Node.js 应用高 CPU 占用率的分析方法

举报
汪子熙 发表于 2023/01/11 10:06:37 2023/01/11
【摘要】 我们在本地运行 Node.js 应用,使用 --inspect 标志启动应用程序,再次执行负载测试,在 Chrome 浏览器中打开 chrome://inspect:单击应用下方的 inspect 按钮,然后开始 CPU 占用率分析:等待一段时间后,就能看到 CPU profile 的结果:如何采集生产系统上的 Node.js 应用性能数据呢?在大多数情况下,如果性能问题只能在生产系统重现,...

我们在本地运行 Node.js 应用,使用 --inspect 标志启动应用程序,再次执行负载测试,在 Chrome 浏览器中打开 chrome://inspect:

单击应用下方的 inspect 按钮,然后开始 CPU 占用率分析:

等待一段时间后,就能看到 CPU profile 的结果:

如何采集生产系统上的 Node.js 应用性能数据呢?

在大多数情况下,如果性能问题只能在生产系统重现,那么这种问题分析起来确实很棘手,因为我们需要相同的环境配置、相同的数据库、缓存等数据。 性能问题可能只针对某些类别的用户,因为他们有特定的数据。

在生产环境开启调试模式?这不是一个好的选择,因为在调试模式下 Node.js 进程会消耗更多资源,而且不安全。

但是有一个更好的方法,使用检查器模块 https://nodejs.org/api/inspector.html 按需获取配置文件。 它是一个 Node.js 内置模块,开发人员不必安装任何额外的依赖项,但建议使用 inspector-api .

它是一个带有 Promise 支持的简单包装器。 让我们创建一个记录 CPU 配置文件的端点。

下面是为 NestJS 创建一个示例,对于其他框架,它看起来非常相似:

代码如下:

import { Controller, Post } from '@nestjs/common'
import { promisify } from 'util'
import Inspector from 'inspector-api'

const profileRecordTime = 10000

@Controller('/profile')
export class ProfileController {
  @Post('/cpu')
  async cpu() {
    // don't wait till recording is finished
    setImmediate(async () => {
      // cpu profile will be saved in temp dir
      const inspector = new Inspector({ storage: { type: 'fs' } })
      // enabling and starting profiling
      await inspector.profiler.enable()
      await inspector.profiler.start()
      // wait for 10 seconds and stop
      await promisify(setTimeout)(profileRecordTime)
      await inspector.profiler.stop()
      console.log('CPU profile has been written')
      await inspector.profiler.disable()
    })

    return true
  }
}

所有代码都用 setImmediate 包裹,因为我们不需要等到录制结束。 让我们用 curl 测试一下:

curl -X POST http://127.0.0.1/profile/cpu

10 秒之后,我们在 temp 文件夹得到了 CPU profile 的采集结果:

如果不想将此功能添加为 HTTP 端点,则可以将它们包装在进程信号处理程序中,如下所示:

import { promisify } from 'util'
import Inspector from 'inspector-api'

const profileRecordTime = 10000

process.on('SIGUSR1', async () => {
  const inspector = new Inspector({ storage: { type: 'fs' } })
  await inspector.profiler.enable()
  await inspector.profiler.start()
  await promisify(setTimeout)(profileRecordTime)
  await inspector.profiler.stop()
  console.log('CPU profile has been written')
  await inspector.profiler.disable()
})

process.on('SIGUSR2', async () => {
  const inspector = new Inspector({ storage: { type: 'fs' } })
  await inspector.heap.enable()
  await inspector.heap.startSampling()
  await promisify(setTimeout)(profileRecordTime)
  await inspector.heap.stopSampling()
  console.log('CPU profile has been written')
  await inspector.heap.disable()
})

然后使用 kill 命令发送信号:

  • kill -USR1 ${pid} // for CPU
  • kill -USR2 ${pid} // for Heap
【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。