لماذا تحتاج إلى مراقبة الأداء؟ لنتحدث عن مراقبة أداء Node.js

لماذا هناك حاجة إلى مراقبة الأداء؟ تعمل

العقدة، باعتبارها وقت تشغيل لجافا سكريبت على جانب الخادم، على إثراء سيناريوهات تطبيق جافا سكريبت بشكل كبير.

ومع ذلك، فإن وقت تشغيل Node.js نفسه عبارة عن صندوق أسود، ولا يمكننا إدراك حالة وقت التشغيل، ومن الصعب إعادة إنتاج المشكلات عبر الإنترنت.

ولذلك، فإن مراقبة الأداء هي حجر الزاوية في "التشغيل العادي" لتطبيقات Node.js. لا يمكن مراقبة مؤشرات وقت التشغيل المختلفة في أي وقت فحسب، بل يمكن أن تساعد أيضًا في استكشاف مشكلات السيناريو غير الطبيعية وإصلاحها.

المكونات

إلى قسمين:

• جمع وعرض مؤشرات الأداء

  • : بيانات مستوى العملية: وحدة المعالجة المركزية، والذاكرة، والكومة، وGC وغيرها من
  • البيانات على مستوى النظام: إشغال القرص، وتحميل الإدخال/الإخراج، وحالة اتصال TCP/UDP، إلخ.
  • بيانات طبقة التطبيق:

• التقاط وتحليل بيانات الأداء

  مثل QPS، وHTTP البطيء، وسجلات ارتباط معالجة الأعمال، وما إلى ذلك.
  • Heapsnapshot: لقطة ذاكرة كومة الذاكرة المؤقتة
  • Cpuprofile: لقطة وحدة المعالجة المركزية
  • Coredump:

مقارنة حلول لقطة تعطل التطبيق

من الصورة أعلاه، يمكنك رؤية مزايا وعيوب حلول مراقبة أداء Node.js الثلاثة الحالية، وفيما يلي مقدمة موجزة لتكوين هذه الحلول الثلاثة:

• Prometheus

  • prom-client هو تطبيق Nodejs لـ prometheus. يُستخدم لجمع مؤشرات الأداء.
  • Grafana عبارة عن منصة تصور تُستخدم لعرض مخططات البيانات المختلفة.
  • يدعم الوصول إلى prometheus فقط جمع مؤشرات الأداء وعرضها، وهناك حاجة إلى أدوات لقطة أخرى لاستكشاف المشكلات وإصلاحها لتشكيل حلقة مغلقة

• AliNode.

  • Alinode هو وقت تشغيل ممتد متوافق مع العقد الرسمية، ويوفر بعض الوظائف الإضافية:

    • مراقبة حالة ذاكرة وقت التشغيل v8،
    • مراقبة حالة وقت تشغيل libuv،
    • وظائف تشخيص الأخطاء عبر الإنترنت: لقطة الكومة، ملف تعريف وحدة المعالجة المركزية، تتبع GC، وما إلى ذلك.

  • Agenthub هي عملية مقيمة تستخدم لجمع مؤشرات الأداء والإبلاغ عنها

    • .

  • تشكل الأدوات الملائمة لـ commdx حلقة مغلقة من المراقبة والعرض واللقطات والتحليل. الوصول مريح وبسيط، ولكن لا تزال هناك مخاطر عند توسيع وقت التشغيل

• Easy-Monitor

  • xprofiler أخذ عينات حالة وقت التشغيل في الوقت الفعلي وسجلات أداء الإخراج (أي جلب بيانات الأداء)
  • xtransit مسؤول عن جمع ونقل سجلات الأداء.
  • الاختلاف الأكبر عن AliNode هو استخدام Node.js Addon لتنفيذ

وحدة المعالجة المركزية

لمؤشر أداء

يمكن الحصول على بيانات استهلاك وقت وحدة المعالجة المركزية للعملية الحالية من خلال process.cpuUsage() وحدة القيمة المرجعة هي ميكروثانية

• للمستخدم: وقت وحدة المعالجة المركزية الذي تستهلكه العملية نفسها عند تنفيذ العملية
• : وقت وحدة المعالجة المركزية الذي تستهلكه العملية. النظام عند تنفيذ العملية

الذاكرة

يمكن الحصول على بيانات تخصيص الذاكرة للعملية الحالية من خلال process.memoryUsage() وحدة القيمة المرجعة هي بايت

• rss: الذاكرة المقيمة، إجمالي حجم الذاكرة المخصصة بواسطة عملية العقدة
• heapTotal: حجم ذاكرة الكومة المطبق بواسطة v8.
• الكومة المستخدمة: الكومة المستخدمة بواسطة v8 Memory
• sizeexternal: حجم الذاكرة التي تشغلها C++ والتي تتم إدارتها بواسطة v8
• arrayBuffers: حجم الذاكرة المخصصة لـ ArrayBuffer

كما يتبين من الشكل أعلاه، يتضمن rss مقطع التعليمات البرمجية ( Code Segment )، وذاكرة المكدس ( Stack )، وذاكرة الكومة ( Heap )

• مقطع التعليمات البرمجية: يخزن مقاطع التعليمات البرمجية
• : يخزن المتغيرات المحلية واستدعاءات وظائف الإدارة
• :

• لتخزين الكائنات أو عمليات الإغلاق أو جميع

الكومة

الحصول على بيانات التحليل لذاكرة الكومة v8 ومساحة الكومة من خلال v8.getHeapStatistics() و v8.getHeapSpaceStatistics() ويوضح الشكل التالي توزيع تكوين ذاكرة الكومة v8:

يتم أولاً تقسيم مساحة ذاكرة الكومة إلى مسافات، ويتم تقسيم المساحة إلى صفحات وفقًا لمحاذاة 1 ميجابايت.

• الفضاء الجديد: فضاء الجيل الجديد، يستخدم لتخزين بعض بيانات الكائن مع دورة حياة قصيرة نسبيًا، مقسم إلى مساحتين (نوع الفضاء semi space ): from space to space

  • شروط الترويج: لا يزال على قيد الحياة بعد اثنين من GCs في الفضاء الجديد

• الفضاء القديم : مساحة الجيل القديم المستخدمة لتخزين الكائنات التي يتم الترويج لها بواسطة New Space

• Code Space: تخزن الكود القابل للتنفيذ الذي تم تجميعه بواسطة v8 JIT.

• Map Space: يخزن كائن المؤشر للفئة المخفية التي يشير إليها الكائن

• إلى

الكائن

• الكبيرة

• : تستخدم لتخزين الكائنات التي يزيد حجمها عن 1 ميجا بايت والتي لا يمكن تخصيصها

للصفحات

• GC: يستخدم خوارزمية Mark-Sweep-Compact لإعادة تدوير الكائنات في الجيل القديم
• : يتم استخدام خوارزمية Scavenge لإعادة تدوير الكائنات في الجيل الجديد

من Scavenge.

الفرضية: يتم تقسيم New space إلى مساحتين للكائن: from وإلى to

توقيت التشغيل: عندما تكون New space ممتلئة.

الخطوات:

• في from space ، قم بإجراء اجتياز العرض أولاً

• واكتشف أن الكائن الباقي (الذي يمكن الوصول إليه)

  • قد نجا مرة واحدة (. تمت ترقيته إلى Old space
  • والنسخ الأخرى إلى to space

• عند انتهاء النسخ، لا يوجد سوى كائنات باقية في to space ، ويتم إفراغها from space ،

• ويتم التبادل from space to space ، وتبدأ الجولة التالية Scavenge

It

مناسبة لإعادة التدوير المتكررة والذاكرة غير الكافية بالنسبة للأشياء الكبيرة، فإن استراتيجية المساحة مقابل الوقت النموذجية لها عيب إضاعة مساحة أكبر مرتين من

Mark-Sweep-Compact.

ثلاث خطوات: وضع العلامات والمسح والتنظيم

. توقيت التشغيل: عندما تكون Old space ممتلئة.

الخطوات:

• وضع العلامات (طريقة وضع العلامات ثلاثية الألوان).

  • الأبيض: يمثل الكائنات القابلة لإعادة التدوير.
  • الأسود: يمثل الكائنات غير القابلة لإعادة التدوير، وجميع المراجع التي تم إنشاؤها تم فحصها
  • باللون الرمادي: يمثل كائنات غير قابلة لإعادة التدوير، ولم يتم فحص المراجع التي تم إنشاؤها بواسطتها بعد.
  • ضع الكائنات المشار إليها مباشرة بواسطة كائن جذر V8 في marking queue (مكدس صريح)، وقم بوضع علامة على هذه الكائنات باللون الرمادي.
  • ابدأ العمق من هذه الكائنات، وحدد أولوية الاجتياز في كل مرة يتم فيها الوصول إلى كائن ما، pop الكائن من marking queue ووضع علامة عليه باللون الأسود،
  • ثم قم بوضع علامة على جميع الكائنات البيضاء التي يشير إليها الكائن باللون الرمادي push إلى marking queue
  • حتى يتم فرقعة جميع الكائنات الموجودة في المكدس حتى يتم إسقاطها، ولا يوجد سوى نوعين من الكائنات في الجيل القديم: الأسود (غير قابل لإعادة التدوير) والأبيض (يمكن إعادة تدويره).
  • ملاحظة: عندما يكون الكائن كبيرًا جدًا ولا يمكن
  إعادة تدويره
  • عند دفعه إلى المكدس بمساحة محدودة، سيحتفظ الإصدار 8 بالكائن باللون الرمادي ويتخطاه، ويضع علامة على المكدس بأكمله باعتباره متجاوزًا (ممتلئ)، وينتظر حتى يتم مسح المكدس، ويجتاز العلامة مرة أخرى، الأمر الذي سيتطلب فحصًا إضافيًا.
سيؤدي
• • المسح
• • لمسح الكائنات البيضاء
  • إلى انقطاع مساحة

  الذاكرة

• .

  • سيؤدي المسح المضغوط إلى انقطاع مساحة الذاكرة. ومن المفيد أن تدخل الكائنات الجديدة إلى GC
  • وتحريك الكائنات السوداء (البقاء) إلى كائن واحد نهاية Old space ، بحيث تكون المساحة التي تم إخلاؤها مستمرة وكاملة،
  • على الرغم من أنه يمكن أن يحل مشكلة تجزئة الذاكرة، إلا أنه سيزيد من وقت الإيقاف المؤقت (سرعة التنفيذ البطيئة)
  • ولا توجد مساحة كافية للطلاب الجدد يُستخدم فقط عند تخصيص كائنات تمت ترقيتها

Stop-The-World

عندما يقوم الإصدار 8 في البداية بجمع البيانات المهملة، فإنه يحتاج إلى إيقاف البرنامج، وفحص الكومة بأكملها، واستعادة الذاكرة قبل إعادة تشغيل البرنامج. ويسمى هذا السلوك بالتوقف الكامل ( Stop-The-World ).

على الرغم من أن الكائنات النشطة في الجيل الجديد صغيرة الحجم ويتم إعادة تدويرها بشكل متكرر، إلا أن التوقف الكامل ليس له تأثير يذكر، إلا أن الكائنات الباقية في الجيل القديم كثيرة وكبيرة. والتوقف المؤقت الناتج عن وضع العلامات والتنظيف والفرز وما إلى ذلك. سيكون الأمر أكثر خطورة.

استراتيجية التحسين

• التدوير التزايدي (العلامات التزايدية): في مرحلة وضع العلامات، عندما تصل الكومة إلى حجم معين، يبدأ GC التزايدي بعد كل مرة يتم تخصيص قدر معين من الذاكرة، يتم إيقاف البرنامج قيد التشغيل مؤقتًا ويتم وضع العلامات لبضعة أجزاء من الثانية إلى عشرات المللي ثانية، ثم استأنف البرنامج.

يشبه هذا المفهوم إلى حد ما بنية الألياف في إطار عمل React، فقط خلال وقت فراغ المتصفح سيجتاز شجرة الألياف لأداء المهام المقابلة. وإلا، فسيتم تأخير التنفيذ، مما يؤثر على مهام الخيط الرئيسي بأقل قدر ممكن وتجنب تأخر التطبيق وتحسين أداء التطبيق.

• الكنس المتزامن: دع سلاسل العمليات الأخرى تقوم بعملية الكنس في نفس الوقت دون القلق بشأن التعارض مع الخيط الرئيسي للبرنامج المنفذ.
• الكنس المتوازي: دع سلاسل الكنس المتعددة تعمل في نفس الوقت، وتحسين إنتاجية الكنس، وتقصير فترة GC الدورية بأكملها.

تعديل المساحة

لأن الإصدار 8 لديه حد افتراضي للمساحة للأجيال الجديدة والقديمة

• New space 32 ميجا بايت لأنظمة 64 بت و16 ميجا بايت لأنظمة 32 بت
• Old space لأنظمة 64 بت 700M لأنظمة 32 بت

لذلك، يتم توفير معلمتين node لضبط الحد الأقصى للمساحة للأجيال الجديدة والقديمة

• --max-semi-space-size : تعيين الحد الأقصى لقيمة مساحة New Space
• --max-old-space-size : تعيين الحد الأقصى Old Space

عرض مساحة المساحة القديمة توفر عقدة سجل GC

node ثلاث طرق لعرض سجلات GC:

• --trace_gc : يصف سطر السجل بإيجاز الوقت والنوع وتغييرات حجم الكومة وأسباب كل GC
• --trace_gc_verbose : يعرض كل كومة V8 بعد كل GC حالة تفصيلية للمساحة
• --trace_gc_nvp : معلومات مفصلة عن زوج المفتاح والقيمة لكل GC، بما في ذلك نوع GC، ووقت الإيقاف المؤقت، وتغييرات الذاكرة، وما إلى ذلك.

نظرًا لأن سجل GC بدائي نسبيًا ويتطلب المعالجة الثانوية، يمكنك استخدام v8-gc- الذي تم تطويره بواسطة فريق AliNode، حيث

أداة

Heapsnapshot

لقطة من ذاكرة الكومة لبرنامج قيد التشغيل ويمكن استخدامها لتحليل استهلاك الذاكرة وتغيير

طرق إنشاء

.heapsnapshot Heapsnapshot يتم إنشاؤها بالطرق التالية:

• باستخدام heapdump

• استخدام ملف تعريف الكومة v8

• استخدم واجهة برمجة التطبيقات

  • v8.getHeapSnapshot()

  التي توفرها وحدة v8 المضمنة في Nodejs

  

  • v8.writeHeapSnapshot(fileName)

  

• باستخدام v8-profiler-next

طريقة التحليل

.heapsnapshot الذاكرة على شريط أدوات Chrome devtools، وسيتم عرض النتائج كما هو موضح أدناه:

العرض الافتراضي هو عرض Summary . هنا نحتاج إلى الانتباه إلى العمودين الموجودين في أقصى اليمين: Shallow Size Retained Size

• Retained Size
• Shallow Size إلى حجم الكائن نفسه المخصص في ذاكرة الكومة v8
• Shallow Size لجميع الكائنات المشار إليها للكائن

عندما يتبين أن Retained Size كبير بشكل خاص، فقد يكون هناك تسرب للذاكرة داخل الكائن. يمكنك التوسع لتحديد موقع

Comparison تحليل لقطات الكومة لفترتين مختلفتين يمكن استخدام عمود Delta لتصفية الكائنات ذات أكبر تغييرات في الذاكرة.

Cpuprofile

بإجراء أخذ عينات من وحدة المعالجة المركزية التي تقوم بتشغيل البرنامج، والتي يمكن استخدامها لتحليل وقت وحدة المعالجة المركزية ونسبتها.

هناك عدة طرق لإنشاء ملف .cpuprofile :

v8

• -profiler (أداة مقدمة رسميًا بواسطة Node، ولكن لم يعد بإمكانها ذلك). إصدار عقدة الدعم v10 أو أعلى) ولم تعد تتم صيانته)
• v8-profiler-next (إصدار الصيانة الصيني، يدعم أحدث عقدة v18، تحت الصيانة المستمرة)

هذه مجموعة عينات لملف تعريف وحدة المعالجة المركزية مدتها 5 دقائق

ملف .cpuprofile الذي تم إنشاؤه Javascript Profiler

طريقة التحليل

العرض الافتراضي هو العرض Heavy . هنا نرى عمودين: Self Time Total Time

• Self Time : يمثل وقت تنفيذ هذه الوظيفة نفسها (باستثناء المكالمات الأخرى)
• : يمثل Total Time تنفيذ هذه الوظيفة (بما في ذلك المكالمات الأخرى
).
• وظائف الاستدعاء). عندما يتبين أن الوقت الإجمالي والوقت الذاتي ينحرفان بشكل كبير،

Total Time Self Time الوظيفة على عملية حسابية مكثفة لوحدة المعالجة المركزية (CPU) والتي تستغرق الكثير من الوقت، ويمكنك أيضًا إجراء المزيد من استكشاف الأخطاء وإصلاحها

عندما

يتعطل التطبيق وينتهي بشكل غير متوقع

سيقوم النظام بتسجيله تلقائيًا. تعطل العملية معلومات تخصيص الذاكرة وعداد البرامج ومؤشر المكدس والمعلومات الأساسية الأخرى في تلك اللحظة لإنشاء

طرق إنشاء

. ثلاث طرق لإنشاء ملفات .core :

• ulimit -c unlimited يفتح حد kernel
• node --abort-on-uncaught-exception يمكن أن تؤدي إضافة هذه المعلمة عند بدء العقدة إلى إنشاء ملف أساسي عند حدوث استثناء لم يتم اكتشافه في التطبيق
• gcore <pid> يتم إنشاء

طريقة تحليل

بعد الحصول على الملف .core يمكن تحقيق التشخيص من خلال أدوات مثل mdb، وgdb، وlldb، وما إلى ذلك. السبب الفعلي لتعطل العملية

• llnode `which node` -c /path/to/core/dump

ملاحظة

تحليل الحالة

يمكن ملاحظة من خلال المراقبة أن ذاكرة الكومة المؤقتة تستمر في الزيادة، لذلك هناك حاجة إلى لقطات الكومة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها

وتحليلها.

وفقًا heapsnapshot يمكننا التحليل ومعرفة أن هناك كائنًا newThing يحتفظ دائمًا بذاكرة كبيرة نسبيًا

.

هذا

theThing unused newThing

حالات replaceThing الناتجة عن عمليات الإغلاق

الحالات التالية:

• المتغيرات العامة،
• وعمليات الإغلاق،
• والمؤقتات،
• وذاكرة التخزين
• المؤقت للاستماع إلى الأحداث
،

لذلك، في المواقف المذكورة أعلاه، يجب عليك التفكير بعناية فيما إذا كان سيتم إعادة تدوير الكائن الموجود في الذاكرة تلقائيًا أم لا لا يمكن إعادة تدويرها تلقائيًا، فأنت بحاجة إلى إعادة التدوير يدويًا، مثل ضبط الكائنات يدويًا على null ، وإزالة المؤقتات، وإلغاء ربط مستمعي الأحداث، وما إلى ذلك.

نختتم

هذه المقالة، فقد قدمت مقدمة تفصيلية لنظام مراقبة أداء Node.js بأكمله.

أولاً، يعرض المشكلات التي يتم حلها عن طريق مراقبة الأداء ومكوناتها ومقارنة مزايا وعيوب الحلول السائدة.

بعد ذلك، يتم تقديم الجزأين الرئيسيين لمؤشرات الأداء وأدوات اللقطة بالتفصيل.

• وتركز مؤشرات الأداء بشكل أساسي على مؤشرات وحدة المعالجة المركزية والذاكرة ومساحة الكومة وGC. وفي الوقت نفسه، يتم تقديم استراتيجية GC وخطة تحسين GC للإصدار الثامن
• تشتمل أدوات اللقطة بشكل أساسي على لقطة الكومة ولقطة وحدة المعالجة المركزية وCoredump أثناء التعطل
• .

وأخيرًا، يتم إعادة إنتاج حالة تسرب الذاكرة البسيطة من خلال المراقبة والتحليل واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، ويتم تلخيص حالات تسرب الذاكرة الشائعة والحلول.

آمل أن تساعد هذه المقالة الجميع على فهم نظام مراقبة أداء Node.js بالكامل.