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排查效能問題往往比排查功能性的Bug更讓人頭疼,主要有以下幾個原因 很多效能問題只會在高負載的生產環境下出現,在開發過程中很難發現。 功能性出錯時我們通常會丟擲異常,我們可以通過Tracestack很快定位到問題所在程式碼的位置。但對於效能問題,我們很難做這樣的快速定位。 雖然我們有各式各樣的Profiling工具,但適用於對生產環境的並不多。當然這因程式語言而異,Glow伺服器端的技術棧是Python + Gevent,目前為止我們都沒有找到合適的Profiling工具。 對於伺服器端的效能問題,我們常用的方法是寫日誌檔案,例如把每個請求的響應時間都記錄下來,但對海量日誌檔案的儲存,聚合與分析又成了另一個麻煩。常用的解決方案有ElasticSearch + Logstack + Kibana,或是StatsD/CollectD + Graphite等等。在Glow,

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