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エウレカのPairsグローバル事業部エンジニアの山下です。 この記事は、eureka Advent Calendar 2017 9日目の記事です。 昨日は天才Boxpさんの「GKE+CircleCI 2.0で継続的デプロイ可能なアプリケーションをシュッと作る」の話でした。 読み応え抜群なのでこちらも是非読んでみてください。 以下本題 pprofのWeb UIがすごいpprofにWeb UIがあるのはご存知でしょうか? 最近Uber社が公開していた go-torch が本家のpprof側にビルトインされたりと盛り上がりを見せております。 下の画像が実際にWebUIを使っている時のイメージ画像です いかがでしょうか? インタラクティブでいい感じです。 それでは、pprofのWebUIの使い方を説明していきたいと思います。 後半部分ではpprofの設定方法も説明します。 1. WebUIの使い方
Traditional Java profilers use either byte code instrumentation or sampling (taking stack traces at short intervals) to determine where time was spent. Both approaches add their own skews and oddities. Understanding the output of those profilers is an art of its own and requires quite some experience. Fortunately, Brendan Gregg, a performance engineer at Netflix, came up with flame graphs (see htt
白金動物園(mirakui、sorah、rosylilly)として、ISUCON 9 優勝を果たしました。 白金動物園は ISUCON 9 本選において優勝しました。言葉になりません https://t.co/Zhy9tzsA2M— Issei Naruta (@mirakui) October 5, 2019 これは ISUCON 9 優勝の瞬間です pic.twitter.com/DJMioS0pXA— Issei Naruta (@mirakui) October 13, 2019 一週間経ってようやく気持ちが落ち着いてきたので参加記を書きます。といってもチューニングの流れはすでに rosylilly が詳細を書いてくれているのでそちらを参照。 rosylilly.hatenablog.com 今回も僕は主にプロファイリングを担当していました。予選では個人ライセンスがたまたま余ってい
Dockerコンテナ上でasync-profilerをJVMアプリケーションに掛けてみます。 async-profilerを使って flame graphを取得することで アプリケーションのボトルネックを調べてみましょう。 こんにちは。齋藤です。 今日は負荷試験の合間にブログを書いてみます。 前回やった async-profiler の記事 の続きで 今回はDocker コンテナ上で 動くJVMアプリケーションに対してprofilerを動かしてみます。 コンテナのOSはdebianです。 はじめに 今回はperformanceのメトリクスを取るために --privileged のパラメータを渡す必要があります。 Linux の perf eventを読みとる必要があるからです。 そのため、以下の形で特権モードで動かします。 なお、特権モードを有効にして本番稼働させるのは危険です。 十分に危
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