/profiler_online

use profiler_online to profile python app easily

Primary LanguagePerlMIT LicenseMIT

项目名

profiler_online

更多profiler_online相关信息，转到这个链接 xiaorui.cc

介绍:

用来解析查找python程序可能存在的各方面性能或者奇葩问题的工具,通过web访问访问可以直接拿到火焰图.

本项目是基于FlameGraph封装的,他本身是perl开发的,我就地封了一层调用,外加了web展现.这样对于python工程师来说，可以方便的把调试功能加入应用里面.

Gregg开发的FlameGraph源码

https://github.com/brendangregg/FlameGraph

Python systemTap参考文档

https://github.com/nylas/nylas-perftools

Will Add Future:

  • 加入更完善的信号控制
  • 加入内存的相关信息
  • 查询时间范围

安装:

pypi

pip install profiler_online

源码安装

git clone https://github.com/rfyiamcool/profiler_online.git
cd profiler_online
python setup.py install

用法:

这边已经封装好了，你需要做的只是把性能分析模块引入到你的应用里面.

from profiler_online import run_profiler
run_profiler()

run_profiler支持三个参数:

debug_config = {
    'host': '127.0.0.1',
    'port': 8080,
    'tmp_path: '/tmp/debug'
}
run_profiler(**debug_config)

测试:

打开浏览器 http://127.0.0.1:8080 这样就可以显示正在运行服务的性能火焰图了.

image

问题:

下面是以前创建火焰图的方法.

python test.py
curl "127.0.0.1:8080" | profiler_online/tools/flamegraph.pl > flame.html

改进的方法:

直接浏览器打开,地址栏 --> 127.0.0.1:8080

在开发过程中,遇到了python系统调用时不能正常捕获输出. 现在已经改为临时文件的方式.

cmdstr = './profiler_online/tools/flamegraph.pl'
p = subprocess.Popen(cmdstr, stdin = subprocess.PIPE, stderr = subprocess.PIPE, shell = True)
p.stdin.write(stats)
p.stdin.flush()
try:
    if p.stderr:
        stats = p.stderr.read()
        p.stderr.flush()
    if p.stdout:
        stats = p.stdout.read()
except Exception, e:
    print e,Exception