Application Real-Time Monitoring Service:Preguntas frecuentes

Habilitar Continuous Profiling sin obtener datos

¿Es normal que el uso de memoria del monitoreo de heap memory difiera del uso de memoria detectado por los puntos críticos de memoria en continuous profiling?

Continuous Profiling registra únicamente las asignaciones de heap memory dentro de un periodo de tiempo especificado, no el uso total de memoria del proceso.

El diagnóstico de CPU tiene datos, pero el diagnóstico de memoria no

Este problema suele ocurrir con versiones del agente 3.1.4 y posteriores.

La falta de datos en el diagnóstico de memoria generalmente se debe al uso de una imagen base de Alpine. Las imágenes base de Alpine eliminan los símbolos de depuración del JDK para reducir su tamaño, lo que impide que continuous profiling funcione correctamente. Para resolver este problema, puede instalar los símbolos de depuración del JDK en su imagen o utilizar una imagen base que no sea de Alpine. Tenga en cuenta que algunas versiones del JDK no tienen paquetes de símbolos de depuración correspondientes, lo que puede impedir una instalación exitosa.

¿Por qué no hay datos para los puntos críticos de código o por qué los datos no cumplen con las expectativas?

1. El profiling de puntos críticos no es compatible con aplicaciones que utilizan hilos virtuales o tecnologías similares en el JDK, incluido el Alibaba Dragonwell JDK.

2. La función de puntos críticos de código no es compatible con el protocolo SkyWalking. Puede confirmar el tipo de protocolo en los detalles de span de un trace.

3. La función de puntos críticos de código requiere la versión 3.1.4 del agente o posterior. Las versiones anteriores no admiten esta función.

4. Las versiones del agente anteriores a la 4.2.1 solo admiten llamadas síncronas y es posible que no recopilen datos completos. Pueden faltar datos en llamadas asíncronas. Por ejemplo, el uso de Spring Cloud Gateway, Undertow o Lettuce puede provocar cambios de hilo asíncronos, lo que conduce a una recopilación de datos inexacta. Las versiones del agente 4.2.1 y posteriores incluyen optimizaciones para estos problemas. Le recomendamos que upgrade the agent a la versión más reciente.

5. La función de puntos críticos de código solo es compatible con traces muestreados a una tasa fija. No es compatible con traces recopilados con tasas de muestreo no fijas, como el muestreo de errores (s9) o el muestreo lento (s10), ya que esto provocaría una alta sobrecarga de rendimiento. Estos tipos de muestreo se activan solo después de completar un trace. Puede check the sample.reason field in the span's attributes para determinar el tipo de muestreo.

   Para traces recopilados con una tasa de muestreo no fija, vaya a la página Trace Analysis. Utilice el parámetro Traces with Code Hotspots para filtrar los traces que contienen puntos críticos de código y diagnosticar problemas.

6. Si utiliza la versión 4.2.1 del agente o posterior, el tiempo de ejecución recopilado podría ser mucho menor que el tiempo registrado por el span externo. Esto puede suceder si su aplicación utiliza un framework de E/S asíncrona y sin bloqueo (NIO), como Spring Cloud Gateway. Cuando estos frameworks reciben una solicitud de un servicio ascendente o envían una solicitud a un servicio descendente, no bloquean el hilo si los datos no están listos. En su lugar, el hilo regresa inmediatamente y puede realizar otras tareas, lo que mejora la utilización del hilo. Dado que el hilo no se bloquea esperando E/S, el cuello de botella de rendimiento no se encuentra en la aplicación actual. En este caso, el tiempo recopilado para el punto crítico de código puede ser mucho menor que la duración del span. Debe buscar cuellos de botella en el procesamiento de solicitudes de la aplicación ascendente o descendente, o en la red.

¿Cuál es la sobrecarga de rendimiento de continuous profiling?

• Las pruebas de rendimiento indican la siguiente sobrecarga para continuous profiling: En un escenario con 500 transacciones por segundo (TPS) y todas las funciones habilitadas en una aplicación estándar de Spring Web, la sobrecarga de CPU aumenta aproximadamente un 5% y la sobrecarga de memoria off-heap aumenta aproximadamente 50 MB. El aumento en la recolección de basura (GC) y la latencia de solicitud no es significativo.

• En casos extremos, el profiling de puntos críticos de memoria carece de límite de tasa. Si una aplicación asigna memoria con mucha frecuencia, puede generar un alto volumen de eventos, como decenas de miles por minuto. Esto puede afectar la latencia P99. Puede deshabilitar el profiling de memoria para resolver este problema.

  Este problema se corrigió en la versión 4.1.10. Puede upgrade the agent a la versión 4.1.10 o posterior.

Hilos relacionados con JFR en la aplicación

• La función de continuous profiling crea hilos de JDK Flight Recorder (JFR). Estos hilos se encuentran principalmente en versiones del agente anteriores a la 4.1.10. Las versiones del agente 4.1.10 y posteriores no crean hilos JFR.

• Estos hilos no causan cuellos de botella de rendimiento en la aplicación.

• Si desactiva dinámicamente el interruptor de continuous profiling, el hilo no se destruye inmediatamente. Desaparece solo después de reiniciar la aplicación.

Continuous profiling para el tiempo de inicio de la aplicación

Continuous profiling puede ralentizar el inicio de la aplicación. Esto puede ocurrir si al JDK le faltan símbolos de depuración y el Classloader carga muchos métodos. Una vez iniciada la aplicación, no hay impacto en su rendimiento de ejecución.

Este problema se corrigió en la versión 4.2.1 del agente. Puede upgrade the agent a esta versión para resolver el problema.

¿Por qué la memoria total en el gráfico de llama excede el límite de memoria configurado real?

Los datos en continuous profiling no están directamente relacionados con la configuración de memoria del host. Muestran la cantidad total de heap memory asignada durante el periodo de análisis. Debido a la recolección de basura, es normal que esta cantidad sea mayor que la memoria configurada del host.

Fallo de adjuntar OpenJ9 JDK

Continuous profiling de ARMS no admite IBM OpenJ9. El uso de este JDK puede causar fallos en la integración y generar errores. Le recomendamos que utilice OpenJDK u Oracle JDK en su lugar.

Datos incompletos de puntos críticos de código en spans

Los puntos críticos de código se identifican muestreando las pilas de métodos de los hilos en un trace a intervalos establecidos. Si falta un método en el gráfico de llama de puntos críticos de código, puede deberse a que su tiempo de ejecución es inferior a 500 ms. Es posible que los métodos con tiempos de ejecución tan cortos no sean capturados por el proceso de muestreo. Esto no afecta el diagnóstico de traces lentos, ya que los métodos de corta duración no se consideran cuellos de botella de rendimiento.

¿Por qué el gráfico de llama contiene pilas .GC_active?

.GC_active indica que la recolección de basura (GC) estaba activa durante la recopilación de datos para el gráfico de llama. El proceso de GC pausó todos los hilos de negocio de Java en un evento conocido como "Stop-the-World". Si .GC_active aparece en un punto crítico de código, significa que una pausa de GC contribuyó a la latencia de la solicitud.

¿Por qué el gráfico de llama contiene entradas "unknown"?

En un sistema operativo Alpine, si al JDK le faltan símbolos de depuración y el classloader carga muchos métodos, habilitar continuous profiling puede ralentizar la aplicación o causar que agote el tiempo de espera. Para evitar esto, las versiones del agente 4.2.1 y posteriores monitorean el tiempo de carga. El umbral predeterminado es de 150 ms. Si la carga excede este tiempo, el agente detiene algunos pasos que consumen mucho tiempo. Esto puede impedir que algunos símbolos de método se analicen sintácticamente de manera correcta, lo que resulta en entradas "unknown". Puede ajustar este umbral para mitigar este problema. Por ejemplo, establezca la variable de entorno AP_JMID_TIME_LIMIT en 500 (milisegundos): export AP_JMID_TIME_LIMIT=500.

¿Por qué el gráfico de llama contiene entradas .no_Java_frame?

Esto suele suceder cuando utiliza una imagen base de Alpine. Alpine elimina los símbolos de depuración del JDK para reducir el tamaño de la imagen. Esto impide que el sistema identifique nombres de funciones en las pilas de métodos de hilos C++ dentro del JDK. Estas pilas se muestran entonces como .no_Java_frame. Estas pilas representan principalmente información de hilos no Java, como la del VM Thread o el hilo del compilador Just-In-Time (JIT). Si la proporción de entradas .no_Java_frame es baja, puede ignorarlas. Concéntrese en las otras pilas de métodos de Java para el análisis de rendimiento. Si la proporción es alta, instale símbolos de depuración para el JDK en su imagen base. O bien, cambie a una imagen base que no sea de Alpine. Tenga en cuenta que algunas versiones del JDK no tienen paquetes de símbolos de depuración correspondientes, lo que puede impedir la instalación.

¿Por qué aparece el elemento "other" en el gráfico de llama?

Salida de registro: parse lib sigsegv handler installed

¿Cómo resuelvo el error "No access to perf events" causado por restricciones de perf_event_open?

[ERROR] Failed to execute 'start,jfr=0,event=cpu,interval=11ms,alloc=512k,file=/tmp/cpc-async-profiler-7729534006755968198.jfr'
[ERROR] Failed to start Continuous Profile Collector
java.lang.RuntimeException: java.lang.IllegalStateException: No access to perf events. Try --fdtransfer or --all-user option or 'sysctl kernel.perf_event_paranoid=1'

¿Cómo resuelvo el error "No AllocTracer symbols found. Are JDK debug symbols installed?"?

Este error, o la falta de datos, puede ocurrir si su proceso Java se ejecuta en un contenedor que utiliza una imagen base de Alpine. Las imágenes base de Alpine eliminan los símbolos de depuración del JDK para reducir su tamaño, lo que impide que continuous profiling funcione correctamente. Para resolver este problema, see the solutions for memory hot spot collection failure due to missing debug symbols.

¿Cómo resuelvo el error "perf_event mmap failed..."?

Otras operaciones

from Alpine:3.9
RUN apk add openjdk8