技術實戰：OpenResty XRay 助力企業 DNS 服務效能最佳化 60% 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
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藉助 OpenResty XRay，顯著最佳化效能，CPU 使用率立減
90%
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動態追蹤的瑞士軍刀：Y 語言如何讓動態追蹤不再複雜
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- 殺手級應用場景：解決傳統工具無法解決的問題
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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
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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
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OpenResty 1.27.1.2 正式釋出
- 重點變更
- 完整變更日誌
- 反饋
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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
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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”
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- 動態追蹤的新邊界
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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- 支適用場景與實踐建議
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跨介質資料結構漂移：OpenResty XRay 助力效能提升 20 倍
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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
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從數天到數小時：OpenResty XRay 如何讓 Linux shred 工具提速幾十倍
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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
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OpenResty 1.27.1.1 正式釋出
- 重點變更
- 完整變更日誌
- 反饋
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- 反饋
分析 Tomcat Java Web 應用請求延時（使用 OpenResty XRay）
- 分析 Tomcat Java Web 應用請求延時
- 請求抓取的靈活過濾條件
- 詳細的請求資訊捕獲
- PCAP 包捕獲功能
- 實際應用示例
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分析線上 Java 應用的 CPU，off-CPU 和硬碟 IO 使用情況（使用 OpenResty XRay）
- Java 應用中的高 CPU 使用率問題
- Java 應用中的 CPU 阻塞問題
- Java 應用中的高硬碟 IO 問題
- 支援的 Java 版本和作業系統
- 效能影響和額外負擔
- 下一步的計劃
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