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Python アプリケーションの追跡時における OpenResty XRay のシステムパフォーマンスへの影響

章亦春投稿日 Nov 27, 2023 更新日 Aug 24, 2026

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本番環境で稼働中の Python アプリケーションを分析する際、最大の懸念は問題を特定できるかどうかではなく、分析ツール自体が本番サービスの足を引っ張らないかという点です。本番モードで稼働中の gunicorn（WSGI）アプリケーションで OpenResty XRay のオーバーヘッドを実測したところ、サンプリング中の最大スループットの低下はわずか 3.4%、平均レイテンシの増加はわずか 0.16 ミリ秒であり、Agentがアイドル状態のときのオーバーヘッドは完全にゼロでした。これが可能なのは、従来の常駐型 APM Agentとは異なり、ターゲットプロセスへのコードインジェクションや変更を一切行わず、ユーザーが分析を明示的に開始したときにのみ低頻度でデータを収集するためです。以下では、項目ごとの実測データをもとに、CPU・メモリ・負荷、およびスループットとレイテンシへの実際の影響を示します。詳しい手順は、本記事冒頭の動画版をご覧ください。

テスト環境とパフォーマンスベースライン

ベースラインを確立するため、アナライザーの実行前に top コマンドでシステムのパフォーマンス基準値を取得しました。以下の図に示すとおり、対象の gunicorn プロセス（Pythonで実装されたアプリケーション）のCPU使用率は約 46.5% で、システム全体の直近1分間のロードアベレージは 0.7、CPUアイドル率は約 87.2%、空きメモリは約 2632 MB でした。

分析中、CPU・メモリ・ロードアベレージにどのような影響があるか？

実際の診断シナリオを再現するため、OpenResty XRay コンソール上で、本番モードにて対象のPythonプロセスに対し、300秒（5分間）の “High CPU usage” シナリオ分析を実施しました（操作手順：Guided Analysis → High CPU usage → 対象プロセスを選択）。

「本番モード」を選択することは非常に重要です。本番モードは本番環境向けに設計されており、低頻度サンプリングなどの最適化により、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えるよう設計されています。ただし、その分、分析に要する時間が長くなる場合があります。

アナライザーの実行期間中、システムの各指標にわずかな変化が観察されました。

対象プロセスのCPU使用率：~48% に上昇し、ベースラインと比較して約1.5パーセントポイント増加しました。
システム全体の直近1分間のロードアベレージ：0.84 に上昇し、ベースライン値の 0.7 から 0.14 増加しました。
CPUアイドル率：~86.7% に低下し、ベースラインの 87.2% とほぼ同水準でした。
システムの空きメモリ：~2631 MB を維持し、約1MBの低下にとどまり、実質的な変化はありませんでした。

以上の結果から、OpenResty XRay アナライザーがサンプリング期間中にシステムレベルのリソース（CPU・メモリ・ロードアベレージ）に与える影響は確認されましたが、その程度は軽微であり、システムの安定稼働を脅かすものではありませんでした。

分析はスループットとレイテンシにどの程度影響するか？

オンラインサービスにとって、スループットとレイテンシはパフォーマンスを測る上で欠かせない指標です。この二つのコア指標について、三段階の比較検証を実施しました。以下の表は、三つの状態における結果をまとめたものです。

シナリオ	最大スループット	平均レイテンシ
OpenResty XRay Agent未インストール	約 2300 RPS	4.32 ミリ秒
Agent導入済み・プロファイラーはアイドル	約 2300 RPS（変化なし）	4.32 ミリ秒（変化なし）
プロファイラーがサンプリング中	約 2220 RPS（−3.4%）	4.48 ミリ秒（+0.16 ミリ秒）

1. 最大スループット

ベンチマークツールを使用して、各状態におけるサーバーの最大スループットを計測しました。

OpenResty XRay のAgentがインストールされていない場合、最大スループットは毎秒約 2300 リクエストです。
Agentがインストールされているが、プロファイラーが実行されていない場合、最大スループットに変化はありません。
プロファイラーがサンプリング中の場合、最大スループットは約 2220 RPS となり、サンプリングなしの場合と比べて 3.4% の低下にとどまります。

計測結果によると、プロファイラーがサンプリング中の場合の最大スループットは毎秒約 2220 リクエストであり、サンプリングなしの場合と比べて 3.4% 低下するにすぎません。

2. 平均リクエストレイテンシ

サンプリング中におけるリクエストレイテンシへの影響を計測しました。

OpenResty XRay のAgentがインストールされていない場合、平均リクエストレイテンシは 4.32 ミリ秒です。
Agentがインストールされているが、プロファイラーが実行されていない場合、平均リクエストレイテンシに変化はありません。
プロファイラーが実行中の場合、リクエストレイテンシは 4.48 ミリ秒となります。増加幅はわずか 0.16 ミリ秒にとどまります。

まとめ

システムリソース、アプリケーションスループット、リクエストレイテンシの包括的な計測を通じて、OpenResty XRay の動的トレーシングアーキテクチャが、本番環境の Python アプリケーションに対してリアルタイム診断を行う際のパフォーマンスオーバーヘッドは定量化・予測が可能であり、中核的なビジネス指標への影響は極めて軽微であることが確認されました。これは、本番環境において安心して継続的に活用できるプロファイリングツールであることを実証しています。

Insights および Dashboard ページにおける自動分析のオーバーヘッドも、同様に極めて低水準にとどまります。

Python プロセスの CPU 使用率が低いままスループットが伸びない場合は、off-CPU 分析でブロッキング subprocess.run 呼び出しを特定した事例をご覧ください：Python アプリケーションの off-CPU 分析。同じ本番モードでのオーバーヘッド実測は他の言語でも行っています。Go、Rust、PHP、Perl アプリケーションの結果もご覧ください。

OpenResty XRay と常駐型 APM Agentの比較

オーバーヘッドをこれほど低く抑えられる理由は、アーキテクチャの違いにあります。従来の APM Agentはターゲットプロセスにコードをインジェクションし、継続的にデータを収集するため、誰も監視していないときでも常にランタイムオーバーヘッドが発生します。OpenResty XRay はその逆のアプローチを取り、非侵入型でオンデマンドのサンプリングのみを行います。

	従来の常駐型 APM Agent	OpenResty XRay
データ収集	継続的・常時稼働	オンデマンド、ユーザーが分析を開始したときのみ
ターゲットプロセス	コードインジェクション / 計装	非侵入型、コードを変更しない
アイドル時のオーバーヘッド	常時発生	完全にゼロ
サンプリング時のオーバーヘッド	常時発生	スループット約 3.4%、レイテンシ +0.16 ミリ秒

よくある質問

OpenResty XRay は本番環境の Python アプリケーションにどの程度のパフォーマンスオーバーヘッドをもたらしますか？

分析の実行中、OpenResty XRay は最大スループットを約 3.4%（毎秒約 2300 リクエストから約 2220 リクエストへ）低下させ、平均レイテンシを約 0.16 ミリ秒（4.32 ミリ秒から 4.48 ミリ秒へ）増加させます。Agentが導入済みでもサンプリングを行っていない場合はスループットとレイテンシに変化はなく、アイドル状態ではオーバーヘッドは完全にゼロです。

本番環境の gunicorn や Django アプリケーションで OpenResty XRay を実行しても安全ですか？

はい。OpenResty XRay のAgentは非侵入型で、ターゲットプロセスへのコードインジェクションや変更を一切行わず、ユーザーが明示的に分析を開始したときにのみ低頻度でデータを収集します。稼働中の gunicorn プロセスに対する 300 秒間の本番モード分析では、直近 1 分間のロードアベレージは 0.7 から 0.84 に上昇しただけ、ターゲットプロセスの CPU 使用率も 46.5% から約 48% に上昇しただけであり、本番環境で継続的に導入できます。

分析を実行していないとき、OpenResty XRay は Python アプリケーションの速度を低下させますか？

いいえ。Agentはユーザーが開始した分析の実行中にのみデータを収集します。導入済みでもアイドル状態のときは、最大スループットとリクエストレイテンシはAgentがまったくない場合と同一であり、パフォーマンスオーバーヘッドは完全にゼロです。

OpenResty XRay のオーバーヘッドは、従来の常駐型 APM Agentと比べてどうですか？

従来の APM Agentはターゲットプロセスにコードをインジェクションして継続的に稼働するため、常にオーバーヘッドが発生します。一方 OpenResty XRay はオンデマンドで低頻度のサンプリングを行うため、アイドル時のオーバーヘッドはゼロで、サンプリング中でもスループットへの影響は約 3.4% にとどまります。

OpenResty XRay は Python プロセスの分析中にどれだけの CPU とメモリを使用しますか？

gunicorn プロセスのサンプリング中、ターゲットプロセスの CPU 使用率はベースラインの 46.5% から約 48%（約 1.5 パーセントポイント）に上昇し、CPU アイドル率は 87.2% から 86.7% に低下しただけ、空きメモリは約 2631 MB を維持し、変化は約 1 MB でした。

OpenResty XRay について

OpenResty XRay は動的トレーシング製品であり、実行中のアプリケーションを自動的に分析して、パフォーマンスの問題、動作の問題、セキュリティの脆弱性を解決し、実行可能な提案を提供いたします。基盤となる実装において、OpenResty XRay は弊社の Y 言語によって駆動され、Stap+、eBPF+、GDB、ODB など、様々な環境下で複数の異なるランタイムをサポートしております。

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著者について

章亦春（Zhang Yichun）は、オープンソースの OpenResty^® プロジェクトの創始者であり、OpenResty Inc. の CEO および創業者です。

章亦春（GitHub ID: agentzh）は中国江蘇省生まれで、現在は米国ベイエリアに在住しております。彼は中国における初期のオープンソース技術と文化の提唱者およびリーダーの一人であり、Cloudflare、Yahoo!、Alibaba など、国際的に有名なハイテク企業に勤務した経験があります。「エッジコンピューティング」、「動的トレーシング」、「機械プログラミング」の先駆者であり、22 年以上のプログラミング経験と 16 年以上のオープンソース経験を持っております。世界中で 4000 万以上のドメイン名を持つユーザーを抱えるオープンソースプロジェクトのリーダーとして、彼は OpenResty^® オープンソースプロジェクトをベースに、米国シリコンバレーの中心部にハイテク企業 OpenResty Inc. を設立いたしました。同社の主力製品である OpenResty XRay（動的トレーシング技術を利用した非侵襲的な障害分析および排除ツール）と OpenResty Edge（マイクロサービスおよび分散トラフィックに最適化された多機能ゲートウェイソフトウェア）は、世界中の多くの上場企業および大企業から高い評価を得ております。OpenResty 以外にも、章亦春は Linux カーネル、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl など、複数のオープンソースプロジェクトに累計 100 万行以上のコードを寄与し、60 以上のオープンソースソフトウェアライブラリを執筆しております。