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上篇文章 A -Ops 性能火焰图——实用于云原生的全栈继续性能监测工具分享了 A -Ops 性能火焰图的个性。
本文将分享基于 A -Ops 性能热点火焰图进行性能诊断的 2 个理论案例，介绍如何应用火焰图疾速定位系统或者利用的性能问题，加深大家对 A -Ops 火焰图个性的了解。
案例 1
云原生场景下 Java 类利用性能问题诊断
1. 场景及案例介绍
某 Kafka producer 客户端 Java 利用版本升级后性能呈现降落，性能从 222W TPS 降落到 65W TPS，吞吐量从 337MB/ s 降落到 95.9MB/s，如下图所示（为了便于比拟，在不同 POD 里同时启动降级前后的两个利用）：
可见，Kafka 客户端利用的性能呈现了显著的降落，但此时 Kafka 服务端较轻载，CPU 0.7%，内存 16.8%，阐明性能劣化是因为客户端利用的问题导致。Kafka 服务端资源状况如下：
2. 性能问题诊断
通过降级前后的火焰图比拟能够看出，降级后的 CPU 性能次要耗费在字符串 format 处理函数上。对于 Kafka 生成端利用，个别存在大量字符串操作，而字符串处理函数 format 性能较低，与 StringBuilder 办法相比有几倍甚至几十倍的性能差距，可见字符串 format 函数是导致性能升高的次要起因。
案例 2
CPU 抖动类性能故障诊断案例
1. 场景及案例介绍
在生产环境中常常会遇到一些偶发性的 CPU 抖动问题，这会对利用的性能造成肯定的影响，但因为没有必然的法则，故障发现及问题定位比拟难。
2. 性能问题诊断
为了模仿上述偶发性的故障，咱们通过 iperf 打流注入 2 分钟的故障，而后从多个角度剖析故障注入前后火焰图的数据，进而对 CPU 抖动类性能故障进行诊断。
在 10:36-10:38 通过 iperf3 注入 2 分钟的流量，命令如下：
iperf3 -c 192.168.122.115 -p 5201 -i 10 -t 120 -P 100 -N -M 100 -b 10000M流量注入前后，零碎利用指标及火焰图如下图所示：
从上图可见，流量注入期间，CPU 使用率从均匀 22% 升高到 33%，利用性能从 232w tps 降落到 215w tps，火焰图中 iperf3 过程对 CPU 的占用为 8.96%。
咱们能够通过火焰图比拟视图进一步剖析这个问题，下图右边的火焰图是注入故障前的火焰图，左边为注入故障期间的火焰图，比照能够看到故障注入期间多个 iperf3 这个过程。
另外，咱们还能够通过火焰图 diff 视图来剖析这个问题，参考下图，火焰图红色局部为故障注入期间新减少的过程，进而能够定位到 iperf3 是造成这次 CPU 抖动以及利用性能劣化的根因。
通过 A -Ops 性能热点火焰图，开发者和维护者能够很不便地预测潜在问题和定位已产生问题。
装置 A -Ops 性能热点火焰图
gala-ops 是针对云基础设施灰度故障的利用级 / 零碎级在线诊断工具，火焰图探针 stackprobe 集成在其中的 gala-gopher 组件内，用户只需一键装置 gala-gopher 后，在配置文件中开启或敞开火焰图探针即可应用。
A-Ops 装置部署手册：
https://gitee.com/Vchanger/a-…
gala-gophe 组件装置部署阐明：
https://gitee.com/openeuler/g…
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