数控解锁怎么解 数控系统解锁解密

Amazon Fargate 在中国区正式落地，因 数控解锁使用 Serverless 架构，更加适合对性能要求不敏感的服务使用，Pyroscope 是一款基于 Golang 开发的应用程序性能分析工具，Pyroscope 的服务端为无状态服务且性能要求不敏感，使用 EKS Fargate 搭建 Pyroscope，Pyroscope 的客户端使用 DNS 地址连接到服务端。将为单次性能测试和持续性能优化提供保障，并且每当应用服务上线或更新后，流量增加或者功能故障都会造成终端用户的体验变差，如何定位性能瓶颈便成为了重点，在 EKS Fargate上 搭建 Pyroscope 既能减少开发者的维护成本又能给开发者开箱即用的性能瓶颈快速定位到代码的平台，而且 Pyroscope 支持 Python，Rust，NodeJS，Rube，Java，DotNet，Golang 等多语言环境

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使用场景
快速发现源代码中的存在的性能问题
根据指标监控发现高 CPU 利用率的问题
快速定位内存泄漏和修复辅助提供有效支撑
深入理解应用程序的调用耗时和依赖树
跟踪指标和时间轴以便于定位性能异常点
集成到 CI 定位每次变更的性能情况
介绍下 Pyroscope
这是一款开源的实时性能监控平台，使用 Agent/SDK – Server 架构，让开发者可以轻松监控服务性能，因 Pyroscope 监控的级别足够深入。不管是最近5秒的数据还是长期存储的性能数据，都可以快速通过 Grafana Plugin 或者 Pyroscope UI 进行定位。且因为使用分块采样的能力。使得使用 Pyrosocpe 的 Agent 对应用程序的 CPU 占用较低。

Pyroscope Server 采用 BadgerDB 作为 Key-value 数据存储(未来将会支持 S3 兼容存储)，具有高压缩比，低磁盘空间占用和低成本。支持多种语言和 Docker，k8s，EC2 等多种平台注入，Python，Rube，Java，DotNet 都是通过 pyrosocope 的命令启动相关 Agent 来执行监控，针对 metric-export 和 eBPF 有也有相关支持

Pyrosocpe UI 使用的方式和 Grafana 相似，可以使用 Grafana Plugin 也可以使用 Pyroscope UI 使用，名词使用：inuse_object，alloc_objects，inuse_space，alloc_space, 分别对应已分配或者尚未分配的对象在内存中的占用

Pyroscope UI

Pyroscope + Grafana Logs： 根据当前 Logs volume 找到存在性能问题的代码行，快速定位问题

Pyroscope + Tracing（Jaeger） ： 根据 Pyroscope_id 在 jaeger 中找到对应的请求用于故障排除

性能告警
Pyrosocpe 支持将应用服务性能指标导出到 Prometheus，联动 Prometheus 全家桶进行服务耗时跟踪和性能的异常告警，只需要将 Pyroscope 配置到Prometheus配置文件中。使得 Prometheus 可以使用 Kubernetes_sd 主动发现数据并采集上报

部署指南
将样例代码的远端仓库克隆到本地
git clone github.com/Hoverhuang-er/eks-fargate-ppf && mv eks-fargate-ppf ppf
使用 Terraform 创建 AWS EKS Cluster 和 Fargate profile
cd ppf/eks && terraform init && terraform apply -auto-approve
使用 kubectl 部署 Pyroscope

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: fg1

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
namespace: fg1
name: pyroscope-server
spec:
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: pyroscope-server-storage
spec:
accessModes: [ “ReadWriteOnce” ]
storageClassName: “gp2”
resources:
requests:
storage: 8Gi
minReadySeconds: 10
selector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/name: pyroscope-server
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app.kubernetes.io/name: pyroscope-server
spec:
containers:
- image: dockerhub.io/pyroscope/pyroscope:latest
imagePullPolicy: Always
name: pyroscope-server
ports:
- containerPort: 80

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
namespace: fg1
name: pyroscope-server-services
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 80
protocol: TCP
type: NodePort
selector:
app.kubernetes.io/name: pyroscope-server

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
namespace: fg1
name: pyroscope-server-ingress
annotations:
alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internet-facing
alb.ingress.kubernetes.io/target-type: ip
spec:
ingressClassName: alb
rules:
- http:
paths:
- path: /*
pathType: Prefix
backend:
service:
name: pyroscope-server
port:
number: 80
使用 Skooner 或者 Potainer.io 对EKS 集群进行简单管理
kubectl apply -f ppf/dashboard.yaml

如何使用 Pyroscope 进行性能优化
Pyroscope 具有代码侵入性，如需进一步使用，请谨慎考虑

样例代码：Ruby

require “pyroscope”

Pyroscope.configure do |config|
config.app_name = “test.ruby.app”
config.server_address = ENV[“PYROSCOPE_SERVER_ADDRESS”]
config.tags = {
:region => “ap-southeast-1”,
:hostname => ENV[“HOSTNAME”]
}
end

def work(n)
i = 0
while i < n
i += 1
end
end

def fast_function
Pyroscope.tag_wrapper({ “function” => “fast” }) do
work(20000)
end
end

def slow_function
Pyroscope.tag({ “function” => “slow” })
work(80000)
Pyroscope.remove_tags(“function”)
end

while true
fast_function
slow_function
end
用于部署的 Dockerfile:

FROM ruby:3.0.1

WORKDIR /usr/src/app

RUN adduser --disabled-password --gecos --quiet pyroscope
USER pyroscope

COPY --from=pyroscope/pyroscope:latest /usr/bin/pyroscope /usr/bin/pyroscope
COPY main.rb ./main.rb
COPY Gemfile ./Gemfile
COPY Gemfile.lock ./Gemfile.lock

ENV PYROSCOPE_APPLICATION_NAME=simple.ruby.app
ENV PYROSCOPE_SERVER_ADDRESS=http://172.31.0.233:4040/
ENV PYROSCOPE_LOG_LEVEL=debug

RUN bundle install

CMD [“ruby”, “main.rb”]
运行 App 即可发现性能问题
根据下图中的耗时高的问题进行分析是否可以优化

综述
使用 Pyroscope 有助于开发人员持续提高应用程序的性能。减少耗时爆点的存在和影响，并可以将数据输出到 Grafana，协助开发人员持续优化服务并有效降低成本，使用 Amazon EKS Fargate 搭建 Pyroscope 在帮助开发人员和维护人员进行系统服务性能架构优化的同时，基于 Serveless contaienr 减少维护成本。