Scopul aplicației dvs. este de a vă servi bine utilizatorii finali.
Trebuie să fie rapid, receptiv, ușor de utilizat și fiabil, printre alte funcționalități dorite.
Dar menținerea software-ului într-o manieră care continuă să ofere performanțe de nivel superior nu este atât de ușoară.
Când codul dvs. începe să apeleze funcții inutile, se împiedică, prinde erori și intră în bucle suplimentare, poate duce la ineficiențe. Aplicația dvs. ar putea deveni lentă, să nu răspundă sau să se comporte neregulat.
Și dacă nu remediați aceste probleme, performanța generală a aplicației este de suferit.
În consecință, clienții tăi pot fi iritați sau pot înceta să folosească aplicația dvs. din cauza performanței slabe și a vitezei reduse. Nu numai că îți degradează reputația, dar te și costă în ceea ce privește veniturile și profiturile. Prin urmare, codul dvs. trebuie analizat, revizuit și depanat pentru a obține performanțe optime. Și modalitatea rapidă de a face acest lucru este prin utilizarea unui instrument software de profilare pentru a monitoriza și a depana codurile și pentru a elimina blocajele legate de performanță.
În acest articol, veți afla despre crearea de profiluri software și cum vă poate ajuta. Și apoi, vă voi prezenta unele dintre cele mai bune instrumente de profilare pentru a vă depana aplicația și a optimiza performanța acesteia.
Cuprins
Ce este Software Profiling?
Profilarea software este o analiză dinamică a codului în care comportamentul unui program este investigat folosind datele colectate pe măsură ce programul rulează. Acesta are ca scop determinarea diferitelor secțiuni de program pe care trebuie să le optimizați pentru a crește viteza aplicației, capacitatea de răspuns și pentru a reduce consumul de memorie și resurse.
Un software profiler măsoară de obicei durata și frecvența apelurilor de funcții împreună cu memoria sau complexitatea timpului asociat cu un program. Există, de asemenea, profileri specifici disponibili, cum ar fi profilerii de memorie.
Profilarea se realizează în general prin instrumentarea codului sursă al programului. Profilerii pot folosi diferite tehnici de profilare, cum ar fi metode instrumentate, bazate pe evenimente, statistice sau de simulare.
De ce contează profilarea software?
Profilarea software este necesară pentru a determina utilizarea resurselor și timpul de execuție asociat cu o anumită funcție. Ajută la optimizarea vitezei programului și, în același timp, asigură consumul minim de resurse.
În plus, este făcut pentru a urmări și optimiza utilizarea CPU și timpul de execuție a comenzilor.
Prin urmare, alegerea instrumentului de profilare software potrivit este necesară pentru a vă asigura că puteți depana mai rapid problemele legate de performanță pentru a-i îmbunătăți eficiența și a oferi o experiență mai bună pentru utilizatorul final. Mulți profileri vin, de asemenea, cu rapoarte detaliate și grafice interactive și vizualizări care vă ajută să găsiți cauza exactă a problemelor, facilitând rezolvarea acestora.
Așadar, iată o listă cu unii dintre cei mai buni profileri software pe care îi puteți încerca și spuneți-ne ce a funcționat cel mai bine pentru dvs.
pi-spion
pi-spion este un excelent profiler de eșantionare pentru Python. Acest lucru vă permite să vedeți toate lucrurile pe care aplicația dvs. bazată pe Python își petrece timpul.
Pentru aceasta, nu trebuie să vă modificați codurile sau să reporniți complet programul. py-spy implică un cost redus și este dezvoltat în Rust pentru a executa o viteză mai mare. Nu este construit pentru a funcționa în același proces în care rulează programul dvs. bazat pe python profilat. Acest lucru implică faptul că py-spy este foarte sigur și sigur pentru a fi utilizat împotriva codurilor de producție bazate pe Python.
Instrumentul vă permite să înregistrați profiluri, să generați grafice de flacără pentru a crea fișiere SVG interactive. Puteți vizualiza și alte opțiuni, cum ar fi modificarea ratelor de eșantionare, extensiile native C pentru profilare, subprocese, fire-id-uri și multe altele. Puteți obține o vizualizare live a funcțiilor care se întâmplă în programele dvs. folosind comanda „sus” și puteți afișa stiva de apeluri prezentă folosind comanda „dump” pentru fiecare fir python.
Acceptă fiecare versiune de interpret CPython, cum ar fi 2.3 – 2.7 și 3.3 – 3.8. Puteți instala py-spy din PyPI sau GitHub.
Piroscop
Software-ul open-source de profilare continuă al Piroscop vă ajută să depanați toate problemele de performanță din aplicația dvs. în câteva minute.
Puteți porni serverul urmat de agent, indiferent ce folosiți, Docker, Linux sau căutați documente Ruby sau Go, Pyroscope vă acoperă. Chiar dacă țintiți pentru zece secunde sau zece luni de date de profilare software, motorul lor de stocare creat personalizat face interogări rapide.
Nu trebuie să vă faceți griji cu privire la performanța generală sau a aplicației, deoarece acestea folosesc tehnologia de eșantionare a profilului care nu afectează performanța. Pyroscope stochează eficient datele dvs. de profilare; prin urmare, este rentabil pentru dvs., chiar dacă doriți să stocați diferite date de profilare din diverse aplicații timp de ani de zile.
Funcționează pe macOS, Linux și Docker și acceptă programe scrise în Python, Go și Ruby.
Bubbleprof
Bubbleprof de Clinic.js oferă o modalitate nouă și unică de profilare a software-ului dvs. scris în Node.js. Folosește o interfață de utilizare „bubble” care îi ajută pe toți, de la experți la începători, să determine timpul asincron petrecut în aplicația ta.
Vizualizează modul în care funcționează procesele dvs. 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 operațiuni care pot fi codul dvs., un nucleu de nod sau un modul. De asemenea, clubează grupurile adiacente pentru a reduce dezordinea.
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 ca cauză a întârzierii.
Pyinstrument
Optimizați-vă codurile Python cu Pyinstrument.
Vă arată de ce codul dvs. Python este lent și vă ajută să diagnosticați problemele, astfel încât să aveți o performanță uluitor de rapidă.
Pentru a utiliza Pyinstrument, nu trebuie să scrieți un script Python; doar apelați Pyinstrument folosind direct linia de comandă. Scriptul dvs. ar rula normal, iar instrumentul va oferi un rezumat colorat al zonelor în care aplicația și-a petrecut timpul. De asemenea, vine cu un API Python care face procesul și mai ușor.
Aveți opțiunea de a profila cererile web și în Flask și Django, pentru care au menținut documentație elaborată. Aici, vă rugăm să rețineți că Pyinstrument oferă profilare statistică care înregistrează stiva de apeluri la fiecare 1 ms în loc să urmărească fiecare apel de funcție efectuat de programul dumneavoastră.
Este avantajos, deoarece profilerii statistici implică cheltuieli generale mai mici în comparație cu profilerii de urmărire. Pe măsură ce înregistrează întreaga stivă, urmărirea apelurilor de funcții costisitoare devine fără efort. În plus, Pyinstrument ascunde (în mod implicit) cadre de bibliotecă, permițându-vă să vă concentrați asupra aplicațiilor sau modulelor responsabile de afectarea performanței.
Depanarea problemelor de performanță este simplificată deoarece Pyinstrument înregistrează timpul petrecut folosind timpul „ceas de perete”. Instrumentul urmărește tot timpul programului pentru a citi fișiere, a descărca date, a comunica cu o bază de date etc.
Xdebug
Pentru a îmbunătăți problemele de performanță ale codului și pentru a vă face experiența de dezvoltare puțin mai distractivă, Xdebug vine cu o gamă largă de capabilități pentru profilare și depanare.
Este de fapt o extensie PHP care vă permite să găsiți blocajele din aplicația dvs. PHP și să analizați performanța acesteia folosind instrumente de vizualizare externe pentru a genera grafice de performanță.
Xdebug creează o ieșire detaliată care arată calea aplicației pentru a ajunge la o eroare, inclusiv parametrii pe care i-a transmis unei anumite funcții. Acest lucru se face pentru a urmări erorile. Pentru a ajuta un dezvoltator să înțeleagă lucrurile în mod clar, generează informații cu coduri de culori împreună cu vizualizări structurate.
Vine și cu un depanator la distanță pe care îl puteți utiliza pentru a conecta Xdebug cu un cod care rulează, IDE sau browser pentru a vedea punctele de întrerupere a codului și a executa codurile linie cu linie. O altă caracteristică pe care o oferă este acoperirea codului care arată cât de mult a fost executat codul programului dvs. și vă ajută, de asemenea, cu testele unitare.
SPX
Extensie de profilare simplă (SPX) este o extensie de profilare concepută pentru PHP. Are unele proprietăți unice, deosebindu-l de alte extensii de profilare. Este complet GRATUIT de utilizat și limitat doar la infrastructura dvs., ceea ce înseamnă că nu există niciun risc de scurgeri de date.
Simplitatea SPX îl face foarte ușor de utilizat: tot ce aveți nevoie este să setați o linie de comandă sau o variabilă de mediu pentru a profila un script. Sau, puteți, de asemenea, să activați butonul radio de pe o pagină web pentru a profila scriptul. Ca rezultat, nu trebuie să instrumentați codul manual.
De asemenea, acceptă un script de linie de comandă care rulează – Ctrl-C. În plus, acest proces elimină, de asemenea, nevoia de a utiliza un lansator de linie de comandă sau o extensie de browser dedicată. SPX acceptă valori multiple de aproximativ 22, inclusiv diverse valori de timp și memorie, obiecte, fișiere în uz, I/O etc.
Poate aduna date fără a părăsi contextul. Interfața sa web permite configurarea/activarea profilării pentru sesiunea de browser utilizată în prezent și listează toate detaliile și rapoartele scripturilor profilate. Interfața de utilizare web vă permite să selectați un raport specific pentru o analiză mai profundă și oferă câteva vizualizări interactive, cum ar fi Flamegraph, profil plat și cronologie, care se pot scala la apeluri funcționale în milioane.
Prefix
Prefix de Stackify este un generator de coduri ușor de instalat și ușor, pe care mulți dezvoltatori îl iubesc. Vă ajută să eliminați blocajele din performanța aplicației dvs. pentru a o optimiza și a îmbunătăți experiența utilizatorului.
Capacitățile superioare de urmărire și profilare ale Prefix vă permit să găsiți rapid excepții ascunse, interogări SQL lente și multe altele. Oferă dezvoltatorilor dvs. puterea reală a APM (monitorizarea performanței aplicațiilor). Pentru aceasta, Prefix validează performanța codului așa cum este scris și vă permite să împingeți coduri mai performante pentru a testa.
În acest fel, primește mai puține bilete de asistență din partea producției și îi ajută pe managerii de dezvoltare să atingă obiectivele mai repede. Descoperiți toate interogările subperformante, blocajele necunoscute și interogările generate de ORM.
De asemenea, puteți urmări fiecare parametru de apel SQL, puteți descărca cronometrele și puteți vizualiza înregistrările afectate. Prefixul face mai simplă identificarea modelelor N+1. Uită de sortarea tuturor jurnalelor dezordonate; reuniți-i pentru a localiza cu ușurință problemele.
Prefix vă permite să găsiți direct contextul unui jurnal suspect într-o solicitare de interogare și să treceți de la un jurnal la o urmă pentru depanare fără efort. Prefixul pune în lumină dependențele cu performanțe slabe, ceea ce este util pentru a găsi excepții ascunse și pentru a lucra cu cod moștenit sau secțiuni cadru. Aceste dependențe pot fi servicii web, servicii terță parte, servicii cache și altele.
Prefix funcționează pe Windows și Mac și acceptă .Net, Ruby, Java, PHP, Python și Node.js.
Scalen
Scalen este un GPU, CPU și profiler de memorie de înaltă precizie, de înaltă performanță pentru programele bazate pe Python. Oferă mai multe avantaje față de alți profileri, cum ar fi rularea unor ordine de mărimi mai rapide și furnizarea de informații mai aprofundate.
Scalene este incredibil de rapid și utilizează eșantionarea mai degrabă decât instrumentarea. Nici măcar nu se bazează pe facilitățile de urmărire ale Python. În plus, costul general este de obicei sub 10-20%. Acest instrument realizează profilarea software la nivel de linie și indică acele linii de coduri responsabile pentru timpul de execuție al programului dumneavoastră.
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 biblioteci. Deoarece majoritatea programatorilor Python nu vor optimiza performanța codului nativ, dezvoltatorii își pot concentra eforturile pe optimizarea codurilor pe care le puteți îmbunătăți efectiv.
Evidențiază hotspot-urile în roșu care vă facilitează identificarea timpului CPU/alocarea memoriei și separați cu ușurință timpul de sistem pentru a găsi probleme de I/O. Scalene poate raporta timpul GPU, profilează utilizarea memoriei și urmărește utilizarea CPU. Scalene poate identifica, de asemenea, posibile scurgeri de memorie, volumul de copiere a 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 conceput pentru a fi utilizat atât pentru faza de producție, cât și pentru faza 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 folosind mai multe tehnologii precum JMX, jvmstat, Attach API și Serviceability Agent. Acest instrument se potrivește perfect pentru diferite cerințe ale inginerilor de calitate, administratorilor de sistem și utilizatorilor finali.
Detectează automat aplicațiile Java care rulează de la distanță și local și le listează. Instrumentul vă permite, de asemenea, să definiți programele manual folosind conexiunea JMX. Pentru fiecare proces, afișează date tipice de rulare, cum ar fi PID, argumente transmise, home JDK, clasă principală, flag-uri JVM, versiune JVM și proprietăți ale sistemului și ale argumentului.
VisualVM monitorizează utilizarea CPU, heap-ul și metaspațiul sau memoria de generare permanentă, firele de execuție și clasele încărcate într-o aplicație. Afișează toate firele de execuție într-o cronologie cu timpi agregați de somn, alergare, parcare, monitorizare și așteptare.
Atât instrumentarea, cât și profilele de eșantionare pot fi efectuate folosind VisualVM pentru gestionarea memoriei și performanța aplicației. Afișează depozite de fire pentru a oferi informații rapide asupra proceselor. De asemenea, vizualizează și creează instantanee .hprof la cerere, pentru a vă ajuta să descoperi ineficiența utilizării heap-ului și să depanați scurgerile de memorie.
În plus, VisualVM poate citi date de bază despre un proces bazat pe Java prăbușit împreună cu mediul său. Vă puteți analiza aplicațiile offline; poate salva mediul de rulare a aplicației și configurația cu depozite de heap preluate, dumpuri de fire și instantanee de profilare pe care le puteți procesa offline într-o etapă ulterioară.
Funcționează pe Windows, Linux și Unix.
Orbit Profiler
Vizualizați aplicația dvs. C/C++ și găsiți rapid probleme de performanță folosind Orbit Profiler. Acesta este un instrument de depanare și un profiler autonom care își propune să ajute dezvoltatorii să vadă 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 puteți elimina rapid blocajele de performanță și să restabiliți performanța ridicată a aplicației dvs.
Orbit Profiler poate funcționa eficient pe orice aplicație C sau C++, cu condiția să poată accesa fișierul PDB. Apoi, va începe profilarea odată ce finalizați descărcarea programului său. Instrumentul trece la procesul țintă, se conectează la funcțiile selectate și efectuează profilarea.
Poate funcționa chiar și la 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 capabilități avansate de profilare, Uber JVM Profiler este o altă opțiune bună pentru aplicațiile dvs. 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 urmări argumentele și metodele java pe codurile utilizatorului fără a le modifica. De asemenea, îl puteți folosi pentru a urmări latența apelului a nodurilor de nume HDFS pentru fiecare aplicație Spark și pentru a găsi probleme. Poate chiar să urmărească căile fișierelor HDFS ale aplicației Spark pentru a afla fișierele fierbinți și pentru a efectua 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, oamenii pot corela cu ușurință valorile pentru aceste mașini sau procese.
Cu toate acestea, instrumentul funcționează ca un agent Java tipic și îl puteți utiliza pentru oricare dintre procesele dvs. JVM. Caracteristicile sale includ:
- Depanarea utilizării memoriei pentru executanții aplicației Spark, cum ar fi 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
- Argument Profiling (depanare și urmărire apel la metoda clasei java și valoarea argumentului acestuia)
- Stacktrack Profiling și generarea de Flamegraphs pentru timpul CPU
- Depanarea valorilor I/O și a valorilor JVM Thread
Tracy
Tracy este un instrument util pentru a ajuta dezvoltatorii să depaneze cu ușurință programele PHP. Are un design prietenos și funcții avansate, cum ar fi suportul CLI, depanarea apelurilor AJAX și multe altele.
Poate găsi și corecta rapid erorile, poate elimina variabilele, poate înregistra erori, poate vizualiza consumul de memorie și poate determina timpul de execuție al interogărilor sau al scripturilor. Utilizarea codurilor de culori și evidențierea problemelor în roșu cu explicații clare vă ajută să vizualizați cu ușurință excepțiile și erorile și să le înțelegeți.
Tracy vine cu funcționalitate de înregistrare și autodetecție a mediului. Stochează date în fișiere jurnal și afișează mesaje 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, interactive pentru diferitele caracteristici ale programului dvs. Python, cum ar fi utilizarea memoriei și timpul de rulare.
Este disponibil sub o licență BSD și acceptă Python 3.4 și versiunile ulterioare.
Concluzie
Performanța aplicației este un factor crucial în îndeplinirea așteptărilor utilizatorilor finali. Și dacă apar probleme de performanță, trebuie să fiți pregătit să diagnosticați problema înainte de a afecta experiența utilizatorului final.
Prin urmare, continuați să vă optimizați aplicațiile și să remediați imediat problemele pentru a continua să oferiți utilizatorilor performanțe super-rapide a aplicațiilor folosind instrumentele pe care le-am menționat în acest articol.
Iată un tabel de comparație rapidă care arată profilele de mai sus și pentru ce este folosit în principal.
Nume
Limbi
pi-spion
Piton
Piroscop
Python, Ruby, Go
Bubbleprof
Node.js
Pyinstrument
Piton
Xdebug
PHP
SPX
PHP
Prefix
Python, .NET, Java, Node.js, Ruby, PHP
Scalen
Piton
VisualVM
Java
Orbit Profiler
C, C++
Uber JVM Profiler
Java
Tracy
PHP
vprof
Piton