Go за гранью скорости: pprof на проде

Go за гранью скорости: pprof на проде | avito.code

Рет қаралды 6,300

Күн бұрын

Привет! Это avito.code. Здесь опытные инженеры Авито делятся знаниями и рассказывают про свои рабочие инструменты.
В этом выпуске Иван Нещадин, старший инженер в команде Architecture Governments, продолжает делиться опытом оптимизации и профилирования приложений на Go. Речь пойдет о том, как использовать pprof на проде. Добавление специальных хендлеров в http-сервер сервиса.
Таймкоды
00:00 | Вступление
00:45 | Как добавлять хендлеры в http-сервер
03:12 | Собираем профиль CPU
05:26 | Как сработала утилита wrk
06:41 | Смотрим на полученный профиль
08:29 | Собираем профиль памяти с помощью pprof
11:41 | Разбираемся, где и почему было выделено 7 миллионов объектов
13:31 | Пробуем убедиться, что проблема заключается в garbage collector
15:44 | Заменяем библиотеку на bigcash
17:11 | Ещё раз нагружаем сервис
20:05 | Заключение
AvitoTech - это команда инженеров Авито. Подпишитесь на наш канал, соцсети и блоги, чтобы узнавать больше о технологиях Авито 👇🏻
ВК: avitotech
Телеграм: t.me/avitotech
Хабр: habr.com/ru/company/avito
Медиум (eng): / avitotech
Гитхаб: github.com/avito-tech
Сайт: avito.tech
#avitocode #go #pprof

Пікірлер: 15

@skubach 10 ай бұрын

Сравнение профилей 🔥

@ayaz.ayupov 5 ай бұрын

просмотрел больше 10 видео про pprof, это видео без сомнения лучшее спасибо

@user-kp4mt2jc3d 9 ай бұрын

Отличная подача материала, спасибо!

@chemax87 10 ай бұрын

Большое спасибо

@viktorsolovev8401 9 ай бұрын

Пуля-бомба. Спасибо!

@ofp1979 Ай бұрын

что мешает в данном видео сделать чтобы введённые команды переносились на следующую строку для читабельности?

@Iyozy 10 ай бұрын

Спасибо за видео. Насколько это плохая идея сделать хранилище на хэш таблицах, если придётся там хранить большой объем данных, их придётся так же прятать от GC, как я понимаю.

@AvitoTech 10 ай бұрын

Добрый день! Получится тот же самый эффект, что и на видео, ведь в видео по-сути тоже используется библиотека, внутри которой и используется хэш мапа (github.com/bluele/gcache/blob/master/lru.go#L11). Но это зависит от того, сколько вы объектов планируете хранить, если до 100к, то в целом решение должно подойти, но если больше - лучше уже смотреть в сторону github.com/allegro/bigcache