느린 트레이스 또는 엔드포인트 조사

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애플리케이션이 프로덕션에서 성능 문제를 보이는 경우 프로파일링에서 코드 스택 트레이스 벤치마크를 사용해 분산된 트레이싱을 통합하는 것은 성능 병목 현상을 파악하기 위한 좋은 방법입니다. 활성화된 APM 분산 트레이싱 및 지속적인 프로파일러 모두를 포함하는 애플리케이션 프로세스는 자동으로 연결됩니다.

스팬(span) 정보에서 코드 핫스팟 탭의 프로파일링 데이터로 바로 이동하고 성능 문제와 관련된 구체적인 코드 라인을 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 또한 프로파일링 UI에서 리소스를 소비하는 느린 엔드포인트를 디버깅할 수 있습니다.

느린 트레이스에서 코드 핫스팟 식별

전제 조건

자바(Java) 서비스 프로파일링을 켜면 코드 핫스팟 식별은 기본적으로 활성화되어 있습니다. 수동적으로 측정된 코드의 경우 지속적인 프로파일러가 스팬(span) 범위 활성화를 필요로 합니다.

final Span span = tracer.buildSpan("ServicehandlerSpan").start();
try (final Scope scope = tracer.activateSpan(span)) { // mandatory for Datadog continuous profiler to link with span
    // worker thread impl
  } finally {
    // Step 3: Finish Span when work is complete
    span.finish();
  }

JFR(Java Flight Recorder) 대신 Datadog 프로파일러를 사용하는 것이 적극 권장됩니다.

스팬 실행 상세 내역

각 트레이스의 보기에서 코드 핫스팟 탭은 선택한 스팬 범위에 대한 프로파일링 데이터를 강조 표시합니다.

왼쪽에 있는 값은 선택한 스팬 동안 메서드 호출에서 소비된 시간을 보여줍니다. 런타임과 언어에 따라 범주는 다양할 수 있습니다.

CPU는 CPU 작업을 실행하는 데 소요된 시간을 보여줍니다.
동기화는 모니터에서 대기하는 데 소요된 시간을 표시합니다. 스레드가 종료된 시간과 중지된 시간을 보여줍니다.
VM 작업은 VM 작업(예: 쓰레기 수집, 컴파일링, 세이프포인트, 힙 덤프)에 대기한 시간을 보여줍니다.
File I/O는 디스크 읽기/쓰기 작업 실행을 위해 대기한 시간을 보여줍니다.
소켓 I/O는 네트워크 읽기/쓰기 작업이 실행되는 데 소요된 시간을 보여줍니다.
모니터 입력은 스레드가 잠금으로 차단된 시간을 보여줍니다.
분류 안 됨은 이전 범주로 구분될 수 없는 스팬에 실행된 시간을 보여줍니다.

플러스 아이콘 +을 클릭하여 스택 트레이스를 해당 메서드 역방향순으로 확장합니다. 값 위를 마우스로 가리켜 범주별로 설명된 시간 비율을 확인합니다.

스팬 실행 타임라인 보기

타임라인 보기는 시간 기반 패턴과 스팬 기간 동안의 작업 분포를 보여줍니다.

스팬 타임라인 보기에서 다음을 할 수 있습니다.

시간을 소비하는 메서드를 분리합니다.
스레드 간 복잡한 상호 작용을 분류합니다.
요청에 영향을 미치는 런타임 활동을 표시합니다.

런타임과 언어에 따라 레인은 다양할 수 있습니다.

각 레인은 스레드를 나타냅니다. 일반적인 풀의 스레드는 함께 그룹화됩니다. 풀을 확대하여 각 스레드의 상세 정보를 볼 수 있습니다.

상위 레인은 추가 지연을 더할 수 있는 런타임 활동입니다. 이러한 활동은 요청과는 무관할 수 있습니다.

트레이스에서 프로파일 보기

상세 내역의 각 유형의 경우 전체 페이지에서 보기를 클릭해 새 페이지에서 동일한 데이터를 열 수 있습니다. 해당 페이지에서 시각화를 불꽃 그래프로 바꿀 수 있습니다. “집중** 선택기를 클릭해 데이터 범위를 정의하세요.

스팬 및 하위 항목은 프로파일링 데이터를 선택한 스팬과 동일한 서비스의 모든 하위 스팬으로 범위를 좁힙니다.
스팬만은 프로파일링 데이터를 이전에 선택한 스팬으로 좁힙니다.
스팬 시간 기간은 프로파일링 데이터를 스팬이 활성화되는 기간 동안의 모든 스레드로 범위를 좁힙니다.
전체 프로파일은 데이터를 이전에 선택한 스팬에서 실행된 전체 서비스 프로세서의 60초 동안으로 좁힙니다.

API 엔드포인트별 상세 코드 성능 내역

전제 조건

자바(Java) 서비스 프로파일링을 켜면 엔드포인트 프로파일링이 기본적으로 활성화되어 있습니다.

Datadog 프로파일러 사용이 필요합니다. JFR은 지원되지 않습니다.

엔드포인트 프로파일링

엔드포인트 프로파일링을 사용하면 웹 서비스 엔드포인트별로 불꽃 그래프를 범위화하고 느리고 지연을 야기하며 낮은 최종 사용자 경험을 가져오는 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 이러한 엔드포인트는 디버깅하거나 느린 이유를 알기 어렵습니다. 지연은 엔드포인트가 많은 CPU 주기를 소비하는 등 예기치 못한 많은 리소스 소비에 의한 것일 수 있습니다.

엔드포인트 프로파일링을 통해 다음을 할 수 있습니다.

엔드포인트의 전반적인 반응 시간을 지연시키는 병목 현상 메서드를 식별합니다.
CPU, 메모리, 예외 등 가치 있는 리소스의 소비를 담당하는 상위 엔드포인트를 분리합니다. 일반적으로 성능 향상을 위해 서비스를 최적화하는 경우 이 방법은 특히 유용합니다.
타사 코드나 런타임 라이브러리가 엔드포인트 지연이나 리소스 소비 상승을 부추기고 있지 않은지 확인합니다.