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動態追蹤技術漫談

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OpenResty XRay 分析和解決 B 站重大線上事故

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二進位制漏洞掃描:識別 Backport 補丁,消除誤報

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OpenResty XRay 是甚麼

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Nginx 反向代理 QPS 暴跌 15 倍:upstream keepalive 缺失與 -O0 編譯選項的根因定位

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無侵入式 Java 探針:生產環境無 Java Agent 捕獲方法引數

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OpenResty 和 Nginx 的共享記憶體區是如何消耗實體記憶體的

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OpenResty 和 Nginx 如何分配和管理記憶體

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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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線上定位 Perl 程序中最大的記憶體物件

  • 症狀:top 裡某個 Perl 程序記憶體佔用過高
  • 用 OpenResty XRay 引導式分析定位最大的 Perl 物件
  • 把最大的物件追溯回原始碼檔案
  • 用 Insights 報告自動監控 Perl 程序記憶體
  • 常見問題(FAQ)
  • 關於 OpenResty XRay
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追蹤 Go 應用時 OpenResty XRay 對系統效能的影響

  • 分析期間對 CPU、記憶體和負載有何影響?
  • 分析對吞吐量與延時的影響有多大?
  • OpenResty XRay 與常駐式 APM Agent 的對比
  • 常見問題
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  • OpenResty XRay 與常駐式 APM Agent 的對比
  • 常見問題

在 OpenResty Edge 中配置 Webhooks

  • 在 OpenResty Edge Admin 中建立一個 webhook
  • 觸發這個 webhook
  • 檢視 webhook 的執行歷史
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生產環境實測:追蹤 PHP 應用時 OpenResty XRay 對系統效能的影響

  • 分析期間對 CPU、記憶體和負載有何影響?
  • 分析對吞吐量與延時的影響有多大?
  • OpenResty XRay 與常駐式 APM Agent 的對比
  • 常見問題
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生產環境實測:追蹤 Python 應用時 OpenResty XRay 對系統效能的影響

  • 分析期間對 CPU、記憶體和負載有何影響?
  • 分析對吞吐量與延時的影響有多大?
  • OpenResty XRay 與常駐式 APM Agent 的對比
  • 常見問題
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生產環境實測:追蹤 Rust 應用時 OpenResty XRay 對系統效能的影響

  • 分析期間對 CPU、記憶體和負載有何影響?
  • 分析對吞吐量與延時的影響有多大?
  • OpenResty XRay 與常駐式 APM Agent 的對比
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Django 記憶體分析:逐個物件剖析執行中應用的記憶體佔用(使用 OpenResty XRay)

  • 用 ps 找出記憶體佔用高的 Django 程序
  • 用引導式分析剖析 Django 應用的記憶體使用
  • 讀懂火焰圖:哪個 Python 模組佔用記憶體最多
  • 用 Insights 自動監控 Django 記憶體使用
  • 關於 OpenResty XRay
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Python 記憶體分析器:無需改程式碼定位最佔記憶體的物件

  • 找出哪個 Python 程序最佔記憶體
  • 用引導式分析剖析 Python 記憶體:定位最大的物件及其所屬模組
  • 用定時報告自動監控 Python 記憶體佔用
  • 關於 OpenResty XRay
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Rust CPU 剖析實戰:用 OpenResty XRay 找出 Sled 庫中最熱的程式碼路徑

  • 問題:基於 Sled 的快取服務 CPU 使用率超過 100%
  • 用引導式分析剖析執行中的 Rust 程序
  • 解讀 Rust CPU 火焰圖:第一熱程式碼路徑
  • 第二熱程式碼路徑:get_inner 與 view_for_key
  • 全自動 Rust CPU 分析報告
  • 常見問題
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etcd 高 CPU 使用率:用火焰圖定位最熱的 Go 程式碼路徑

  • 問題症狀:etcd 佔用超過 70% 的 CPU 核心
  • 使用 OpenResty XRay 引導式分析定位最熱的 Go 程式碼路徑
  • etcd CPU 全自動監控與報告
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llama.cpp CPU 佔用分析:400% 的 CPU 追蹤到 ggml 熱點函式

  • 執行 llama.cpp 並觀察到 400% 的 CPU 使用率
  • 使用 OpenResty XRay 剖析 llama.cpp 的 CPU 佔用
  • 分析結果:最熱的 C++ 程式碼路徑
  • 關於 OpenResty XRay
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Ylang 生產實戰:容器追蹤、棧回溯與 Core Dump 分析(第四集,全四集)

  • 透明的跨容器追蹤
    • 高效的棧展開
    • 分析已終止程序(core dumps)
    • 極低的追蹤開銷
    • 標準 Y 語言庫和工具
    • 網路過濾和控制
    • Y 語言編譯器的實現
    • 作業系統支援
    • 對開源社群的貢獻
    • 結論
    • 致謝
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  • 透明的跨容器追蹤
    • 高效的棧展開
    • 分析已終止程序(core dumps)
    • 極低的追蹤開銷
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