home.social

#flamegraph — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #flamegraph, aggregated by home.social.

  1. How to use #flamegraphs for #performance #profiling

    runbooks.gitlab.com/tutorials/

    Off-CPU Analysis - by Brendan Gregg:
    brendangregg.com/offcpuanalysi

    - On-CPU: where threads are spending time running on-CPU
    - Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

    #Testing #Perf #DataViz #DataVisualization #Flamegraph

  2. How to use #flamegraphs for #performance #profiling

    runbooks.gitlab.com/tutorials/

    Off-CPU Analysis - by Brendan Gregg:
    brendangregg.com/offcpuanalysi

    - On-CPU: where threads are spending time running on-CPU
    - Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

    #Testing #Perf #DataViz #DataVisualization #Flamegraph

  3. How to use #flamegraphs for #performance #profiling

    runbooks.gitlab.com/tutorials/

    Off-CPU Analysis - by Brendan Gregg:
    brendangregg.com/offcpuanalysi

    - On-CPU: where threads are spending time running on-CPU
    - Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

    #Testing #Perf #DataViz #DataVisualization #Flamegraph

  4. How to use #flamegraphs for #performance #profiling

    runbooks.gitlab.com/tutorials/

    Off-CPU Analysis - by Brendan Gregg:
    brendangregg.com/offcpuanalysi

    - On-CPU: where threads are spending time running on-CPU
    - Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

    #Testing #Perf #DataViz #DataVisualization #Flamegraph

  5. How to use #flamegraphs for #performance #profiling

    runbooks.gitlab.com/tutorials/

    Off-CPU Analysis - by Brendan Gregg:
    brendangregg.com/offcpuanalysi

    - On-CPU: where threads are spending time running on-CPU
    - Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

    #Testing #Perf #DataViz #DataVisualization #Flamegraph

  6. Inspecting flamegraphs is a pain - dealing with SVG files, opening a browser… ugh.

    Not anymore!

    🔎 **flamelens** — An interactive flamegraph viewer for the terminal.

    🔥 Works with perf, py-spy and cargo-flamegraph.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/YS-L/flamelens

  7. Inspecting flamegraphs is a pain - dealing with SVG files, opening a browser… ugh.

    Not anymore!

    🔎 **flamelens** — An interactive flamegraph viewer for the terminal.

    🔥 Works with perf, py-spy and cargo-flamegraph.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/YS-L/flamelens

    #rustlang #ratatui #tui #flamegraph #profiling #development #terminal #commandline

  8. Inspecting flamegraphs is a pain - dealing with SVG files, opening a browser… ugh.

    Not anymore!

    🔎 **flamelens** — An interactive flamegraph viewer for the terminal.

    🔥 Works with perf, py-spy and cargo-flamegraph.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/YS-L/flamelens

    #rustlang #ratatui #tui #flamegraph #profiling #development #terminal #commandline

  9. Inspecting flamegraphs is a pain - dealing with SVG files, opening a browser… ugh.

    Not anymore!

    🔎 **flamelens** — An interactive flamegraph viewer for the terminal.

    🔥 Works with perf, py-spy and cargo-flamegraph.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/YS-L/flamelens

    #rustlang #ratatui #tui #flamegraph #profiling #development #terminal #commandline

  10. Inspecting flamegraphs is a pain - dealing with SVG files, opening a browser… ugh.

    Not anymore!

    🔎 **flamelens** — An interactive flamegraph viewer for the terminal.

    🔥 Works with perf, py-spy and cargo-flamegraph.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/YS-L/flamelens

    #rustlang #ratatui #tui #flamegraph #profiling #development #terminal #commandline

  11. Perforator: новая система непрерывного профилирования теперь в опенсорсе

    Привет! Сегодня мы выложили в опенсорс Perforator — систему непрерывного профилирования (continuous profiling), которую используем внутри Яндекса для анализа производительности большинства сервисов. В Github-репозитории доступен исходный код системы и инфраструктура для развёртывания своей инсталляции Perforator на кластере Kubernetes. Кроме того, Perforator можно использовать на своём компьютере как более простую замену perf record: профили получаются точнее, а оверхед меньше. Исходный код доступен под лицензией MIT (и GPL для eBPF-программ) и запускается под x86-64 Linux. При помощи Perforator и прошлых подходов к задаче профилирования мы регулярно оптимизируем самые крупные сервисы в Яндексе, например Баннерную крутилку или Поиск, на десятки процентов. Кроме того, Perforator реализует недостающий в опенсорсе компонент профилирования для простой автоматической оптимизации программ с использованием profile-guided optimization. Наши тесты показывают, что использование PGO даёт ускорение около 10% в разных сценариях. Под катом поговорим про профилирование под Linux, опишем вызовы и сложности, возникающие при профилировании, изучим, как устроен Perforator внутри, и обсудим, как можно использовать полученную систему.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #профилирование #profiling #continuous_profiling #оптимизация #flamegraph #opensourse #опенсорс #опенсорс_яндекса

  12. Perforator: новая система непрерывного профилирования теперь в опенсорсе

    Привет! Сегодня мы выложили в опенсорс Perforator — систему непрерывного профилирования (continuous profiling), которую используем внутри Яндекса для анализа производительности большинства сервисов. В Github-репозитории доступен исходный код системы и инфраструктура для развёртывания своей инсталляции Perforator на кластере Kubernetes. Кроме того, Perforator можно использовать на своём компьютере как более простую замену perf record: профили получаются точнее, а оверхед меньше. Исходный код доступен под лицензией MIT (и GPL для eBPF-программ) и запускается под x86-64 Linux. При помощи Perforator и прошлых подходов к задаче профилирования мы регулярно оптимизируем самые крупные сервисы в Яндексе, например Баннерную крутилку или Поиск, на десятки процентов. Кроме того, Perforator реализует недостающий в опенсорсе компонент профилирования для простой автоматической оптимизации программ с использованием profile-guided optimization. Наши тесты показывают, что использование PGO даёт ускорение около 10% в разных сценариях. Под катом поговорим про профилирование под Linux, опишем вызовы и сложности, возникающие при профилировании, изучим, как устроен Perforator внутри, и обсудим, как можно использовать полученную систему.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #профилирование #profiling #continuous_profiling #оптимизация #flamegraph #opensourse #опенсорс #опенсорс_яндекса

  13. Perforator: новая система непрерывного профилирования теперь в опенсорсе

    Привет! Сегодня мы выложили в опенсорс Perforator — систему непрерывного профилирования (continuous profiling), которую используем внутри Яндекса для анализа производительности большинства сервисов. В Github-репозитории доступен исходный код системы и инфраструктура для развёртывания своей инсталляции Perforator на кластере Kubernetes. Кроме того, Perforator можно использовать на своём компьютере как более простую замену perf record: профили получаются точнее, а оверхед меньше. Исходный код доступен под лицензией MIT (и GPL для eBPF-программ) и запускается под x86-64 Linux. При помощи Perforator и прошлых подходов к задаче профилирования мы регулярно оптимизируем самые крупные сервисы в Яндексе, например Баннерную крутилку или Поиск, на десятки процентов. Кроме того, Perforator реализует недостающий в опенсорсе компонент профилирования для простой автоматической оптимизации программ с использованием profile-guided optimization. Наши тесты показывают, что использование PGO даёт ускорение около 10% в разных сценариях. Под катом поговорим про профилирование под Linux, опишем вызовы и сложности, возникающие при профилировании, изучим, как устроен Perforator внутри, и обсудим, как можно использовать полученную систему.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #профилирование #profiling #continuous_profiling #оптимизация #flamegraph #opensourse #опенсорс #опенсорс_яндекса

  14. Perforator: новая система непрерывного профилирования теперь в опенсорсе

    Привет! Сегодня мы выложили в опенсорс Perforator — систему непрерывного профилирования (continuous profiling), которую используем внутри Яндекса для анализа производительности большинства сервисов. В Github-репозитории доступен исходный код системы и инфраструктура для развёртывания своей инсталляции Perforator на кластере Kubernetes. Кроме того, Perforator можно использовать на своём компьютере как более простую замену perf record: профили получаются точнее, а оверхед меньше. Исходный код доступен под лицензией MIT (и GPL для eBPF-программ) и запускается под x86-64 Linux. При помощи Perforator и прошлых подходов к задаче профилирования мы регулярно оптимизируем самые крупные сервисы в Яндексе, например Баннерную крутилку или Поиск, на десятки процентов. Кроме того, Perforator реализует недостающий в опенсорсе компонент профилирования для простой автоматической оптимизации программ с использованием profile-guided optimization. Наши тесты показывают, что использование PGO даёт ускорение около 10% в разных сценариях. Под катом поговорим про профилирование под Linux, опишем вызовы и сложности, возникающие при профилировании, изучим, как устроен Perforator внутри, и обсудим, как можно использовать полученную систему.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #профилирование #profiling #continuous_profiling #оптимизация #flamegraph #opensourse #опенсорс #опенсорс_яндекса

  15. Что не так с cProfile в Python

    Некоторое время назад с коллегой обсуждали вопрос профилирования программ на Python. Он сказал, что использует gprof2dot для пост‑обработки данных cProfile , в ответ я высказал мысль, о том, что было бы хорошо использовать более современные средства профилирования. И задумался, а можно ли какие‑то из существующих инструментов приспособить для работы с данными в формате pstat , но которые более удобные и дают больше возможностей для анализа.

    habr.com/ru/articles/871318/

    #python #cProfile #performance #flamegraph #treemap #профайлер

  16. Что не так с cProfile в Python

    Некоторое время назад с коллегой обсуждали вопрос профилирования программ на Python. Он сказал, что использует gprof2dot для пост‑обработки данных cProfile , в ответ я высказал мысль, о том, что было бы хорошо использовать более современные средства профилирования. И задумался, а можно ли какие‑то из существующих инструментов приспособить для работы с данными в формате pstat , но которые более удобные и дают больше возможностей для анализа.

    habr.com/ru/articles/871318/

    #python #cProfile #performance #flamegraph #treemap #профайлер

  17. Что не так с cProfile в Python

    Некоторое время назад с коллегой обсуждали вопрос профилирования программ на Python. Он сказал, что использует gprof2dot для пост‑обработки данных cProfile , в ответ я высказал мысль, о том, что было бы хорошо использовать более современные средства профилирования. И задумался, а можно ли какие‑то из существующих инструментов приспособить для работы с данными в формате pstat , но которые более удобные и дают больше возможностей для анализа.

    habr.com/ru/articles/871318/

    #python #cProfile #performance #flamegraph #treemap #профайлер

  18. Что не так с cProfile в Python

    Некоторое время назад с коллегой обсуждали вопрос профилирования программ на Python. Он сказал, что использует gprof2dot для пост‑обработки данных cProfile , в ответ я высказал мысль, о том, что было бы хорошо использовать более современные средства профилирования. И задумался, а можно ли какие‑то из существующих инструментов приспособить для работы с данными в формате pstat , но которые более удобные и дают больше возможностей для анализа.

    habr.com/ru/articles/871318/

    #python #cProfile #performance #flamegraph #treemap #профайлер

  19. Профилирование: сравниваем инструменты pt-pmp и perf на реальных примерах

    Привет, Хабр! В предыдущей статье был разобран первичный анализ работы приложения, какие инструменты стоит использовать для сбора информации и как с этими инструментами работать. Напомню, что речь шла о двух утилитах: poor man's profile (pt‑pmp), которая позволяет комплексно оценивать работу приложения, отображая off-cpu и on-cpu части; и perf , которая обладает высокой точностью и мощной функциональностью в целом. Оба этих инструмента применяются для анализа производительности, так как их комбинация позволяет целиком и со всех сторон осмотреть «пациента». Однако есть один пункт, который не был раскрыт в прошлой части: использование этих инструментов на настоящих продуктах. Синтетический пример на базе open‑source‑проекта — это хорошо, но будет не лишним показать, какие реальные проблемы были найдены, исправлены и какой прирост производительности удалось в итоге получить. В этой статье мы поговорим о практическом применении pt-pmp и perf , с помощью которых удалось обнаружить места для оптимизации работы программы. Меня по‑прежнему зовут Александр Слепнев, устраивайтесь поудобнее, начинаем!

    habr.com/ru/companies/pt/artic

    #perf #ptpmp #профилирование #производительность #flamegraph #cybersecurity #max_patrol #siem #оптимизация_программ

  20. Профилирование: сравниваем инструменты pt-pmp и perf на реальных примерах

    Привет, Хабр! В предыдущей статье был разобран первичный анализ работы приложения, какие инструменты стоит использовать для сбора информации и как с этими инструментами работать. Напомню, что речь шла о двух утилитах: poor man's profile (pt‑pmp), которая позволяет комплексно оценивать работу приложения, отображая off-cpu и on-cpu части; и perf , которая обладает высокой точностью и мощной функциональностью в целом. Оба этих инструмента применяются для анализа производительности, так как их комбинация позволяет целиком и со всех сторон осмотреть «пациента». Однако есть один пункт, который не был раскрыт в прошлой части: использование этих инструментов на настоящих продуктах. Синтетический пример на базе open‑source‑проекта — это хорошо, но будет не лишним показать, какие реальные проблемы были найдены, исправлены и какой прирост производительности удалось в итоге получить. В этой статье мы поговорим о практическом применении pt-pmp и perf , с помощью которых удалось обнаружить места для оптимизации работы программы. Меня по‑прежнему зовут Александр Слепнев, устраивайтесь поудобнее, начинаем!

    habr.com/ru/companies/pt/artic

    #perf #ptpmp #профилирование #производительность #flamegraph #cybersecurity #max_patrol #siem #оптимизация_программ

  21. Профилирование: сравниваем инструменты pt-pmp и perf на реальных примерах

    Привет, Хабр! В предыдущей статье был разобран первичный анализ работы приложения, какие инструменты стоит использовать для сбора информации и как с этими инструментами работать. Напомню, что речь шла о двух утилитах: poor man's profile (pt‑pmp), которая позволяет комплексно оценивать работу приложения, отображая off-cpu и on-cpu части; и perf , которая обладает высокой точностью и мощной функциональностью в целом. Оба этих инструмента применяются для анализа производительности, так как их комбинация позволяет целиком и со всех сторон осмотреть «пациента». Однако есть один пункт, который не был раскрыт в прошлой части: использование этих инструментов на настоящих продуктах. Синтетический пример на базе open‑source‑проекта — это хорошо, но будет не лишним показать, какие реальные проблемы были найдены, исправлены и какой прирост производительности удалось в итоге получить. В этой статье мы поговорим о практическом применении pt-pmp и perf , с помощью которых удалось обнаружить места для оптимизации работы программы. Меня по‑прежнему зовут Александр Слепнев, устраивайтесь поудобнее, начинаем!

    habr.com/ru/companies/pt/artic

    #perf #ptpmp #профилирование #производительность #flamegraph #cybersecurity #max_patrol #siem #оптимизация_программ

  22. Профилирование: сравниваем инструменты pt-pmp и perf на реальных примерах

    Привет, Хабр! В предыдущей статье был разобран первичный анализ работы приложения, какие инструменты стоит использовать для сбора информации и как с этими инструментами работать. Напомню, что речь шла о двух утилитах: poor man's profile (pt‑pmp), которая позволяет комплексно оценивать работу приложения, отображая off-cpu и on-cpu части; и perf , которая обладает высокой точностью и мощной функциональностью в целом. Оба этих инструмента применяются для анализа производительности, так как их комбинация позволяет целиком и со всех сторон осмотреть «пациента». Однако есть один пункт, который не был раскрыт в прошлой части: использование этих инструментов на настоящих продуктах. Синтетический пример на базе open‑source‑проекта — это хорошо, но будет не лишним показать, какие реальные проблемы были найдены, исправлены и какой прирост производительности удалось в итоге получить. В этой статье мы поговорим о практическом применении pt-pmp и perf , с помощью которых удалось обнаружить места для оптимизации работы программы. Меня по‑прежнему зовут Александр Слепнев, устраивайтесь поудобнее, начинаем!

    habr.com/ru/companies/pt/artic

    #perf #ptpmp #профилирование #производительность #flamegraph #cybersecurity #max_patrol #siem #оптимизация_программ

  23. Working with a lot of analytical data on ClickHouse?
    I've found the perfect tool for you! 💯

    🔍 **chdig**: Dig into @clickhousedb with a TUI interface.

    🔥 Supports flamegraphs and clusters with a top-like interface.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/azat/chdig

  24. Working with a lot of analytical data on ClickHouse?
    I've found the perfect tool for you! 💯

    🔍 **chdig**: Dig into @clickhousedb with a TUI interface.

    🔥 Supports flamegraphs and clusters with a top-like interface.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/azat/chdig

    #rustlang #ratatui #tui #clickhouse #analytics #flamegraph #terminal #commandline

  25. Working with a lot of analytical data on ClickHouse?
    I've found the perfect tool for you! 💯

    🔍 **chdig**: Dig into @clickhousedb with a TUI interface.

    🔥 Supports flamegraphs and clusters with a top-like interface.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/azat/chdig

    #rustlang #ratatui #tui #clickhouse #analytics #flamegraph #terminal #commandline

  26. Working with a lot of analytical data on ClickHouse?
    I've found the perfect tool for you! 💯

    🔍 **chdig**: Dig into @clickhousedb with a TUI interface.

    🔥 Supports flamegraphs and clusters with a top-like interface.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/azat/chdig

    #rustlang #ratatui #tui #clickhouse #analytics #flamegraph #terminal #commandline

  27. Working with a lot of analytical data on ClickHouse?
    I've found the perfect tool for you! 💯

    🔍 **chdig**: Dig into @clickhousedb with a TUI interface.

    🔥 Supports flamegraphs and clusters with a top-like interface.

    🦀 Written in Rust & built with @ratatui_rs

    ⭐ GitHub: github.com/azat/chdig

    #rustlang #ratatui #tui #clickhouse #analytics #flamegraph #terminal #commandline

  28. Here is how you can add CPU profiling to your Rust project! 🦀

    ⏱️ **pprof**: A Rust CPU profiler — supports generating flame graphs! 🔥

    📚 Docs: docs.rs/pprof

    ⛰️ Example implementation from @git_cliffgithub.com/orhun/git-cliff/pul

    ⭐ GitHub: github.com/tikv/pprof-rs

  29. Here is how you can add CPU profiling to your Rust project! 🦀

    ⏱️ **pprof**: A Rust CPU profiler — supports generating flame graphs! 🔥

    📚 Docs: docs.rs/pprof

    ⛰️ Example implementation from @git_cliffgithub.com/orhun/git-cliff/pul

    ⭐ GitHub: github.com/tikv/pprof-rs

    #rustlang #profiler #flamegraph #stats #cpu #library #performance

  30. Here is how you can add CPU profiling to your Rust project! 🦀

    ⏱️ **pprof**: A Rust CPU profiler — supports generating flame graphs! 🔥

    📚 Docs: docs.rs/pprof

    ⛰️ Example implementation from @git_cliffgithub.com/orhun/git-cliff/pul

    ⭐ GitHub: github.com/tikv/pprof-rs

    #rustlang #profiler #flamegraph #stats #cpu #library #performance

  31. Here is how you can add CPU profiling to your Rust project! 🦀

    ⏱️ **pprof**: A Rust CPU profiler — supports generating flame graphs! 🔥

    📚 Docs: docs.rs/pprof

    ⛰️ Example implementation from @git_cliffgithub.com/orhun/git-cliff/pul

    ⭐ GitHub: github.com/tikv/pprof-rs

    #rustlang #profiler #flamegraph #stats #cpu #library #performance

  32. Here is how you can add CPU profiling to your Rust project! 🦀

    ⏱️ **pprof**: A Rust CPU profiler — supports generating flame graphs! 🔥

    📚 Docs: docs.rs/pprof

    ⛰️ Example implementation from @git_cliffgithub.com/orhun/git-cliff/pul

    ⭐ GitHub: github.com/tikv/pprof-rs

    #rustlang #profiler #flamegraph #stats #cpu #library #performance

  33. To generate Instruments traces for Rust programs, I highly recommend the excellent cargo-instruments tool github.com/cmyr/cargo-instrume

    #rust #macos #flamegraph

  34. To generate Instruments traces for Rust programs, I highly recommend the excellent cargo-instruments tool github.com/cmyr/cargo-instrume

  35. To generate Instruments traces for Rust programs, I highly recommend the excellent cargo-instruments tool github.com/cmyr/cargo-instrume

    #rust #macos #flamegraph