- 在应用程序级别,可以指定捕获跟踪事件时的失败条件,同时还可以配置应在日志文件条目中捕获的跟踪事件。
trace.go 文件是 Go 语言标准库中 runtime 包中的一个文件,它的作用是提供对程序运行时的跟踪和分析功能。这意味着我们可以使用 trace.go 文件来收集程序的事件和操作,进而分析和优化程序的性能。
使用Timeline可以查找和解决应用程序中的特定性能问题。它也是一个很好的工具,可以识别出Flutter所提供的所有特性的相对性能成本,并允许您做出更明智的决定,确定哪些地方需要避免某些特性,哪些地方需要使用可能会让您的应用程序脱颖而出的效果 .
Perfetto 是一个用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用程序级跟踪的服务和库、本机 + java 堆分析、使用 SQL 分析跟踪的库以及用于可视化和探索多 GB 跟踪的基于 Web 的 UI。
在 Linux 上遇到性能问题时,可使用 perfcollect 收集跟踪,以便收集有关出现性能问题时计算机上发生的状况的详细信息。
混合云环境的兴起和容器化技术(如Kubernetes)的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
本文档介绍了Apple HomeKit配件测试仪(HAT)的配置和使用方法。HAT是一个Mac应用程序,它充当多个HomeKit附件协议(HAP)客户端,用于开发、调试和测试附件功能。
这节来了解一下SqlServer中的sqlProfile工具的使用,通俗些来说,这就像当于SqlServer的后台,它可以监视当前Sqlserver的动作,方便我们了解执行过程中发生了什么。
本帖由东南亚最大的超级应用程序之一Gojek的商业智能BI前高级副总裁Crystal撰写。以下是摘要,原文点击标题:
Slack 利用其自定义的跟踪架构来协助排查通知发送问题。该跟踪架构的帮助下,他们解决通知问题的速度提高了 30%,而且减少了将问题升级给开发团队的次数。该架构还简化了分析管道,并为数据科学团队解锁了新的应用场景。
BPF 是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点,其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。
官方示例:Eventdrv - Code Samples | Microsoft Learn
Visual Studio 2010 Ultimate 版本有个新功能IntelliTrace(智能跟踪),IntelliTrace被引入到Visula Studio中来加速我们对.NET应用程序的调试,它通过对预先设置的事件和方法在运行过程中的跟踪并将其有效地传递给调试执行者,从而快速的传递程序在执行过程中的状态和各种信息来帮助开发者更好的调试程序,快速的发现问题。实际上,在Visual Studio 2010之前,Microsoft Visual Stuido已经帮助我们很好的继承了调试工具,比如对变量
当碰到内核线程的资源使用异常时,很多常用的进程级性能工具,并不能直接用到内核线程上。这时,我们就可以使用内核自带的 perf 来观察它们的行为,找出热点函数,进一步定位性能瓶颈。不过,perf 产生的汇总报告并不直观,所以我通常也推荐用火焰图来协助排查。
若要安装最新版 dotnet-trace NuGet 包,请使用 dotnet tool install 命令:
在 .NET Core 3.0 中,我们将引入一套工具,这些工具利用 .NET 运行时中的新功能,使诊断和解决性能问题变得更加容易。
Laravel telescope是Laravel应用程序的调试工具。它提供了观察应用程序的全面视图,包括当前路由、HTTP 请求、数据库查询、日志和事件。
Slack利用其自定义的跟踪架构来协助排查通知发送问题。该跟踪架构的帮助下,他们解决通知问题的速度提高了 30%,而且减少了将问题升级给开发团队的次数。该架构还简化了分析管道,并为数据科学团队解锁了新的应用场景。
Roslyn的PM(程序经理) Bill Chiles,Roslyn使用纯托管代码开发,但性能超过之前使用C++编写的原生实现,这有什么秘诀呢?他最近写了一篇文章叫做《Essential Performance Facts and .NET Framework Tips》里头推荐了一个性能分析工具《Improving Your App's Performance with PerfView》。PerfView能够收集Windows事件跟踪(ETW)数据来追踪程序的调用流向,这些程序通过调用哪个函数识别频率。
eBPF 是什么呢? 从它的全称“扩展的伯克利数据包过滤器 (Extended Berkeley Packet Filter)” 来看,它是一种数据包过滤技术,是从 BPF (Berkeley Packet Filter) 技术扩展而来的。顾名思义BPF来源于伯克利大学, 最早应用于网络数据包过滤器,它比当时最先进的抓包技术快20倍,其主要得利于它的两个设计:
在 Net Core 2.2 中,官方文档表示,对 EventListener 这个日志监视类的内容进行了扩充,同时赋予了跟踪 CoreCLR 事件的权限;通过跟踪 CoreCLR 事件,比如通过跟踪 CoreCLR 事件,可以了解和收集到比如 GC,JIT,ThreadPool,intreop 这些运行时服务的行为;通过使用配置注入,我们将获得一种动态跟踪事件的能力。
流数据处理正处于蓬勃发展中,可以提供更实时的数据以实现更好的数据洞察,同时从数据中进行分析的流程更加简化。在现实世界中数据生产是一个连续不断的过程(例如,Web服务器日志,移动应用程序中的用户活跃,数据库事务或者传感器读取的数据)。正如其他人所指出的,到目前为止,大部分数据架构都是建立在数据是有限的、静态的这样的基本假设之上。为了缩减连续数据生产和旧”批处理”系统局限性之间的这一根本差距,引入了复杂而脆弱(fragile)的端到端管道。现代流处理技术通过以现实世界事件产生的形式对数据进行建模和处理,从而减轻了对复杂解决方案的依赖。
性能工具之所以使用扩展的BPF,部分原因在于它的可编程性。BPF程序可以执行自定义等待时间计算和统计摘要。仅这些功能就可以构成一个有趣的工具,并且还有许多其他具有这些功能的跟踪工具。使BPF与众不同的是,它还高效且生产安全,并且内置于Linux内核中。使用BPF,您可以在生产环境中运行这些工具,而无需添加任何新的内核组件。
最为常用的诊断事件是10046和10053事件。10046事件是Oracle提供的内部事件,是对SQL_TRACE的增强。Oracle的10046事件,可以跟踪应用程序所执行的SQL语句,并且得到其解析次数、执行次数、CPU使用时间等信息。这对DBA来分析、定位数据库性能问题是非常有用的。
下表的这些工具有些是属于BCC或者bpftrace,或为这本书创建的。一些工具同时出现在BCC和bpftrace中。下表出了本节介绍的工具的来源(BT是bpftrace的缩写。)
如今,一种最为流行的架构设计模式便是将应用程序单体分解为更小的微服务。然后,每个微服务负责应用程序的特定方面或功能。例如,一个微服务可能负责提供外部 API 请求,而另一个可能处理前端的数据获取。
runtime/trace[2]包含了一个强大的工具,用于理解和排查Go程序。其中的功能允许人们生成一段时间内每个Goroutine执行的跟踪记录。通过 go tool trace 命令[3](或出色的开源工具gotraceui[4]),我们可以可视化和探索这些跟踪记录中的数据。
作为一个程序员,在日常工作中,我们往往对于程序的运行情况十分关注,而随着计算机系统变得越来越复杂,人们想要详细地了解软件和系统内核的行为也变得越来越困难,这导致在计算机系统中,“黑天鹅”事件越来越多,甚至很多“黑天鹅”事件其实是长期没有被发现的“灰犀牛”事件。因此,从系统中收集和分析数据显得至关重要。此时,一个能够监控、嗅探内核运行状态的工具包就显得十分重要了,BPF 就是这样一个工具包。
开始-运行-输入“gpedit.msc”,打开组策略编辑器,在右边的计算机配置-管理模板-系统,双击“显示关闭事件跟踪程序”,设置为己禁用
Android Profiler分为三大模块: cpu、内存 、网络。基本的使用在上一篇文章有讲到。这里详细说一下。
eBPF (扩展的伯克利数据包过滤器) 是一项强大的网络和性能分析工具,被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码,而无需重启内核或更改内核源代码。这个特性使得 eBPF 能够提供极高的灵活性和性能,使其在网络和系统性能分析方面具有广泛的应用。此外,eBPF 还支持使用 USDT (用户级静态定义跟踪点) 捕获用户态的应用程序行为。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系,可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
Oracle故障诊断有助于预防,检测,诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误,元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
在上一篇中,我们讲解了哈勃沙箱的技术点,详细分析了静态检测和动态检测的流程。本篇接着对动态检测的关键技术点进行分析,包括strace,sysdig,volatility。volatility的介绍不会太深入,内存取证这部分的研究还需要继续。
在all in拥抱云原生的大环境中,分布式系统已经成为标配,传统的服务器逐渐弹性化,上层接触到的跟多的是虚拟资源模式。然而,随着系统规模和复杂度的增加,分布式系统中的问题变得越来越难以排查和修复。在这种情况下,分布式追踪技术成为了必不可少的工具,以帮助开发者理解系统行为和性能,并快速识别和解决问题。
CRUD 系统和事件溯源设计是两种不同的软件架构方法,用于处理数据和应用程序的状态。以下是它们的区别以及各自适用的场景:
BPF 全称是「Berkeley Packet Filter」,中文翻译为「伯克利包过滤器」。它源于 1992 年伯克利实验室,Steven McCanne 和 Van Jacobson 写得一篇名为《The BSD Packet Filter: A New Architecture for User-level Packet Capture》的论文。该论文描述是在 BSD 系统上设计了一种新的用户级的数据包过滤架构。在性能上,新的架构比当时基于栈过滤器的 CSPF 快 20 倍,比之前 Unix 的数据包过滤器,例如:SunOS 的 NIT(The Network Interface Tap )快 100 倍。
微软开源技术公司于发布了Tx,这是一个Apache 2协议的开源项目,可以使用日志/跟踪文件辅助调试,以及创建实时监控和告警系统。 下面是几个引人关注的功能—— 允许在原始事件源上使用LINQ 允许在真实事件源上使用“反应式扩展框架(Reactive Extensions)”,而且支持事件序列的多路复用(单个包含不同类型事件的序列,其中事件的顺序为其发生顺序)。 可以提供跨多个事件源的单一查询,而且用于实时查询和过去历史查询的API相同。 可以在历史日志和跟踪文件的一次读中执行多个查询——例如:统计所有
1、在内核中:开启磁盘IO事件的插桩观测。 2、在内核中,针对每个事件:向perf缓冲区写入一条记录。如果使用了跟踪点技术(推荐方式),记录中会包含关于磁盘IO的几个元数据字段。 3、在用户空间:周期性地将所有事件的缓冲区内容复制到用户空间4。在用户空间:遍历每个事件,解析字节字段的事件元数据字段。其他字段会被忽略。 5。在用户空间:生成字节字段的直方图摘要。
一个好的程序员能够在系统出现问题之后马上定位错误的根源并找到正确的解决方案,一个更好的程序员能够根据当前的运行状态预知未来可能发生的问题,并将问题扼杀在摇篮中。诊断跟踪能够帮助我们有效地纠错和排错《几种基本诊断跟踪编程方式》提供了7个实例演示了针对TraceSource、EventSource和DiagnosticSource的基本用法,其实它们还具有一个更“高级”的使用方式。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》)
在排查网络问题与深入了解网络协议的工作原理的时候,sre最常使用tcpdump。但是实际上tcpdump只能告诉你网络上传输了哪些包,没有体现为什么这么传输,在排查网络丢包问题的时候是存在一定的局限性的。这时候就需要依赖BCC这个工具来深入地排查网络的问题了。(对于tcpdump与bcc的使用后续可以单独介绍)。
原文地址:https://blog.px.dev/ebpf-function-tracing/
BPF是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点,其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。
Sentry 可以通过建议可能将错误引入您的代码库的可疑提交来帮助您更快地解决错误。这是通过配置提交跟踪启用的。需要集成您的源代码管理解决方案并添加您的代码存储库才能启用提交跟踪,有关更多信息,请参阅此链接。
如今随着社交媒体的兴起,互联网的快速发展,应用程序变得越来越复杂,需要处理的任务也越来越多。
Google 已经把页面加载速度纳入了页面排名影响因素,所以现在建立一个对搜索引擎友好的站点,除了要进行 SEO (页面优化和获取外链即)之外,还要考虑选择一个运行稳定而且速度不错的主机,以及网站程序的优化。
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