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服装 营销型网站案例,网站建设学校培训,个人音乐网站模板,商城网站开发解决方案Pyroscope Pyroscope 是 Grafana 开源的持续性能分析平台#xff0c;旨在帮助用户从应用程序中获取性能洞察#xff0c;以优化资源使用#xff0c;如 CPU、内存和 I/O 操作。将 Pyroscope 数据上报到观测云#xff0c;使用户能够全面了解应用程序的行为#xff0c;并能够…PyroscopePyroscope 是 Grafana 开源的持续性能分析平台旨在帮助用户从应用程序中获取性能洞察以优化资源使用如 CPU、内存和 I/O 操作。将 Pyroscope 数据上报到观测云使用户能够全面了解应用程序的行为并能够深入到特定服务中进行更精确的根源分析。Pyroscope 为 OpenTelemetry 补全了 Profiling 能力同时可以实现 Profiling 与 Tracing 的关联。核心功能持续性能分析通过持续分析应用程序的性能帮助团队快速识别性能瓶颈并优化应用程序。低开销和高效压缩确保在生产环境中进行性能分析时对应用程序的性能影响最小。多语言支持客户端 SDK 支持多种编程语言包括 Go、Java、Python、Ruby、PHP 和 .NET。灵活的部署方式支持在多种环境中部署包括 Kubernetes 等。使用场景主动优化通过持续监控减少资源消耗提高应用程序性能预防延迟问题。快速响应在发生性能问题时能够快速定位并解决例如调试 CPU、内存或 I/O 瓶颈。支持类型Pyroscope 支持采集以下数据类型CPU 使用情况内存使用情况I/O 操作调用栈Call Stacks分配的内存Heap Allocation协程或线程的使用情况函数级性能数据接入观测云实现说明OpenTelemtry 链路与 pyroscope profiling 数据关联实现原理主要是通过给 profiling 和 tracing 注入 runtime_id 标签。主机部署开启 opentelemetry 及 pyroscope 采集器进入 DataKit 安装目录下执行以下命令# 开启opentelemetry cd /usr/local/datakit/conf.d/ cp samples/opentelemetry.conf.sample opentelemetry.conf # 开启pyroscope cd /usr/local/datakit/conf.d/ cp samples/pyroscope.conf.sample pyroscope.conf重启 DataKitdatakit service -R接入 JAVA 应用pyroscope-java 是基于 async-profiler 的增强版本。pyroscope-otel 是基于 pyroscope-java 封装的 OpenTelemetry 版本意在与 OpenTelemetry APM 进行融合。下载依赖pyroscope-otel 下载地址 https://repo1.maven.org/maven2/io/pyroscope/otel/0.11.0/otel-0.11.0.jar重命名为 pyroscope-otel.jaropentelemetry-java 下载地址 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releasesAgent 代码仓库https://github.com/grafana/otel-profiling-java/releases启动参数java 应用启动命令如下供参考。注意 UUID 为注入的随机id 用于关联trace 与 profile 的关联id 赋值需要确保UUID 能正常被应用。Shell UUID$(uuidgen) \ # 实例维度的uuid保证实例的唯一性 OTEL_SERVICE_NAMEspringboot-server \ OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTESruntime_id$UUID,service.namespringboot-server,service.version1.3.55,service.envdev \ OTEL_JAVAAGENT_EXTENSIONS./pyroscope-otel.jar \ OTEL_TRACES_EXPORTERotlp \ OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOLgrpc \ OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINThttp://datakit-service.datakit:4317 \ # PYROSCOPE 配置 PYROSCOPE_APPLICATION_NAMEspringboot-server \ OTEL_PYROSCOPE_START_PROFILINGtrue \ PYROSCOPE_FORMATjfr \ PYROSCOPE_PROFILER_EVENTcpu \ PYROSCOPE_LABELSruntime_id$UUID,servicespringboot-server,version1.3.55,envdev \ PYROSCOPE_UPLOAD_INTERVAL10s \ PYROSCOPE_JAVA_STACK_DEPTH_MAX512 \ PYROSCOPE_PROFILING_INTERVAL10ms \ PYROSCOPE_PROFILER_ALLOC512k \ PYROSCOPE_ALLOC_LIVEtrue \ PYROSCOPE_SERVER_ADDRESShttp://datakit-service.datakit:9529 \ java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar -jar springboot-server.jar按照实际业务需求选择合适的参数opentelemetry-java 相关参数参考 OpenTelemetry 官方文档。pyroscope 相关参数参考 Pyroscope 官方文档部分参数说明如下配置说明FlagDescriptionPYROSCOPE_AGENT_ENABLED启用代理。默认值为true。PYROSCOPE_SERVER_ADDRESS上报地址PYROSCOPE_FORMAT设置分析器输出格式。默认值为collapsed但为了支持多种格式必须将其设置为jfr。PYROSCOPE_PROFILER_EVENT设置分析器事件。在启用JFR格式时此事件指可能的CPU分析事件之一itimer、cpu、wall。默认值为itimer。PYROSCOPE_PROFILER_ALLOC设置注册事件的分配阈值以字节为单位相当于async-profiler中的--alloc。默认值为空字符串表示禁用分配分析。将其设置为0将注册每个事件导致显著的CPU和网络开销不适合生产环境。建议的起始值为512k并根据需要进行调整。PYROSCOPE_PROFILER_LOCK设置注册事件的锁阈值以纳秒为单位相当于async-profiler中的--lock。默认值为空字符串表示禁用锁分析。将其设置为0将注册每个事件导致显著的CPU和网络开销不适合生产环境。建议的起始值为10ms并根据需要进行调整。PYROSCOPE_CONFIGURATION_FILE设置额外的属性配置文件。默认值为pyroscope.properties。PYROSCOPE_BASIC_AUTH_USERHTTP Basic身份验证用户名。默认值为空字符串表示无身份验证。PYROSCOPE_BASIC_AUTH_PASSWORDHTTP Basic身份验证密码。默认值为空字符串表示无身份验证。PYROSCOPE_TENANT_IDpyroscope租户ID作为X-Scope-OrgID HTTP头传递。默认值为空字符串表示无租户ID。PYROSCOPE_HTTP_HEADERS额外的HTTP头以JSON格式例如{X-Header: Value}。默认值为{}表示无额外头。PYROSCOPE_LABELS设置以逗号分隔的keyvalue对形式的静态标签。默认值为空字符串表示无标签。PYROSCOPE_LOG_LEVEL确定Pyroscope日志记录器的详细程度。可用选项包括debug、info、warn和error。默认值为info。PYROSCOPE_PUSH_QUEUE_CAPACITY指定在网络中断期间临时在内存中存储分析数据的摄取队列的大小。默认值为8。PYROSCOPE_INGEST_MAX_TRIES设置在失败时重试摄取API调用的最大次数。值为-1表示重试将继续进行直到成功。默认值为8。PYROSCOPE_EXPORT_COMPRESSION_LEVEL_JFR设置上传到JFR文件的GZIP压缩级别。此选项接受的值包括NO_COMPRESSION、BEST_SPEED、BEST_COMPRESSION和DEFAULT_COMPRESSION。PYROSCOPE_EXPORT_COMPRESSION_LEVEL_LABELS与PYROSCOPE_EXPORT_COMPRESSION_LEVEL_JFR类似但适用于动态标签部分。默认值为BEST_SPEED。PYROSCOPE_GC_BEFORE_DUMP布尔值当设置为true时在转储分析文件之前执行System.gc()命令。此选项可能对实时分析有用但默认情况下是禁用的。效果演示观测云在采集 profiling 数据时可以通过一些配置实现 profiling 与 tracing 数据的关联其原理主要是通过给 profiling 和 tracing 注入 runtime_id 标签实现关联在链路中可以点击代码热点可以看到关联的 profiling 信息。