ディスク使用量をFlameGraphで可視化する - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
こんにちわ。しいたけです。今日はディスク使用量をFlameGraphにするツールの話です。 FlameGraphについては、 Flame Graphs や GolangでFlame Graphを描く | SOTA を読んでもらうのが手っ取り早いのですが、ようはプロファイル結果を可視化する方法です。縦軸が呼び出しの階層に、横軸がサンプル数や実行時間などに対応しており、どの関数が支配的かを直感的に見ることができる優れたグラフですよ。 で、このFlameGraph、別にプロファイル結果だけではなく、ツリー構造で各ノードが量を持つ場合に、枝毎の累積量を可視化するのに利用できます。プロファイル以外に、ツリー構造でノードが量を持つ例として、ディレクトリ階層毎のディスク使用量が考えられます。 というわけで、指定ディレクトリ以下のディスク使用量をFlameGraph化するツールを書きました。 GitHub
Profiling Go Programs - The Go Programming Language
Russ Cox, July 2011; updated by Shenghou Ma, May 2013 24 June 2011 At Scala Days 2011, Robert Hundt presented a paper titled Loop Recognition in C++/Java/Go/Scala. The paper implemented a specific loop finding algorithm, such as you might use in a flow analysis pass of a compiler, in C++, Go, Java, Scala, and then used those programs to draw conclusions about typical performance concerns in these
Profiling Rust applications on Linux — Llogiq on stuff
15 July 2015 What’s measured gets optimized. So if we want high-performance Rust code, we need to measure it. Some time ago I wrote about benchmarks, and how Rust’s test crate makes it easy to set up a simple benchmark. Now I’m going to tackle the second type of performance measurement: Profiling. Whenever we want to optimize, we better profile our code to see where the time is spent. Now Rust has
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Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers
TIP1 - Overview of C/C++ Debugging/Tracing/Profiling Tools
