我们如何在一个 500k QPS 的 OpenResty 网关中定位 244 毫秒的性能异常
- 被健康平均值掩盖的延迟尖刺与 CPU 浪费
- 无需改代码、无需重启：OpenResty 延迟问题排查
- 优化结果：延迟毛刺消除，CPU 使用率下降 30%
- 常见问题
- 被健康平均值掩盖的延迟尖刺与 CPU 浪费
- 无需改代码、无需重启：OpenResty 延迟问题排查
- 优化结果：延迟毛刺消除，CPU 使用率下降 30%
- 常见问题
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Gzip CPU 占用过高的根因：压缩级别 6 吃掉了 54% 的 CPU
- Gzip 压缩如何在生产环境中吃掉了 54% 的 CPU
- Gzip CPU 占用为何如此之高：配置级根因诊断
- 量化 Gzip 与 Brotli 的 CPU 开销
- 从凭感觉到数据驱动的压缩调优
- Gzip 压缩如何在生产环境中吃掉了 54% 的 CPU
- Gzip CPU 占用为何如此之高：配置级根因诊断
- 量化 Gzip 与 Brotli 的 CPU 开销
- 从凭感觉到数据驱动的压缩调优
双重瓶颈并发？OpenResty XRay 多维分析破解性能难题
- 整体 CPU 使用分析
- 深入模块内部分析
- 压缩策略深度分析
- 分析结论
- 优化解决方案
- 整体 CPU 使用分析
- 深入模块内部分析
- 压缩策略深度分析
- 分析结论
- 优化解决方案
零侵入 Node.js CPU 性能分析：火焰图实战
- Node.js 应用中的高 CPU 使用率问题
- Node.js 应用中的 CPU 阻塞问题
- 支持的 Node.js 版本和操作系统
- 性能影响和额外负担
- 下一步的计划
- Node.js 应用中的高 CPU 使用率问题
- Node.js 应用中的 CPU 阻塞问题
- 支持的 Node.js 版本和操作系统
- 性能影响和额外负担
- 下一步的计划
Java 应用性能剖析：CPU、Off-CPU 与磁盘 I/O 分析（无 Safepoint 偏差）
- 用火焰图剖析 Java CPU 热点
- Off-CPU Java 性能分析：锁等待与阻塞诊断
- Java 磁盘 I/O 剖析：追踪文件与套接字写入
- 支持 OpenJDK 8/11/17/21 应用剖析
- 自动化采样与专家分析
- 性能影响与开销
- 常见问题
- 用火焰图剖析 Java CPU 热点
- Off-CPU Java 性能分析：锁等待与阻塞诊断
- Java 磁盘 I/O 剖析：追踪文件与套接字写入
- 支持 OpenJDK 8/11/17/21 应用剖析
- 自动化采样与专家分析
- 性能影响与开销
- 常见问题
Erlang 高 CPU 使用率：通过火焰图追踪 PCRE 正则瓶颈
- 观察 Erlang 进程 CPU 使用率超过 200%
- 使用 OpenResty XRay 分析 Erlang CPU 使用率
- C 语言级别分析：erts_pcre_exec 与 PCRE 回溯
- PCRE 正则回溯在 BEAM VM 中为何代价高昂
- 自动监控与报告
- 常见问题：Erlang 高 CPU 使用率
- 观察 Erlang 进程 CPU 使用率超过 200%
- 使用 OpenResty XRay 分析 Erlang CPU 使用率
- C 语言级别分析：erts_pcre_exec 与 PCRE 回溯
- PCRE 正则回溯在 BEAM VM 中为何代价高昂
- 自动监控与报告
- 常见问题：Erlang 高 CPU 使用率
Nginx 报 No debugging symbols found？用 OpenResty XRay 自动重建调试符号
- 确认 Nginx 被 strip、调试符号缺失
- 自动重建缺失的 Nginx 调试符号——无需重新编译
- 持续分析：每日与每周 Insights 报告
- 常见问题：nginx-dbg、重新编译与分析 strip 过的二进制
- 确认 Nginx 被 strip、调试符号缺失
- 自动重建缺失的 Nginx 调试符号——无需重新编译
- 持续分析：每日与每周 Insights 报告
- 常见问题：nginx-dbg、重新编译与分析 strip 过的二进制
Envoy CPU 性能分析：用火焰图定位 C++ 热路径
- 场景：Envoy 进程 CPU 占用超 90%
- 用 C++ 火焰图分析 Envoy CPU 消耗
- 持续 CPU 监控与自动化报告
- 关于 OpenResty XRay
- FAQ：Envoy CPU 性能分析
- 场景：Envoy 进程 CPU 占用超 90%
- 用 C++ 火焰图分析 Envoy CPU 消耗
- 持续 CPU 监控与自动化报告
- 关于 OpenResty XRay
- FAQ：Envoy CPU 性能分析
线上快速定位 CPU 最热的 PHP 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题：高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 CPU 最热的 PHP 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题：高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位 CPU 最热的 PHP 代码路径
- 全自动分析与报告
CPU 时间是如何耗费在 Go 的 CockroachDB 中的（使用 OpenResty XRay）
- Problem: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 CockroachDB 中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析报告
- Problem: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 CockroachDB 中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析报告
CPU 时间是如何耗费在 Rust 的 Sled 库内部的（使用 OpenResty XRay）
- 问题:高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Rust 的 Sled 库中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析与报告
- 问题:高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能分析 Rust 的 Sled 库中 CPU 时间的消耗情况
- 全自动分析与报告
Go 的 etcd 服务器把 CPU 时间都花哪儿了（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Go 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Go 代码路径
- 全自动分析与报告
llama.cpp CPU 占用分析：400% 的 CPU 追踪到 ggml 热点函数
- 运行 llama.cpp 并观察到 400% 的 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 剖析 llama.cpp 的 CPU 占用
- 分析结果：最热的 C++ 代码路径
- 关于 OpenResty XRay
- 运行 llama.cpp 并观察到 400% 的 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 剖析 llama.cpp 的 CPU 占用
- 分析结果：最热的 C++ 代码路径
- 关于 OpenResty XRay
Go 高 CPU 占用：正则表达式编译消耗了 36.8% 的 CPU 时间
- 观察 Go 进程的高 CPU 占用
- 使用 OpenResty XRay 剖析 Go 的 CPU 使用
- 全自动监控与报告
- 关于 OpenResty XRay
- 观察 Go 进程的高 CPU 占用
- 使用 OpenResty XRay 剖析 Go 的 CPU 使用
- 全自动监控与报告
- 关于 OpenResty XRay
Perl 高 CPU 使用率：火焰图定位正则表达式热点（100% CPU 实战排查）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Perl 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Perl 代码路径
- 全自动分析与报告
线上快速定位 CPU 最热的 Lua 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Lua 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Lua 代码路径
- 全自动分析与报告
我们是如何解决了一个自定义 Kong 插件中的 Lua 异常所引起的 CPU 瓶颈的（使用 OpenResty XRay）
- 问题：Kong 服务器中的高 CPU 使用率
- 分析和报告
- 结果：提高了性能，降低了 CPU 使用率
- 问题：Kong 服务器中的高 CPU 使用率
- 分析和报告
- 结果：提高了性能，降低了 CPU 使用率
在线上 Kong 服务进程中实时统计 CPU 和内存用量最高的插件（使用 OpenResty XRay）
- 服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况
- 服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况
- 服务器的额外负担
- 下一步是什么？
- 服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况
- 服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况
- 服务器的额外负担
- 下一步是什么？
分析 OpenResty 或 Nginx 中最耗 CPU 的请求
- 系统环境
- 最耗 CPU 的请求主机名
- 最耗 CPU 的请求 URI
- 深入挖掘
- 直接在 Web 控制台中运行
- 追踪容器内的应用
- 工具的实现方式
- 工具的开销
- 系统环境
- 最耗 CPU 的请求主机名
- 最耗 CPU 的请求 URI
- 深入挖掘
- 直接在 Web 控制台中运行
- 追踪容器内的应用
- 工具的实现方式
- 工具的开销
Lua CPU 火焰图实战：在线定位 LuaJIT 性能瓶颈
- 什么是 Lua CPU 火焰图
- 分析简单 LuaJIT 应用：验证火焰图精度
- 生产环境实战：复杂 LuaJIT 应用
- 采样开销
- 生产安全性：不修改目标进程
- 兼容性
- 常见问题
- 什么是 Lua CPU 火焰图
- 分析简单 LuaJIT 应用：验证火焰图精度
- 生产环境实战：复杂 LuaJIT 应用
- 采样开销
- 生产安全性：不修改目标进程
- 兼容性
- 常见问题