Scopul fundamental al oricărei aplicații este să ofere o experiență excelentă utilizatorilor finali.
Aceasta trebuie să se remarce prin rapiditate, adaptabilitate, simplitate în utilizare și, mai presus de toate, fiabilitate.
Totuși, menținerea unui software la standarde înalte de performanță nu este o sarcină ușoară.
Atunci când codul începe să execute funcții inutile, se blochează, întâmpină erori și intră în cicluri repetitive, se generează ineficiențe. Aplicația ta poate deveni lentă, poate înceta să răspundă sau se poate comporta în mod imprevizibil.
Dacă aceste probleme nu sunt corectate, performanța generală a aplicației va fi afectată negativ.
Ca urmare, clienții pot deveni frustrați sau pot renunța la utilizarea aplicației datorită performanței slabe și vitezei reduse. Aceasta nu numai că îți afectează reputația, dar are și un impact negativ asupra veniturilor și profiturilor. Prin urmare, codul trebuie analizat, verificat și depanat pentru a asigura performanțe optime. Cea mai eficientă metodă de a realiza acest lucru este utilizarea unui instrument software de profilare, care monitorizează și depanează codul, eliminând blocajele de performanță.
În acest articol, vei descoperi conceptul de profilare software și beneficiile sale. Apoi, îți vom prezenta unele dintre cele mai bune instrumente de profilare disponibile pentru depanarea aplicației tale și optimizarea performanței acesteia.
Ce reprezintă profilarea software?
Profilarea software constă într-o analiză dinamică a codului, în care comportamentul unui program este investigat prin datele colectate în timpul execuției. Scopul principal este de a identifica secțiunile de cod care necesită optimizare pentru a îmbunătăți viteza aplicației, capacitatea de răspuns și pentru a reduce consumul de memorie și resurse.
Un instrument de profilare software măsoară de obicei durata și frecvența apelurilor de funcții, alături de utilizarea memoriei sau complexitatea temporală asociată unui program. Există și instrumente de profilare specializate, cum ar fi cele pentru memoria RAM.
Profilarea se realizează în general prin instrumentarea codului sursă al programului. Instrumentele de profilare pot utiliza diferite tehnici, precum metode instrumentate, bazate pe evenimente, statistice sau de simulare.
De ce este importantă profilarea software?
Profilarea software este esențială pentru a evalua utilizarea resurselor și timpul de execuție asociate unei funcții specifice. Aceasta contribuie la optimizarea vitezei programului, asigurând în același timp un consum minim de resurse.
De asemenea, profilarea este necesară pentru a monitoriza și optimiza utilizarea CPU și timpul de execuție al instrucțiunilor.
Alegerea instrumentului de profilare software adecvat este crucială pentru a putea depana mai eficient problemele de performanță, îmbunătățind astfel eficiența și oferind o experiență superioară utilizatorului final. Multe instrumente de profilare oferă rapoarte detaliate, grafice interactive și vizualizări care te ajută să identifici cauza exactă a problemelor, facilitând astfel rezolvarea lor.
În continuare, îți prezentăm o listă cu unele dintre cele mai performante instrumente de profilare software pe care le poți încerca. Te invităm să ne împărtășești care a funcționat cel mai bine pentru tine.
py-spy
py-spy este un instrument de profilare prin eșantionare excelent pentru limbajul Python. Acesta îți permite să observi toate operațiunile pe care aplicația ta Python le efectuează și timpul pe care îl consumă.
Pentru a-l utiliza, nu este necesar să modifici codul sau să repornești complet programul. py-spy are un cost redus și este dezvoltat în Rust, un limbaj care asigură o viteză ridicată. Nu este proiectat să funcționeze în același proces cu aplicația Python pe care o profilezi. Aceasta înseamnă că py-spy este foarte sigur și fiabil pentru a fi utilizat chiar și pe codul de producție Python.
Acest instrument permite înregistrarea profilurilor și generarea de diagrame „flame” (grafice de flacără) care creează fișiere SVG interactive. Poți vizualiza, de asemenea, alte opțiuni, cum ar fi modificarea ratelor de eșantionare, extensiile C native pentru profilare, subprocese, id-uri de thread-uri și multe altele. Poți obține o vizualizare live a funcțiilor care se execută în programele tale utilizând comanda „top”, iar cu ajutorul comenzii „dump” poți afișa stiva de apeluri pentru fiecare thread Python.
Suportă toate versiunile interpreterului CPython, precum 2.3 – 2.7 și 3.3 – 3.8. Poți instala py-spy din PyPI sau GitHub.
Pyroscope
Software-ul open-source de profilare continuă Pyroscope te ajută să depanezi toate problemele de performanță ale aplicației tale în câteva minute.
Poți iniția serverul urmat de agent, indiferent de ce folosești, fie că este vorba de Docker, Linux sau documentații Ruby sau Go, Pyroscope te acoperă. Chiar dacă vizezi date de profilare software de zece secunde sau de zece luni, motorul lor de stocare personalizat permite interogări rapide.
Nu trebuie să-ți faci griji în legătură cu performanța generală sau a aplicației, deoarece se folosește tehnologia de eșantionare a profilului care nu afectează performanța. Pyroscope stochează eficient datele de profilare; prin urmare, este rentabil chiar și dacă vrei să stochezi date de profilare din diverse aplicații pe o perioadă de mai mulți ani.
Funcționează pe macOS, Linux și Docker și acceptă programele scrise în Python, Go și Ruby.
Bubbleprof
Bubbleprof de la Clinic.js oferă o modalitate nouă și unică de a profila software-ul scris în Node.js. Folosește o interfață de utilizare de tip „bubble” (bulă) care ajută pe oricine, de la experți la începători, să determine timpul asincron petrecut în cadrul aplicației.
Vizualizează modul în care funcționează procesele tale Node.js, observând operațiunile sale asincrone, grupându-le, calculând întârzierile și mapându-le.
Bubbleprof determină timpul de operare analizând dimensiunea bulelor dintr-un anumit grup de operații, care pot fi codul tău, un nucleu de nod sau un modul. De asemenea, grupează grupurile adiacente pentru a reduce dezordinea vizuală.
Pentru a calcula întârzierile pe măsură ce operațiunea trece de la un grup la altul, Bubbleprof măsoară lungimea săgeții care conectează bulele. În plus, folosește culori diferite și în procesele de măsurare. Simultan, liniile interioare colorate reprezintă un amestec de tipuri de operații asincrone, indicând cauza întârzierii.
Pyinstrument
Optimizează-ți codul Python cu Pyinstrument.
Acesta îți arată de ce codul tău Python este lent și te ajută să diagnostichezi problemele, astfel încât să obții o performanță extrem de rapidă.
Pentru a utiliza Pyinstrument, nu este necesar să scrii un script Python. Îl poți apela direct din linia de comandă. Scriptul tău se va executa normal, iar instrumentul va oferi un rezumat colorat al zonelor în care aplicația a consumat timpul. De asemenea, este disponibil un API Python, care simplifică și mai mult procesul.
Ai posibilitatea de a profila cererile web din Flask și Django, pentru care există documentație detaliată. Reține că Pyinstrument oferă profilare statistică, care înregistrează stiva de apeluri la fiecare 1 ms în loc să monitorizeze fiecare apel de funcție executat de programul tău.
Acest lucru este avantajos deoarece instrumentele de profilare statistică au un consum general mai mic comparativ cu instrumentele de profilare prin urmărire. Deoarece se înregistrează întreaga stivă, monitorizarea apelurilor de funcții costisitoare devine mai ușoară. În plus, Pyinstrument ascunde (implicit) cadrele de bibliotecă, permițându-ți să te concentrezi pe aplicațiile sau modulele care afectează performanța.
Depanarea problemelor de performanță este simplificată deoarece Pyinstrument înregistrează timpul petrecut utilizând timpul „ceasului de perete”. Instrumentul monitorizează tot timpul programului pentru citirea fișierelor, descărcarea datelor, comunicarea cu o bază de date etc.
Xdebug
Pentru a îmbunătăți performanța codului și pentru a face experiența de dezvoltare mai plăcută, Xdebug vine cu o gamă largă de funcționalități pentru profilare și depanare.
Este, de fapt, o extensie PHP care îți permite să identifici blocajele din aplicația ta PHP și să analizezi performanța acesteia utilizând instrumente externe de vizualizare, pentru a genera diagrame de performanță.
Xdebug creează o ieșire detaliată care prezintă calea aplicației spre o eroare, inclusiv parametrii transmiși unei anumite funcții. Acesta este mecanismul prin care se urmăresc erorile. Pentru a ajuta un dezvoltator să înțeleagă mai bine datele, Xdebug generează informații codificate prin culori, alături de vizualizări structurate.
Include, de asemenea, un depanator la distanță pe care îl poți utiliza pentru a conecta Xdebug cu codul în execuție, IDE-ul sau browser-ul, pentru a vedea punctele de întrerupere ale codului și pentru a executa codul linie cu linie. O altă funcționalitate oferită este acoperirea codului, care arată cât de mult din codul programului tău a fost executat și te ajută, de asemenea, cu testele unitare.
SPX
Extensia de profilare simplă (SPX) este o extensie de profilare proiectată pentru PHP. Are anumite proprietăți unice, care o diferențiază de alte extensii de profilare. Este complet GRATUIT de utilizat și se limitează doar la infrastructura ta, ceea ce înseamnă că nu există riscul de scurgere a datelor.
Simplitatea SPX îl face foarte ușor de utilizat: tot ce trebuie să faci este să setezi o linie de comandă sau o variabilă de mediu pentru a profila un script. Alternativ, poți activa un buton radio pe o pagină web pentru a profila scriptul. Astfel, nu este necesar să instrumentezi codul manual.
De asemenea, suportă un script de linie de comandă în execuție – Ctrl-C. În plus, acest proces elimină necesitatea de a utiliza un lansator de linie de comandă sau o extensie dedicată a browser-ului. SPX suportă aproximativ 22 de valori, inclusiv diverse valori de timp și memorie, obiecte, fișiere utilizate, I/O etc.
Poate colecta date fără a părăsi contextul. Interfața sa web permite configurarea/activarea profilării pentru sesiunea de browser utilizată curent și listează toate detaliile și rapoartele scripturilor profilate. Interfața de utilizare web îți permite să selectezi un anumit raport pentru o analiză mai profundă și oferă câteva vizualizări interactive, precum Flamegraph, profil plat și cronologie, care se pot adapta la milioane de apeluri funcționale.
Prefix
Prefix de la Stackify este un generator de coduri ușor de instalat și de utilizat, pe care mulți dezvoltatori îl apreciază. Te ajută să elimini blocajele din performanța aplicației tale, optimizând-o și îmbunătățind experiența utilizatorului.
Capacitățile superioare de urmărire și profilare ale Prefix îți permit să identifici rapid excepțiile ascunse, interogările SQL lente și multe altele. Oferă dezvoltatorilor puterea reală a APM (monitorizarea performanței aplicațiilor). Pentru aceasta, Prefix validează performanța codului așa cum este scris și îți permite să testezi coduri mai performante.
În acest fel, primești mai puține solicitări de asistență din partea producției, iar managerii de dezvoltare își ating obiectivele mai rapid. Descoperă toate interogările cu performanțe scăzute, blocajele necunoscute și interogările generate de ORM.
Poți, de asemenea, să urmărești fiecare parametru de apel SQL, să descarci cronometrele și să vizualizezi înregistrările afectate. Prefix simplifică identificarea pattern-urilor N+1. Nu mai trebuie să sortezi jurnalele dezordonate; reunește-le pentru a localiza mai ușor problemele.
Prefix îți permite să găsești direct contextul unui jurnal suspect într-o solicitare de interogare și să treci de la un jurnal la o urmărire pentru depanare fără efort. Prefix evidențiază dependențele cu performanțe slabe, ceea ce este util pentru a găsi excepții ascunse și pentru a lucra cu coduri moștenite sau secțiuni cadru. Aceste dependențe pot fi servicii web, servicii terță parte, servicii cache și altele.
Prefix funcționează pe Windows și Mac și suportă .Net, Ruby, Java, PHP, Python și Node.js.
Scalene
Scalene este un instrument de profilare GPU, CPU și memorie de înaltă precizie și performanță pentru programele bazate pe Python. Oferă mai multe avantaje față de alte instrumente de profilare, precum rularea unor ordine de mărime mai rapide și furnizarea unor informații mai detaliate.
Scalene este extrem de rapid și utilizează eșantionarea în loc de instrumentare. Nu se bazează nici măcar pe facilitățile de urmărire ale Python. În plus, consumul general este de obicei sub 10-20%. Acest instrument realizează profilarea software la nivel de linie și indică liniile de cod responsabile de timpul de execuție al programului.
Aceste detalii sunt mai valoroase decât cele de la profilarea la nivel de funcție. Scalene separă timpul petrecut doar în Python de cel al codului nativ, care include bibliotecile. Deoarece majoritatea programatorilor Python nu vor optimiza performanța codului nativ, dezvoltatorii își pot concentra eforturile pe optimizarea codurilor pe care le pot îmbunătăți efectiv.
Evidențiază „hotspot”-urile în roșu, facilitând identificarea timpului CPU/alocarea memoriei, și separă cu ușurință timpul sistemului pentru a identifica problemele de I/O. Scalene poate raporta timpul GPU, profilează utilizarea memoriei și monitorizează utilizarea CPU. Scalene poate identifica, de asemenea, posibilele scurgeri de memorie, volumul de copiere al profilului și poate genera profiluri reduse pentru liniile de cod care consumă mai mult de 1% din CPU.
VisualVM
Instrumentul all-in-one de depanare pentru Java, VisualVM, este proiectat pentru a fi utilizat atât în faza de producție, cât și în cea de dezvoltare. Este un software vizual care integrează funcționalități ușoare de profilare și instrumente JDK de linie de comandă.
VisualVM monitorizează aplicațiile care rulează pe Java 1.4+ și le depanează utilizând mai multe tehnologii, precum JMX, jvmstat, Attach API și Serviceability Agent. Acest instrument este perfect pentru diversele cerințe ale inginerilor de calitate, administratorilor de sistem și utilizatorilor finali.
Detectează automat aplicațiile Java care rulează local sau de la distanță și le listează. Instrumentul îți permite, de asemenea, să definești manual programele utilizând conexiunea JMX. Pentru fiecare proces, afișează date tipice de rulare, cum ar fi PID, argumente transmise, home JDK, clasa principală, flag-uri JVM, versiunea JVM și proprietățile sistemului și ale argumentului.
VisualVM monitorizează utilizarea CPU, heap-ul și metaspațiul sau memoria de generare permanentă, thread-urile și clasele încărcate într-o aplicație. Afișează toate thread-urile într-o cronologie cu timpi agregați de somn, rulare, parcare, monitorizare și așteptare.
Atât instrumentarea, cât și profilele de eșantionare pot fi realizate folosind VisualVM pentru gestionarea memoriei și performanța aplicației. Afișează depozite de thread-uri pentru a oferi informații rapide asupra proceselor. De asemenea, vizualizează și creează instantanee .hprof la cerere, pentru a te ajuta să descoperi ineficiența utilizării heap-ului și să depanezi scurgerile de memorie.
În plus, VisualVM poate citi date de bază despre un proces bazat pe Java care a eșuat, împreună cu mediul său. Îți poți analiza aplicațiile offline; poate salva mediul de rulare al aplicației și configurația cu depozite heap preluate, dump-uri de thread și instantanee de profilare, pe care le poți procesa offline într-o etapă ulterioară.
Funcționează pe Windows, Linux și Unix.
Orbit Profiler
Vizualizează aplicația ta C/C++ și identifică rapid problemele de performanță utilizând Orbit Profiler. Acesta este un instrument de depanare și un profiler autonom, care are ca scop să ajute dezvoltatorii să vizualizeze și să înțeleagă fluxul de execuție al aplicației complexe.
Oferă o imagine clară a tot ceea ce se întâmplă în interiorul aplicației, astfel încât să poți elimina rapid blocajele de performanță și să restabilești performanța ridicată a acesteia.
Orbit Profiler poate funcționa eficient pe orice aplicație C sau C++, cu condiția să poată accesa fișierul PDB. Apoi, va începe profilarea odată ce finalizezi descărcarea programului său. Instrumentul accesează procesul țintă, se conectează la funcțiile selectate și efectuează profilarea.
Poate funcționa chiar și cu versiunile finale optimizate sau de expediere. Pe lângă instrumentația dinamică, Orbit Profiler oferă și capabilități de eșantionare „în permanență activă”, care este rapidă, disponibilă tot timpul și robustă.
Funcționează pe Windows și Linux.
Uber JVM Profiler
Împreună cu capabilitățile avansate de profilare, Uber JVM Profiler este o altă opțiune bună pentru aplicațiile tale bazate pe Java.
Oferă un agent Java care colectează mai multe urme și valori ale stivei pentru procesele JVM Spark/Hadoop într-o manieră distribuită, de exemplu, valori de memorie/CPU/IO.
Instrumentul poate monitoriza argumentele și metodele Java din codurile utilizatorului fără a le modifica. Îl poți folosi, de asemenea, pentru a urmări latența apelului nodurilor de nume HDFS pentru fiecare aplicație Spark și pentru a identifica problemele. Poate chiar să urmărească căile fișierelor HDFS ale aplicației Spark, pentru a identifica fișierele cu acces frecvent și pentru a realiza o optimizare suplimentară.
Uber JVM Profiler a fost creat inițial pentru a profila aplicațiile Spark, care includ, în general, multe mașini sau procese pentru o singură aplicație. Prin urmare, poți corela cu ușurință valorile pentru aceste mașini sau procese.
Totuși, instrumentul funcționează ca un agent Java tipic și îl poți utiliza pentru oricare dintre procesele tale JVM. Caracteristicile sale includ:
- Depanarea utilizării memoriei pentru executorii aplicației Spark, precum memoria heap Java, memoria nativă, memoria non-heap, pool-ul de buffer și pool-ul de memorie
- Depanarea utilizării CPU și a timpului de colectare a gunoiului
- Depanarea metodelor de clasă Java pentru frecvența și timpul lor, sau profilarea duratei
- Profilarea argumentelor (depanare și urmărire apel la metoda clasei Java și valoarea argumentului acesteia)
- Profilarea Stacktrack și generarea de Flamegraphs pentru timpul CPU
- Depanarea valorilor I/O și a valorilor thread-ului JVM
Tracy
Tracy este un instrument util care îi ajută pe dezvoltatori să depaneze ușor programele PHP. Are un design intuitiv și funcții avansate, precum suport CLI, depanarea apelurilor AJAX și multe altele.
Poate identifica și corecta rapid erorile, poate afișa variabilele, înregistra erorile, vizualiza consumul de memorie și determina timpul de execuție al interogărilor sau scripturilor. Utilizarea codurilor de culori și evidențierea problemelor în roșu, cu explicații clare, te ajută să vizualizezi cu ușurință excepțiile și erorile și să le înțelegi.
Tracy include funcționalitatea de înregistrare și autodetecție a mediului. Stochează date în fișiere jurnal și afișează mesajele de eroare ale serverului unui vizitator în timpul perioadelor de nefuncționare. Tracy se poate integra și cu Drupal 7, OpenCart, WordPress și multe altele.
vprof
vprof este un profiler vizual pentru aplicațiile Python. Oferă vizualizări bogate și interactive pentru diferitele caracteristici ale programului tău Python, cum ar fi utilizarea memoriei și timpul de rulare.
Este disponibil sub licența BSD și suportă Python 3.4 și versiunile ulterioare.
Concluzie
Performanța aplicației este un factor crucial în îndeplinirea așteptărilor utilizatorilor finali. Dacă apar probleme de performanță, trebuie să fii pregătit să diagnostichezi problema înainte ca aceasta să afecteze experiența utilizatorului final.
Prin urmare, continuă să-ți optimizezi aplicațiile și să corectezi imediat problemele, pentru a putea oferi în continuare utilizatorilor performanțe super-rapide ale aplicațiilor, folosind instrumentele pe care le-am menționat în acest articol.
Iată un tabel comparativ rapid, care arată profilele de mai sus și scopul lor principal.
| Nume | Limbi |
| pi-spy | Python |
| Pyroscope | Python, Ruby, Go |
| Bubbleprof | Node.js |
| Pyinstrument | Python |
| Xdebug | PHP |
| SPX | PHP |
| Prefix | Python, .NET, Java, Node.js, Ruby, PHP |
| Scalene | Python |
| VisualVM | Java |
| Orbit Profiler | C, C++ |
| Uber JVM Profiler | Java |
| Tracy | PHP |
| vprof | Python |