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  • nodejs 应用火焰图简单分析

    以前有写过一个使用speedscope 的简单说明,以下是一个使用另外一个工具进行火焰图分析的简单说明

    环境准备

    • 项目结构
    ├── app.js
    ├── package.json
    └── yarn.lock
    • 代码说明
      app.js
     
    //app.js
    const express = require('express');
    const console = require('console');
    const levenshtein = require('fast-levenshtein');
    var arr=[];
    const HOW_OBVIOUS_THE_FLAME_GRAPH_SHOULD_BE_ON_SCALE_1_TO_100 = 10;
    const someFakeModule = (function someFakeModule () {
    return {
      calculateStringDistance (a, b) {
        return levenshtein.get(a, b, {
        useCollator: true
        })
      }
     }
    })()
    const app = express();
    app.get('/', (req, res) => {
      res.send(`
      <h2>Take a look at the network tab in devtools</h2>
      <script>
        function loops(func) {
        return func().then(_ => setTimeout(loops, 20, func))
        }
        loops(_ => fetch('api/tick'))
      </script>
      `)
    });
    app.get('/api/tick', (req, res) => {
      arr.push({name:'Shubham'});
      Promise.resolve('asynchronous flow will make our stacktrace more realistic'.repeat(HOW_OBVIOUS_THE_FLAME_GRAPH_SHOULD_BE_ON_SCALE_1_TO_100))
      .then(text => {
        const randomText =Math.random().toString(32).repeat(HOW_OBVIOUS_THE_FLAME_GRAPH_SHOULD_BE_ON_SCALE_1_TO_100)
        return someFakeModule.calculateStringDistance(text, randomText)
      })
      .then(result => res.end(`result: ${result}, ${arr.length}`))
    });
    app.get('/api/end', () => process.exit());
    app.listen(8080, () => {
      console.log(`go to http://localhost:8080/ to generate traffic`)
    });

    pacakge.json

    {
      "name": "nodejs-flame-graph",
      "version": "1.0.0",
      "main": "app.js",
      "license": "MIT",
      "scripts": {
        "start": "node --perf-basic-prof-only-functions app.js",
        "pprof":"node --prof app.js",
        "flame":"node --prof-process --preprocess -j isolate*.log | flamebearer"
      },
      "dependencies": {
        "express": "^4.14.1",
        "fast-levenshtein": "^2.0.6"
      },
      "devDependencies": {
        "flamebearer": "^1.1.3"
      }
    }

    启动&&测试

    • 启动集成prof
    yarn pprof
    • 一些压力测试
    ab -n 2000 -c 100 http://localhost:8080/api/tick
    • 生成火焰图
    yarn flame
    • 效果
      可以看出calculateStringDistance 占用是比较高的
    • 说明
      对于火焰图的生成使用了flamebearer 工具,实际上perf 也是一个很强大的工具,提供nodejs 官方也介绍了如何使用perf 进行分析

    参考资料

    https://nodejs.org/en/docs/guides/diagnostics-flamegraph/
    https://github.com/mapbox/flamebearer
    https://nodejs.org/uk/docs/guides/simple-profiling/

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