什么是性能分析？

性能分析是分析應(yīng)用程序性能來改進代碼質(zhì)量的常用方法，最流行的可視化性能分析方法是生成火焰圖。

基于 Spring 框架的 Java 應(yīng)用的火焰圖

y軸是堆棧深度，x軸跨越樣本總體。每個矩形都是一個函數(shù)，其中寬度顯示它出現(xiàn)的頻率，從左到右的排序并不重要 (堆棧按字母順序排序)。

Kubernetes 上的性能分析

性能分析是一項較為復(fù)雜的任務(wù)，大多數(shù)探查器有兩個主要問題：

•  需要修改應(yīng)用程序，通?？梢酝ㄟ^將標志添加到執(zhí)行命令或?qū)⒁恍┬阅芊治鰩鞂?dǎo)入代碼中來實現(xiàn)。
•  由于在分析過程中會嚴重影響性能，因此通常避免在生產(chǎn)環(huán)境中進行性能分析。

選擇正確的探查器可能會解決這些問題，但是這需要仔細去進行研究，并且通常取決于編程語言和操作系統(tǒng)。

在 Kubernetes 集群中運行的應(yīng)用程序上執(zhí)行分析時，會變得更加困難。需要部署一個包含配置文件修改的新容器鏡像，而不是當(dāng)前正在運行的容器。此外，當(dāng)應(yīng)用程序重新啟動時，某些性能問題可能會消失，這就使得調(diào)試變得困難。

Kubectl flame

Kubectl Flame 是一個 kubectl 插件，可以以較低的開銷生成火焰圖🔥來分析應(yīng)用程序性能，無需進行任何應(yīng)用程序修改或停機。

項目倉庫地址：https://github.com/VerizonMedia/kubectl-flame

安裝

可以通過 Krew 來安裝 kubectl flame 插件，一旦安裝了 Krew，就可以通過如下命令進行安裝： 

$ kubectl krew install flame 

使用要求

•  支持的語言：Go、Java（任何基于JVM的語言）、Python 和 Ruby
•  使用 Docker 作為容器運行時的 Kubernetes 集群（已在 GKE，EKS 和 AKS 上測試）

運行原理

kubectl-flame 通過在與目標容器相同的節(jié)點上啟動一個探查器來啟動性能分析，大多數(shù)探查器將與目標容器共享一些資源：比如通過將 hostPID 設(shè)置為 true 來啟用 PID 命名空間共享，通過掛載 /var/lib/docker 并查詢 overlayFS 來啟用文件系統(tǒng)共享。

在后臺kubectl-flame使用 async-profiler 來為 Java 應(yīng)用程序生成火焰圖，通過共享/tmp文件夾與目標 JVM 進行交互，Golang 則支持基于 ebpf 分析，Python 支持基于 py-spy 進行分析。

kubectl flame 概述

使用實例

   1.  分析 Kubernetes Pod

分析 Java 應(yīng)用 mypod 1分鐘，并在將火焰圖保存到 /tmp/flamegraph.svg： 

$ kubectl flame mypod -t 1m --lang java -f /tmp/flamegraph.svg 

    2.  分析基于 alpine 的容器

在基于 alpine 的容器中分析 Java 應(yīng)用程序需要使用 --alpine 標志： 

$ kubectl flame mypod -t 1m -f /tmp/flamegraph.svg --lang Java --alpine 

注意：僅 Java 應(yīng)用程序需要此 --alpine 標志，而 Go 分析則不需要該標志。

    3.  分析 sidecar 容器

包含多個容器的 Pod 需要將目標容器指定為參數(shù)： 

$ kubectl flame mypod -t 1m --lang go -f /tmp/flamegraph.svg mycontainer 

本文轉(zhuǎn)載自：「 k8s技術(shù)圈 」，原文：http://t.cn/A6t8p02V，版權(quán)歸原作者所有。歡迎投稿，投稿郵箱: editor@hi-linux.com。