的“透視眼”
- 從火焰圖到系統全景
- 為甚麼選擇 OpenResty XRay？
- 動態追蹤的新邊界
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- 動態追蹤：系統的“透視眼”
- 從火焰圖到系統全景
- 為甚麼選擇 OpenResty XRay？
- 動態追蹤的新邊界
可觀測性的下一站：OpenResty XRay 如何重新定義問題排查
- 現代軟體架構下的問題排查為何越來越難？
- 趨勢洞察：可觀測技術的未來
- 動態追蹤技術是如何打通抽象層的
- 實戰案例：線上上 Kong 服務中實時統計外掛資源消耗
- 現代軟體架構下的問題排查為何越來越難？
- 趨勢洞察：可觀測技術的未來
- 動態追蹤技術是如何打通抽象層的
- 實戰案例：線上上 Kong 服務中實時統計外掛資源消耗
為甚麼動態追蹤落地難？OpenResty XRay 如何破局？
- 動態追蹤技術的落地痛點
- OpenResty XRay：新一代動態追蹤解決方案
- 動態追蹤的未來
- 動態追蹤技術的落地痛點
- OpenResty XRay：新一代動態追蹤解決方案
- 動態追蹤的未來
從黑盒到白盒：OpenResty XRay 讓系統問題無所遁形
- OpenResty XRay：黑盒變白盒的動態追蹤利器
- 全方位多角度的分析能力
- 實際案例分享
- 產品願景
- OpenResty XRay：黑盒變白盒的動態追蹤利器
- 全方位多角度的分析能力
- 實際案例分享
- 產品願景
OpenResty XRay 助力 LLVM clang 效能最佳化實踐
- 甚麼是 LLVM/clang
- OpenResty XRay 分析過程
- 最佳化實施與成果
- 甚麼是 LLVM/clang
- OpenResty XRay 分析過程
- 最佳化實施與成果
自我最佳化：OpenResty XRay 的效能蛻變
- 顯著的最佳化成果
- Ylang 語言：動態追蹤的理想工具
- 技術協同的典範
- 顯著的最佳化成果
- Ylang 語言：動態追蹤的理想工具
- 技術協同的典範
OpenResty XRay 助力指令碼效能提升 44 倍
- 真實案例：從發現瓶頸到顯著提速
- OpenResty XRay 的工作原理
- 最佳化效果
- 支適用場景與實踐建議
- 真實案例：從發現瓶頸到顯著提速
- OpenResty XRay 的工作原理
- 最佳化效果
- 支適用場景與實踐建議
跨介質資料結構漂移：OpenResty XRay 助力效能提升 20 倍
- 效能挑戰與突破
- 20 倍效能提升的實際意義
- 未來展望
- 效能挑戰與突破
- 20 倍效能提升的實際意義
- 未來展望
從 OOM 到 O(1)：OpenResty 流式 JSON 解析器的實現之道
- JSONL 格式與傳統 JSON 的區別
- 解決方案
- 技術驗證
- 持續最佳化
- 技術啟示
- JSONL 格式與傳統 JSON 的區別
- 解決方案
- 技術驗證
- 持續最佳化
- 技術啟示
從數天到數小時：OpenResty XRay 如何讓 Linux shred 工具提速幾十倍
- 問題分析
- XRay 實戰效果
- 最佳化過程
- 應用價值
- 總結與展望
- 問題分析
- XRay 實戰效果
- 最佳化過程
- 應用價值
- 總結與展望
實戰分享：OpenResty XRay 讓 Ylang 編譯器效能翻倍
- 顯著的最佳化成果
- Ylang 語言：動態追蹤的理想工具
- 技術協同的典範
- 顯著的最佳化成果
- Ylang 語言：動態追蹤的理想工具
- 技術協同的典範
Java Tomcat 響應慢：用單請求 PCAP 精準定位慢請求
- 診斷 Tomcat 響應慢，精準捕獲慢請求
- 選擇性抓包：按響應時間、狀態碼、路徑過濾
- 每個慢請求單獨下載對應 PCAP 包
- 區分服務端延遲與網路延遲
- 支援 Spring Boot 內嵌 Tomcat 場景
- 診斷 Tomcat 響應慢，精準捕獲慢請求
- 選擇性抓包：按響應時間、狀態碼、路徑過濾
- 每個慢請求單獨下載對應 PCAP 包
- 區分服務端延遲與網路延遲
- 支援 Spring Boot 內嵌 Tomcat 場景
Java 應用效能剖析：CPU、Off-CPU 與磁碟 I/O 分析（無 Safepoint 偏差）
- 用火焰圖剖析 Java CPU 熱點
- Off-CPU Java 效能分析：鎖等待與阻塞診斷
- Java 磁碟 I/O 剖析：追蹤檔案與套接字寫入
- 支援 OpenJDK 8/11/17/21 應用剖析
- 自動化取樣與專家分析
- 效能影響與開銷
- 常見問題
- 用火焰圖剖析 Java CPU 熱點
- Off-CPU Java 效能分析：鎖等待與阻塞診斷
- Java 磁碟 I/O 剖析：追蹤檔案與套接字寫入
- 支援 OpenJDK 8/11/17/21 應用剖析
- 自動化取樣與專家分析
- 效能影響與開銷
- 常見問題
OpenResty XRay 的 Web 控制檯快速導覽
- Insight 頁面介紹
- 自動報告詳情
- Dashboard 效能指標儀表盤
- 使用 Guided Analysis 線上分析
- 系統設定與配置頁
- Insight 頁面介紹
- 自動報告詳情
- Dashboard 效能指標儀表盤
- 使用 Guided Analysis 線上分析
- 系統設定與配置頁
使用 XRay 診斷 Python 應用的硬碟 I/O 高問題
- 定位硬碟 I/O 高的 Python 程序
- 使用火焰圖追蹤 Python 磁碟讀寫程式碼路徑
- 自動磁碟 I/O 分析報告
- 常見問題
- 定位硬碟 I/O 高的 Python 程序
- 使用火焰圖追蹤 Python 磁碟讀寫程式碼路徑
- 自動磁碟 I/O 分析報告
- 常見問題
生產環境如何追蹤 PHP 異常（無需重啟應用）
- 使用引導式分析功能分析 PHP 應用中的程式異常
- 全自動分析報告
- 常見問題
- 使用引導式分析功能分析 PHP 應用中的程式異常
- 全自動分析報告
- 常見問題