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線上 python http server profile 實(shí)踐

stackfing / 1284人閱讀

摘要：背景容器數(shù)量過(guò)高，可能的原因有請(qǐng)求的不合理調(diào)用，本身的性能問(wèn)題等，目前的問(wèn)題難以定位，所以準(zhǔn)備出一個(gè)的分析資源消耗。需求可視化的形式查看整體的響應(yīng)時(shí)間占比，定位大頭優(yōu)先消除。所以找面積最大的追蹤查看即可。

背景：

qa 容器數(shù)量過(guò)高，可能的原因有 api 請(qǐng)求的不合理調(diào)用，api 本身的性能問(wèn)題等，目前的問(wèn)題難以定位，所以準(zhǔn)備出一個(gè) qa 的 profile 分析資源消耗。

需求

可視化的形式查看整體 http server 的響應(yīng)時(shí)間占比，定位大頭優(yōu)先消除。

工具

python 系的 profile 工具整體上是在太少，cprofile 用起來(lái)有些蛋疼，找了半天決定用 nylas 之前的一個(gè) demo。

這個(gè)工具需要 server 端是 gevent，號(hào)稱(chēng)不用 gevent 也能用，不過(guò)需要改代碼。

profile 工具，此工具采用unix singal 的方式定時(shí)采集 frame python 的棧信息，需要 hack 到生成代碼，并且需要啟動(dòng)一個(gè)采集進(jìn)程，由于 github 給出的應(yīng)該是個(gè) demo，可視化的 server 目前長(zhǎng)時(shí)間采集會(huì)有問(wèn)題（采集一段時(shí)間后數(shù)據(jù)過(guò)大，頁(yè)面卡頓，但是原服務(wù)的響應(yīng) 似乎不受影響）

另外，原項(xiàng)目中的代碼需要 python 編譯時(shí)做一些事情，我 fork 了一份做了一點(diǎn)修改。具體操作見(jiàn) README

https://github.com/duoduo369/...

用法

我決定還是從 README 貼過(guò)來(lái)

test.sh 腳本的內(nèi)容就是一波 curl 請(qǐng)求，每秒執(zhí)行一次，跑個(gè)一小時(shí)好了，再大 demo 的 http 可視化工具可能卡。

git clone 這個(gè)項(xiàng)目
cd 到項(xiàng)目目錄
pip install -e .

將 stacksampler.py 復(fù)制到項(xiàng)目目錄，在按照 readme
中代碼修改的方式修改對(duì)應(yīng)代碼

項(xiàng)目啟動(dòng)后執(zhí)行
python -m stackcollector.collector --host localhost --ports 16384 --interval 60
寫(xiě)一個(gè)批量請(qǐng)求腳本 test.sh
每秒執(zhí)行
watch -n1 test.sh

可視化工具
python -m stackcollector.visualizer --port 5555
如果項(xiàng)目所在機(jī)器無(wú)法通過(guò)5555端口訪問(wèn)，將 /var/lib/stackcollector
下的所有文件復(fù)制到可以訪問(wèn)機(jī)器訪問(wèn)
分析

就拿 demo 中的這張圖來(lái)看，需要橫著看+豎著看，每一行相加，每一塊兒（假設(shè)為 A）垂直上面一格所有小塊相加等于這一塊（A）。所以找面積最大的追蹤查看即可。

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