Цель вашего приложения — хорошо обслуживать конечных пользователей.
Он должен быть быстрым, отзывчивым, простым в использовании и надежным, помимо других желаемых функций.
Но поддерживать ваше программное обеспечение таким образом, чтобы оно продолжало обеспечивать производительность на высшем уровне, не так просто.
Когда ваш код начинает вызывать ненужные функции, спотыкается, ловит ошибки и входит в лишние циклы, это может привести к неэффективности. Ваше приложение может стать медленным, перестать отвечать на запросы или вести себя неустойчиво.
И если вы не устраните эти проблемы, пострадает общая производительность приложения.
Следовательно, ваши клиенты могут раздражаться или вообще перестать использовать ваше приложение из-за низкой производительности и низкой скорости. Это не только ухудшает вашу репутацию, но и снижает ваши доходы и прибыль. Поэтому ваш код необходимо анализировать, проверять и отлаживать для достижения оптимальной производительности. И самый быстрый способ сделать это — использовать программный инструмент профилирования для мониторинга и отладки ваших кодов и устранения узких мест, связанных с производительностью.
В этой статье вы узнаете о профилировании программного обеспечения и о том, как оно может вам помочь. Затем я познакомлю вас с некоторыми из лучших инструментов профилирования для отладки вашего приложения и оптимизации его производительности.
Оглавление
Что такое профилирование программного обеспечения?
Профилирование программного обеспечения — это динамический анализ кода, при котором поведение программы исследуется с использованием данных, собранных во время работы программы. Он направлен на определение различных разделов программы, которые вы должны оптимизировать, чтобы увеличить скорость приложения, скорость отклика и уменьшить потребление памяти и ресурсов.
Профилировщик программного обеспечения обычно измеряет продолжительность и частоту вызовов функций, а также объем памяти или временную сложность, связанную с программой. Существуют также специальные профилировщики, такие как профилировщики памяти.
Профилирование обычно выполняется путем обработки исходного кода программы. Профилировщики могут использовать различные методы профилирования, такие как инструментальные, основанные на событиях, статистические методы или методы моделирования.
Почему важно профилирование программного обеспечения?
Профилирование программного обеспечения необходимо для определения использования ресурсов и времени выполнения, связанного с конкретной функцией. Это помогает оптимизировать скорость работы программы и в то же время обеспечить минимальное потребление ресурсов.
Кроме того, это делается для отслеживания и оптимизации использования ЦП и времени выполнения команд.
Таким образом, выбор правильного инструмента профилирования программного обеспечения необходим для того, чтобы вы могли быстрее отлаживать проблемы, связанные с производительностью, чтобы повысить его эффективность и обеспечить лучшее взаимодействие с конечным пользователем. Многие профилировщики также поставляются с подробными отчетами, интерактивными графиками и визуализациями, которые помогают найти точную основную причину проблем, облегчая их решение.
Итак, вот список некоторых из лучших программных профилировщиков, которые вы можете попробовать, и расскажите нам, что сработало для вас лучше всего.
шпион
шпион — отличный профилировщик выборки для Python. Это позволяет вам быстро взглянуть на все, на что тратит время ваше приложение на основе Python.
Для этого вам не нужно изменять свои коды или полностью перезапускать программу. py-spy предполагает низкие накладные расходы и разработан на Rust для большей скорости выполнения. Он не предназначен для работы в том же процессе, в котором работает ваша профилированная программа на основе Python. Это означает, что py-spy очень безопасен и надежен для использования против производственных кодов на основе Python.
Инструмент позволяет записывать профили, генерировать диаграммы пламени для создания интерактивных файлов SVG. Вы также можете просмотреть другие параметры, такие как изменение частоты дискретизации, собственные расширения C для профилирования, подпроцессы, идентификаторы потоков и многое другое. Вы можете получить живое представление о функциях, происходящих в ваших программах, с помощью команды «top» и отобразить текущий стек вызовов, используя команду «dump» для каждого потока Python.
Он поддерживает все версии интерпретатора CPython, такие как 2.3–2.7 и 3.3–3.8. Вы можете установить py-spy из PyPI или GitHub.
Пироскоп
Программное обеспечение непрерывного профилирования с открытым исходным кодом от Пироскоп помогает отлаживать все проблемы с производительностью в вашем приложении за считанные минуты.
Вы можете запустить сервер, а затем агент, независимо от того, что вы используете, Docker, Linux или ищете документы Ruby или Go, Pyroscope покрывает вас. Даже если вы стремитесь к десяти секундам или десяти месяцам данных профилирования программного обеспечения, их специально разработанный механизм хранения выполняет быстрые запросы.
Вам не нужно беспокоиться о накладных расходах или производительности приложений, поскольку они используют технологию выборочного профилирования, которая не влияет на производительность. Pyroscope эффективно сохраняет ваши данные профилирования; следовательно, это рентабельно для вас, даже если вы хотите хранить разные данные профилирования из разных приложений в течение многих лет.
Он работает на macOS, Linux и Docker и поддерживает программы, написанные на Python, Go и Ruby.
Бабблпроф
Бабблпроф от Clinic.js предоставляет свежий и уникальный способ профилирования вашего программного обеспечения, написанного на Node.js. Он использует «пузырьковый» пользовательский интерфейс, который помогает всем, от экспертов до новичков, определять асинхронное время, проведенное в вашем приложении.
Он визуализирует работу ваших процессов Node.js, наблюдая за его асинхронными операциями, группируя их, вычисляя задержки и сопоставляя их.
Bubbleprof определяет время операций, просматривая размер пузырьков в определенной группе операций, которые могут быть вашим кодом, ядром узла или модулем. Он также объединяет соседние группы, чтобы уменьшить беспорядок.
Для расчета задержек при переходе операции от одной группы к другой Bubbleprof измеряет длину стрелки, соединяющей пузырьки. В дополнение к этому, он также использует разные цвета в процессах измерения. В то же время внутренние цветные линии представляют собой смесь типов асинхронных операций как причину задержки.
Пиинструмент
Оптимизируйте свои коды Python с помощью Пиинструмент.
Он показывает вам, почему ваш код Python работает медленно, и помогает диагностировать проблемы, чтобы вы могли добиться невероятно высокой производительности.
Чтобы использовать Pyinstrument, вам не нужно писать скрипт Python; просто вызовите Pyinstrument, используя командную строку напрямую. Ваш сценарий будет работать нормально, и инструмент выдаст цветную сводку областей, в которых приложение провело свое время. Он также поставляется с API Python, который делает процесс еще проще.
У вас также есть возможность профилировать веб-запросы в Flask и Django, для которых у них есть подробная документация. Здесь обратите внимание, что Pyinstrument предлагает статистическое профилирование, которое записывает стек вызовов каждую 1 мс вместо отслеживания каждого вызова функции, сделанного вашей программой.
Это выгодно, поскольку статистические профилировщики требуют меньших накладных расходов по сравнению с профилировщиками трассировки. Поскольку он записывает весь стек, отслеживание дорогостоящих вызовов функций становится легким. В дополнение к этому Pyinstrument также скрывает (по умолчанию) библиотечные фреймы, позволяя вам сосредоточиться на приложениях или модулях, ответственных за влияние на производительность.
Отладка проблем с производительностью упрощается, поскольку Pyinstrument записывает время, затраченное на использование «настенных часов». Инструмент отслеживает все время, затрачиваемое программой на чтение файлов, загрузку данных, связь с базой данных и т. д.
Xdebug
Чтобы улучшить производительность вашего кода и сделать процесс разработки более увлекательным, Xdebug поставляется с широкими возможностями для профилирования и отладки.
На самом деле это расширение PHP, которое позволяет вам находить узкие места в вашем PHP-приложении и анализировать его производительность с помощью внешних инструментов визуализации для построения графиков производительности.
Xdebug создает подробный вывод, показывающий путь приложения к ошибке, включая параметры, переданные данной функции. Это сделано для отслеживания ошибок. Чтобы помочь разработчику ясно понять вещи, он генерирует информацию с цветовой кодировкой вместе со структурированными представлениями.
Он также поставляется с удаленным отладчиком, который вы можете использовать для подключения Xdebug к работающему коду, IDE или браузеру, чтобы видеть точки останова кода и выполнять коды построчно. Еще одна функция, которую он предлагает, — это покрытие кода, которое показывает, сколько кода вашей программы было выполнено, а также помогает вам с модульными тестами.
SPX
Расширение простого профилирования (SPX) — это расширение для профилирования, разработанное для PHP. Он обладает некоторыми уникальными свойствами, отличающими его от других расширений профилирования. Это абсолютно БЕСПЛАТНО для использования и ограничено только вашей инфраструктурой, что означает отсутствие риска утечки данных.
Простота SPX делает его очень простым в использовании: все, что вам нужно, это установить командную строку или переменную среды для профилирования сценария. Или вы также можете включить переключатель на веб-странице для профилирования скрипта. В результате вам не нужно инструментировать свой код вручную.
Он также поддерживает запуск сценария командной строки — Ctrl-C. В дополнение к этому, этот процесс также устраняет необходимость использования средства запуска командной строки или специального расширения браузера. SPX поддерживает около 22 мультиметрик, включая различные метрики времени и памяти, объекты, используемые файлы, ввод-вывод и т. д.
Он может собирать данные, не выходя из контекста. Его веб-интерфейс позволяет настраивать/включать профилирование для используемого в данный момент сеанса браузера и перечисляет все сведения и отчеты о профилированных сценариях. Веб-интерфейс позволяет выбрать конкретный отчет для более глубокого анализа и содержит некоторые интерактивные визуализации, такие как Flamegraph, плоский профиль и временная шкала, которые можно масштабировать до миллионов вызовов функций.
Префикс
Префикс от Stackify — это простой в установке и легкий профилировщик кода, который нравится многим разработчикам. Это поможет вам устранить узкие места в производительности вашего приложения, чтобы оптимизировать его и улучшить взаимодействие с пользователем.
Превосходные возможности трассировки и профилирования Prefix позволяют быстро находить скрытые исключения, медленные SQL-запросы и многое другое. Он предоставляет вашим разработчикам реальную мощь APM (мониторинг производительности приложений). Для этого Prefix проверяет производительность кода в том виде, в котором он написан, и позволяет отправлять более эффективные коды для тестирования.
Таким образом, он получает меньше обращений в поддержку от производственной стороны и помогает менеджерам по разработке быстрее достигать поставленных целей. Найдите все неэффективные запросы, неизвестные узкие места и запросы, сгенерированные ORM.
Вы также можете отслеживать каждый параметр вызова SQL, загружать тайминги и просматривать затронутые записи. Префикс также упрощает обнаружение паттернов N+1. Забудьте о сортировке всех этих беспорядочных журналов; объединить их, чтобы легко найти проблемы.
Префикс позволяет найти контекст подозрительного журнала непосредственно в запросе запроса и легко перейти от одного журнала к трассировке для отладки. Префикс проливает свет на неэффективные зависимости, что полезно для поиска скрытых исключений и работы с устаревшим кодом или разделами фреймворка. Этими зависимостями могут быть веб-службы, сторонние службы, службы кэширования и другие.
Префикс работает на Windows и Mac и поддерживает .Net, Ruby, Java, PHP, Python и Node.js.
Неравносторонний
Неравносторонний — это высокоточный и высокопроизводительный профилировщик графического процессора, процессора и памяти для программ на основе Python. Он предлагает несколько преимуществ по сравнению с другими профилировщиками, например, более быстрые заказы и предоставление более подробной информации.
Scalene невероятно быстр и использует семплирование, а не инструменты. Он даже не полагается на средства трассировки Python. Кроме того, его накладные расходы обычно не превышают 10-20%. Этот инструмент выполняет профилирование программного обеспечения на уровне строк и указывает на те строки кода, которые отвечают за время выполнения вашей программы.
Эти детали более ценны, чем детали профилирования на функциональном уровне. Scalene отделяет время, затрачиваемое исключительно на Python, от времени работы с собственным кодом, включающим библиотеки. Поскольку большинство программистов на Python не оптимизируют производительность нативного кода, разработчики могут сосредоточить свои усилия на оптимизации кода, который вы действительно можете улучшить.
Он выделяет активные области красным цветом, что облегчает определение распределения процессорного времени/памяти и легко разделяет системное время для поиска проблем ввода-вывода. Scalene может сообщать о времени работы графического процессора, профилировать использование памяти и отслеживать использование ЦП. Scalene также может выявлять возможные утечки памяти, объем копирования профилей и генерировать сокращенные профили для строк кода, потребляющих более 1% ресурсов ЦП.
ВизуалВМ
Универсальный инструмент устранения неполадок для Java, ВизуалВМ, предназначен для использования как на этапах производства, так и на этапах разработки. Это визуальное программное обеспечение, которое объединяет облегченные функции профилирования и инструменты командной строки JDK.
VisualVM отслеживает приложения, работающие на Java 1.4+, и устраняет их неполадки с помощью нескольких технологий, таких как JMX, jvmstat, Attach API и Serviceability Agent. Этот инструмент идеально подходит для различных требований инженеров по качеству, системных администраторов и конечных пользователей.
Он автоматически обнаруживает удаленно и локально запущенные Java-приложения и составляет их список. Инструмент также позволяет вам определять программы вручную, используя соединение JMX. Для каждого процесса отображаются типичные данные времени выполнения, такие как PID, переданные аргументы, домашняя страница JDK, основной класс, флаги JVM, версия JVM, а также свойства системы и аргументов.
VisualVM отслеживает использование ЦП, кучи и метапространства или памяти постоянного поколения, запущенные потоки и загруженные классы в приложении. Он отображает все запущенные потоки на временной шкале с агрегированным временем сна, выполнения, парковки, мониторинга и ожидания.
С помощью VisualVM можно выполнять как инструментирование, так и профилировщики выборки для управления памятью и производительностью приложений. Он отображает дампы потоков, чтобы обеспечить быстрое понимание процессов. Он также просматривает и создает моментальные снимки .hprof по запросу, чтобы помочь вам выявить неэффективное использование кучи и отладить утечки памяти.
Более того, VisualVM может считывать базовые данные об аварийном Java-процессе вместе с его окружением. Вы можете анализировать свои приложения в автономном режиме; он может сохранять среду выполнения приложения и конфигурацию с помощью созданных дампов кучи, дампов потоков и моментальных снимков профилирования, которые вы можете обрабатывать в автономном режиме на более позднем этапе.
Он работает в Windows, Linux и Unix.
Орбитальный профайлер
Визуализируйте свое приложение C/C++ и быстро находите проблемы с производительностью, используя Орбитальный профайлер. Это инструмент отладки и автономный профилировщик, призванный помочь разработчикам просматривать и понимать поток выполнения сложного приложения.
Он обеспечивает четкое представление обо всем, что происходит внутри приложения, поэтому вы можете быстро устранить узкие места в производительности и восстановить высокую производительность вашего приложения.
Orbit Profiler может эффективно работать с любым приложением C или C++, если у него есть доступ к файлу PDB. Затем он начнет профилирование, как только вы завершите загрузку его программы. Инструмент переходит к целевому процессу, подключается к выбранным функциям и выполняет профилирование.
Он может даже работать с вашими оптимизированными окончательными или готовыми сборками. Помимо динамического инструментария, Orbit Profiler также предлагает «всегда включенные» возможности выборки, которые являются быстрыми, доступными в любое время и надежными.
Он работает на Windows и Linux.
Профайлер Uber JVM
Благодаря расширенным возможностям профилирования, Профайлер Uber JVM — еще один хороший вариант для ваших Java-приложений.
Он предлагает агент Java, который собирает несколько трассировок стека и метрик для процессов Spark/Hadoop JVM распределенным образом, например, метрики памяти/ЦП/IO.
Инструмент может отслеживать аргументы и методы Java в пользовательском коде, не изменяя их. Вы также можете использовать его для отслеживания задержки вызовов узлов имен HDFS для каждого приложения Spark и поиска проблем. Он даже может отслеживать пути к файлам HDFS приложения Spark, чтобы обнаруживать горячие файлы и выполнять дальнейшую оптимизацию.
Uber JVM Profiler изначально был создан для профилирования приложений Spark, которые обычно включают множество компьютеров или процессов для одного приложения. Следовательно, люди могут легко сопоставлять показатели для этих машин или процессов.
Однако этот инструмент работает как типичный агент Java, и вы можете использовать его для любого из ваших процессов JVM. Его особенности включают в себя:
- Отладка использования памяти исполнителями приложений Spark, например память кучи Java, собственная память, память без кучи, пул буферов и пул памяти
- Отладка использования ЦП и время сборки мусора
- Отладка методов класса Java по их частоте и времени или профилированию продолжительности
- Профилирование аргументов (отладка и отслеживание вызова метода класса Java и его значения аргумента)
- Stacktrack Профилирование и создание Flamegraphs для процессорного времени
- Отладка метрик ввода-вывода и метрик потока JVM
Трейси
Трейси — это полезный инструмент, помогающий разработчикам легко отлаживать программы PHP. Он имеет дружественный дизайн и расширенные функции, такие как поддержка командной строки, отладка вызовов AJAX и многое другое.
Он может быстро находить и исправлять ошибки, создавать дамп переменных, регистрировать ошибки, визуализировать потребление памяти и определять время выполнения запросов или сценариев. Использование цветового кодирования и выделения проблем красным цветом с четкими пояснениями помогает легко визуализировать исключения и ошибки и понимать их.
Tracy поставляется с функцией ведения журнала и автоматическим определением среды. Он сохраняет данные в файлы журналов и отображает сообщения об ошибках сервера для посетителей во время простоев. Трейси также может интегрироваться с Drupal 7, OpenCart, WordPress и другими.
vprof
vprof визуальный профилировщик для приложений Python. Он обеспечивает богатую интерактивную визуализацию различных характеристик вашей программы Python, таких как использование памяти и время выполнения.
Он доступен по лицензии BSD и поддерживает Python 3.4 и выше.
Вывод
Производительность приложений является решающим фактором в удовлетворении ожиданий конечных пользователей. И если возникают проблемы с производительностью, вы должны быть готовы диагностировать проблему, прежде чем влиять на работу конечного пользователя.
Следовательно, продолжайте оптимизировать свои приложения и немедленно исправлять проблемы, чтобы продолжать обеспечивать сверхбыструю производительность приложений для пользователей с помощью инструментов, которые я упомянул в этой статье.
Вот краткая сравнительная таблица, показывающая вышеупомянутые профилировщики и то, для чего они в основном используются.
Имя
Языки
шпион
Питон
Пироскоп
Питон, Руби, вперед
Бабблпроф
Node.js
Пиинструмент
Питон
Xdebug
PHP
SPX
PHP
Префикс
Python, .NET, Java, Node.js, Ruby, PHP
Неравносторонний
Питон
ВизуалВМ
Ява
Орбитальный профайлер
С, С++
Профайлер Uber JVM
Ява
Трейси
PHP
vprof
Питон