(This is based on Table 4.1 "Linux Crisis Tools" in SysPerf 2.) Some longer notes: [1] bcc and bpftrace have many overlapping tools: the bcc ones are more capable (e.g., CLI options), and the bpftrace ones can be edited on the fly. But that's not to say that one is better or faster than the other: They emit the same BPF bytecode and are equally fast once running. Also note that bcc is evolving and
Sometimes debuggers and profilers are obviously broken, sometimes it's subtle and hard to spot. From my flame graphs page: (Click for original SVG.) This is pretty common and usually goes unnoticed as the flame graph looks ok at first glance. But there are 15% of samples on the left, above "[unknown]", that are in the wrong place and missing frames. The problem is that this system has a default li
Ever wanted more different ways to understand what’s going on in a program? Here I catalogue a huge variety of tracing methods you can use for varying types of problems. Tracing has been such a long-standing interest (and job) of mine that some of these will novel and interesting to anyone who reads this. I’ll guarantee it by including 2 novel tracing tools I’ve made and haven’t shared before (loo
When I spent a summer as a Google intern in 2006, one of the many pleasant surprises was Google’s pprof tool, which makes profiling a C++ program’s CPU and memory usage incredibly easy. It had already been open sourced, and when I returned to grad school, I incorporated pprof into my standard development toolbox when writing C programs. Later, when I was back at Google working on Go, implementing
tl;dr In our continued efforts to expand and improve your profiling experience, we are excited to announce new additions to our language support: Ruby and Python. All the features that are described in this blog post have recently been released as part v0.26.0 of Parca Agent. ~~While currently these language supports are in beta, they can be enabled using the --enable-ruby-unwinding and --enable-p
A graphical Python profiler that provides a clear view of your application's execution while being both low-overhead and easy to use. Install Live Demo Learn More Quickly see everything your application is doing, without modifying any of your code FunctionTrace can be called on existing Python applications with absolutely no modifications, and provides a complete and precise view of your applicati
Memray公式サイトのキャプチャ インストール方法は以下のとおりです。 $ pip install memray Memrayの基本的な使い方 Memrayがインストールされていると、memrayコマンドが使えるようになります。 プロファイリング対象のスクリプトをmemrayから実行すると、スクリプトを実行した同じフォルダに実行時のプロファイリング結果がバイナリ形式でファイルに保存されます。 プロファイルの実行 サンプルのPythonスクリプトとしてsample.pyを準備します。以下のコードでは、状態表示をわかりやすくするために1秒間の待ちを入れています。実行内容は、リスト内包表記で要素数が約1億個のリストを生成しています。 sample.py - リスト内包表記でリストを作る import time time.sleep(1) # 状態表示をわかりやすくするために1秒待つ resul
こんにちは。サイバーエージェントの杉浦です。 連載「5分でわかる！Kubernetes/CloudNative Topics」の第6回は、オブザーバビリティに注目して、Kubernetesにおける継続的プロファイリングについて取り上げます。 オブザーバビリティとプロファイル 安定してサービスを提供するためには、デプロイしたアプリケーションの状態を継続的に観測し、不具合やその予兆を察知・対処していく必要があります。 アプリケーションの状態を観測する能力をオブザーバビリティ（Observability[1]）といいます。このオブザーバビリティを確保するにあたってどのようなデータを用意すべきか、従来ではメトリクス・トレース・ログの3つを柱とすべきだとされていました。 それぞれメトリクスはCPU使用率やメモリ使用量といった時系列の数値データ、トレースは個々のアプリケーションを伝播する特定のリクエス
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
