Оптимізація продуктивності вашої програми: профайлери програмного забезпечення
Ваша головна мета як розробника – створити продукт, який задовольняє потреби користувачів. Програма має працювати швидко, реагувати на дії користувача, бути зручною і надійною. Однак, підтримувати високу продуктивність програми може бути складно.
Неефективний код, що викликає зайві функції, спотикається об самого себе, містить помилки або створює додаткові цикли, може значно погіршити продуктивність. Ваша програма може стати повільною, не реагувати на дії користувача або працювати нестабільно. Якщо вчасно не вирішити ці проблеми, загальна продуктивність програми знизиться, а користувачі будуть розчаровані. Це може призвести до втрати клієнтів, погіршення репутації та, як наслідок, до втрати прибутку. Тому, необхідно аналізувати код, виявляти проблеми та оптимізувати його для досягнення найкращої продуктивності. Найефективніший спосіб зробити це – використовувати інструменти профілювання програмного забезпечення. Вони дозволяють відстежувати та налагоджувати код, виявляючи вузькі місця, що впливають на продуктивність.
У цій статті ми розглянемо, що таке профілювання програмного забезпечення та як воно може допомогти вам покращити продуктивність вашої програми. Також ми розглянемо деякі з найкращих інструментів профілювання, які ви можете використовувати для налагодження та оптимізації вашого коду.
Що таке профілювання програмного забезпечення?
Профілювання програмного забезпечення – це метод динамічного аналізу коду, який дозволяє дослідити поведінку програми на основі даних, зібраних під час її виконання. Основна мета профілювання полягає у виявленні тих частин програми, які потребують оптимізації для збільшення швидкості, швидкості відгуку та зменшення споживання пам’яті та інших ресурсів.
Профайлер зазвичай вимірює час виконання функцій, частоту їх викликів, а також обсяг пам’яті або часову складність, пов’язану з програмою. Існують також спеціалізовані профайлери, такі як профайлери пам’яті.
Профілювання найчастіше здійснюється шляхом інструментування вихідного коду програми. Профайлери можуть застосовувати різні методи профілювання, такі як інструментація, методи на основі подій, статистичні методи або методи моделювання.
Навіщо потрібне профілювання програмного забезпечення?
Профілювання є необхідним для визначення використання ресурсів та часу виконання, пов’язаного з конкретною функцією. Це дозволяє оптимізувати швидкість роботи програми, забезпечуючи при цьому мінімальне споживання ресурсів. Крім того, профілювання дозволяє відстежувати та оптимізувати використання центрального процесора (CPU) та час виконання окремих команд.
Вибір правильного інструменту профілювання є дуже важливим для швидкого виявлення проблем з продуктивністю, підвищення ефективності програми та забезпечення кращого досвіду для кінцевих користувачів. Багато профайлерів надають детальні звіти, інтерактивні графіки та візуалізації, які допомагають виявити першопричину проблем і спрощують їх вирішення.
Нижче представлений список найкращих інструментів профілювання програмного забезпечення, які ви можете спробувати. Поділіться з нами, які з них спрацювали найкраще саме для вас.
py-spy
py-spy – чудовий профайлер вибірки для Python. Він дозволяє швидко побачити, на що витрачає час ваша програма на Python.
Для його використання не потрібно вносити зміни в код або повністю перезапускати програму. py-spy має низькі накладні витрати та розроблений на Rust для більшої швидкості. Він не працює в одному процесі з програмою Python, яку ви профілюєте. Це робить py-spy дуже безпечним і надійним для використання з робочим кодом на Python.
Інструмент дозволяє записувати профілі, генерувати графіки полум’я для створення інтерактивних файлів SVG. Ви також можете змінювати частоту дискретизації, профілювати розширення C, підпроцеси, ідентифікатори потоків тощо. Ви можете переглянути функції, що виконуються у вашій програмі, за допомогою команди “top” та переглянути поточний стек викликів за допомогою команди “dump” для кожного потоку Python.
Інструмент підтримує всі версії інтерпретатора CPython, від 2.3 до 2.7 і від 3.3 до 3.8. Ви можете встановити py-spy з PyPI або GitHub.
Pyroscope
Програмне забезпечення для безперервного профілювання з відкритим кодом Pyroscope допоможе вам вирішити проблеми з продуктивністю вашої програми за лічені хвилини.
Ви можете запустити сервер, а потім агента, незалежно від того, що ви використовуєте: Docker, Linux або шукаєте документи Ruby або Go, Pyroscope підійде. Навіть якщо вам потрібно профілювати дані протягом десяти секунд або десяти місяців, їхній спеціально розроблений механізм зберігання швидко обробляє запити.
Вам не потрібно турбуватися про накладні витрати або продуктивність програми, оскільки вони використовують технологію профілювання вибірки, яка не впливає на продуктивність. Pyroscope ефективно зберігає дані профілювання, що робить його економічно вигідним, навіть якщо ви хочете зберігати дані профілювання з різних програм протягом багатьох років.
Pyroscope працює на macOS, Linux та Docker і підтримує програми, написані на Python, Go та Ruby.
Bubbleprof
Bubbleprof від Clinic.js пропонує новий та унікальний спосіб профілювання програмного забезпечення, написаного на Node.js. Він використовує інтерфейс користувача у вигляді “бульбашок”, який допомагає всім, від експертів до новачків, виявляти асинхронний час, який програма витрачає.
Він візуалізує роботу ваших процесів Node.js, відстежуючи його асинхронні операції, групуючи їх, обчислюючи затримки та відображаючи їх.
Bubbleprof визначає час виконання операцій, дивлячись на розмір бульбашок у конкретній групі операцій. Ці операції можуть бути вашим кодом, ядром вузла або модулем. Він також об’єднує сусідні групи, щоб зменшити захаращеність інтерфейсу.
Для обчислення затримок, коли операція переходить з однієї групи до іншої, Bubbleprof вимірює довжину стрілки, яка з’єднує бульбашки. Крім того, він також використовує різні кольори у процесі вимірювання. Внутрішні кольорові лінії представляють комбінації типів асинхронних операцій, що є причиною затримки.
Pyinstrument
Оптимізуйте свій код Python за допомогою Pyinstrument.
Він показує вам, чому ваш код Python працює повільно, і допомагає діагностувати проблеми, щоб досягти високої продуктивності.
Для використання Pyinstrument не потрібно писати спеціальний скрипт Python. Просто викличте Pyinstrument безпосередньо з командного рядка. Ваш скрипт працюватиме як зазвичай, а інструмент видасть кольоровий звіт про ті частини програми, на які витрачається найбільше часу. Він також має Python API, що робить процес ще простішим.
Ви також можете профілювати веб-запити у Flask та Django, для яких є детальна документація. Зауважте, що Pyinstrument пропонує статистичне профілювання, яке записує стек викликів кожну 1 мс замість відстеження кожного виклику функції, виконаного програмою.
Це вигідно, оскільки статистичні профайлери мають менші накладні витрати порівняно з профайлерами трасування. Оскільки він записує весь стек, відстеження дорогих викликів функцій стає легшим. Крім того, Pyinstrument також приховує (за замовчуванням) кадри бібліотеки, дозволяючи зосередитися на програмах або модулях, що найбільше впливають на продуктивність.
Виявлення проблем з продуктивністю стає простішим, оскільки Pyinstrument записує час, витрачений за допомогою “настінного годинника”. Інструмент відстежує весь час програми для читання файлів, завантаження даних, зв’язку з базою даних тощо.
Xdebug
Щоб покращити продуктивність вашого коду та зробити процес розробки цікавішим, Xdebug має широкий набір функцій для профілювання та налагодження.
Xdebug є розширенням PHP, яке дозволяє знаходити вузькі місця у вашій програмі PHP та аналізувати її продуктивність за допомогою зовнішніх інструментів візуалізації для створення графіків продуктивності.
Xdebug створює детальний вихід, який показує шлях програми до досягнення помилки, включно з параметрами, які вона передала певній функції. Це робиться для відстеження помилок. Щоб допомогти розробнику чітко зрозуміти ситуацію, Xdebug генерує кольорову інформацію разом зі структурованими представленнями.
Xdebug також має віддалений налагоджувач, який можна використовувати для підключення Xdebug до запущеного коду, IDE або браузера, щоб бачити точки зупинки коду та виконувати коди рядок за рядком. Інша корисна функція – покриття коду, що показує, яка частина коду вашої програми була виконана, що також допомагає в модульному тестуванні.
SPX
Просте розширення для профілювання (SPX) розроблене для PHP. SPX має унікальні властивості, що відрізняють його від інших розширень профілювання. Його можна використовувати БЕЗКОШТОВНО, і єдине обмеження – ваша інфраструктура. Це означає відсутність ризику витоку даних.
SPX дуже простий у використанні. Все, що потрібно зробити, це встановити командний рядок або змінну середовища для профілювання сценарію. Або ви також можете ввімкнути перемикач на веб-сторінці для профілювання сценарію. Як наслідок, вам не потрібно інструментувати код вручну.
SPX також підтримує запуск сценаріїв з командного рядка – Ctrl-C. Крім того, цей процес також усуває необхідність використання засобу запуску командного рядка або спеціального розширення браузера. SPX підтримує близько 22 різних метрик, зокрема метрики часу, пам’яті, об’єктів, файлів, що використовуються, вводу/виводу тощо.
SPX може збирати дані, не виходячи з контексту. Веб-інтерфейс дозволяє налаштовувати/вмикати профілювання для сеансу браузера, який зараз використовується, і містить перелік усіх деталей та звітів профільованого сценарію. Веб-інтерфейс дає змогу вибрати окремий звіт для детального аналізу та містить інтерактивні візуалізації, такі як Flamegraph, плоский профіль та часову шкалу, які можна масштабувати для викликів функцій у мільйони.
Prefix
Prefix від Stackify – це простий у встановленні та легкий профайлер коду, який подобається багатьом розробникам. Він допомагає усунути вузькі місця у продуктивності програми, оптимізувати її та покращити взаємодію з користувачем.
Чудові можливості відстеження та профілювання Prefix дозволяють швидко знаходити приховані винятки, повільні запити SQL тощо. Він надає вашим розробникам справжню потужність APM (моніторинг продуктивності програми). Для цього Prefix перевіряє продуктивність коду так, як він написаний, і дозволяє тестувати код з кращою продуктивністю.
Таким чином, ви отримуєте менше запитів на підтримку від сторони виробництва та допомагаєте менеджерам розробки швидше досягати цілей. Prefix допомагає виявити всі повільні запити, невідомі вузькі місця та запити, що створюються ORM.
Ви також можете відстежувати кожен параметр виклику SQL, завантажувати таймінги та переглядати відповідні записи. Prefix також спрощує виявлення шаблонів N+1. Забудьте про сортування брудних логів. Зберіть їх, щоб легко виявити проблеми.
Prefix дає змогу безпосередньо знаходити контекст підозрілого журналу в запиті та переходити від журналу до трасування для легшого налагодження. Prefix виявляє неефективні залежності, що корисно для пошуку прихованих винятків і роботи із застарілим кодом або частинами фреймворку. Ці залежності можуть бути веб-службами, сторонніми сервісами, кеш-службами та іншими.
Prefix працює на Windows і Mac та підтримує .Net, Ruby, Java, PHP, Python і Node.js.
Scalene
Scalene – це високоточний, високопродуктивний профайлер для процесорів, графічних процесорів та пам’яті для програм Python. Він пропонує кілька переваг перед іншими профайлерами, наприклад, швидшу роботу та надання глибшої інформації.
Scalene неймовірно швидкий та використовує вибірку, а не інструментацію. Він навіть не залежить від засобів трасування Python. Крім того, його накладні витрати зазвичай не перевищують 10-20%. Цей інструмент виконує профілювання програмного забезпечення на рівні рядків та показує ті рядки коду, які відповідають за час виконання програми.
Ці відомості є більш цінними, ніж на рівні функцій. Scalene відокремлює час, витрачений виключно на Python, від часу використання нативного коду, який включає бібліотеки. Оскільки більшість програмістів на Python не оптимізують продуктивність нативного коду, розробники можуть зосередити свої зусилля на оптимізації кодів, які вони можуть покращити.
Scalene підсвічує гарячі точки червоним кольором, що полегшує визначення розподілу часу ЦП/пам’яті та відокремлює системний час для пошуку проблем з введенням/виведенням. Scalene може показувати час GPU, профілі використання пам’яті та відстежувати використання CPU. Scalene також може виявляти можливі витоки пам’яті, показувати об’єм копіювання та генерувати зменшені профілі для рядків коду, що споживають більше 1% ЦП.
VisualVM
Універсальний інструмент для усунення несправностей Java, VisualVM, призначений для використання на етапі виробництва та розробки. Це візуальне програмне забезпечення, яке об’єднує легкі функції профілювання та інструменти командного рядка JDK.
VisualVM відстежує програми, які працюють на Java 1.4+, та усуває їх неполадки за допомогою декількох технологій, таких як JMX, jvmstat, Attach API та Serviceability Agent. Цей інструмент ідеально підходить для різних вимог інженерів з якості, системних адміністраторів та кінцевих користувачів.
VisualVM автоматично виявляє віддалено та локально запущені програми на основі Java та перераховує їх. Інструмент також дозволяє визначати програми вручну за допомогою підключення JMX. Для кожного процесу він показує типові дані часу виконання, такі як PID, передані аргументи, домашню сторінку JDK, основний клас, прапорці JVM, версію JVM, а також властивості системи та аргументи.
VisualVM відстежує використання процесора, купи та метапростору або пам’яті постійного покоління, запущені потоки та завантажені класи у програмі. Він відображає всі запущені потоки на часовій шкалі із загальним часом сну, роботи, паркування, моніторингу та очікування.
Інструменти та профайлери вибірки можна запускати за допомогою VisualVM для керування пам’яттю та продуктивністю програми. VisualVM відображає дампи потоків для забезпечення швидкого розуміння процесів. Він також переглядає та створює знімки .hprof на вимогу, щоб допомогти вам виявити неефективне використання купи та усунути витоки пам’яті.
Крім того, VisualVM може читати основні дані про збійний процес на основі Java разом із його середовищем. Ви можете аналізувати свої програми в автономному режимі. Він може зберігати середовище виконання програми та конфігурацію за допомогою зроблених дампів купи, дампів потоків та знімків профілювання, які ви можете обробити на пізнішому етапі.
VisualVM працює на Windows, Linux та Unix.
Orbit Profiler
Візуалізуйте свою програму C/C++ та швидко знайдіть проблеми з її продуктивністю за допомогою Orbit Profiler. Це інструмент налагодження та окремий профайлер, який допомагає розробникам переглядати та розуміти процес виконання складної програми.
Він забезпечує чітке бачення всього, що відбувається всередині програми, щоб ви могли швидко усунути вузькі місця продуктивності та відновити високу продуктивність програми.
Orbit Profiler може ефективно працювати з будь-якою програмою C або C++ за умови доступу до файлу PDB. Після завантаження програми Orbit Profiler почне профілювання. Інструмент переходить до цільового процесу, підключається до обраних функцій та виконує профілювання.
Він навіть може працювати з оптимізованими остаточними або транспортними збірками. Окрім динамічного інструментарію, Orbit Profiler також пропонує можливість постійного вибору зразків, який є швидким, доступним у будь-який час та надійним.
Orbit Profiler працює на Windows та Linux.
Uber JVM Profiler
З розширеними можливостями профілювання Uber JVM Profiler є ще одним хорошим варіантом для ваших програм на основі Java.
Він пропонує Java Agent, який розподілено збирає трасування стека та метрики для процесів JVM Spark/Hadoop, наприклад, метрики пам’яті/ЦП/IO.
Інструмент може відстежувати аргументи та методи Java у кодах користувачів, не змінюючи їх. Ви також можете використовувати його для відстеження затримки виклику вузлів імен HDFS для кожної програми Spark та знаходити проблеми. Він навіть може відстежувати шляхи до файлів HDFS програми Spark, щоб знайти гарячі файли та виконати подальшу оптимізацію.
Uber JVM Profiler спочатку було створено для профілювання програм Spark, які зазвичай включають багато машин або процесів для однієї програми. Таким чином, користувачі можуть легко співвідносити показники для цих машин або процесів.
Проте, інструмент працює як типовий агент Java, і ви можете використовувати його для будь-якого процесу JVM. Його особливості включають:
- Налагодження використання пам’яті виконавцями програми Spark, як-от пам’ять купи Java, власна пам’ять, пам’ять поза купою, пул буферів та пул пам’яті
- Налагодження використання ЦП та час збору сміття
- Налагодження методів класу Java щодо їхньої частоти та часу або профілювання тривалості
- Профілювання аргументів (налагодження та трасування виклику методу класу Java та значення його аргументу)
- Профілювання Stacktrace та генерація Flamegraphs для процесорного часу
- Налагодження метрик введення-виведення та метрик потоку JVM
Tracy
Tracy – це корисний інструмент, який допомагає розробникам легко налагоджувати програми PHP. Він має зручний дизайн та розширені функції, такі як підтримка CLI, налагодження викликів AJAX тощо.
Tracy дозволяє швидко знаходити та виправляти помилки, робити дампи змінних, реєструвати помилки, візуалізувати використання пам’яті та визначати час виконання запитів або сценаріїв. Використання кольорового кодування та виділення проблем червоним кольором із чіткими поясненнями допомагає візуалізувати винятки та помилки та зрозуміти їх.
Tracy оснащений функцією журналювання та автоматичним визначенням середовища. Він зберігає дані у файлах журналу та відображає повідомлення про помилки сервера для відвідувачів під час простоїв. Tracy також може інтегруватися з Drupal 7, OpenCart, WordPress тощо.
vprof
vprof – це візуальний профайлер для програм Python. Він надає різноманітні інтерактивні візуалізації для різних характеристик вашої програми Python, наприклад, використання пам’яті та часу виконання.
vprof доступний за ліцензією BSD і підтримує Python 3.4 та вище.
Висновок
Продуктивність програм є вирішальним фактором для задоволення очікувань кінцевих користувачів. Якщо виникають проблеми з продуктивністю, потрібно бути готовим до їх діагностики, перш ніж вони вплинуть на роботу кінцевих користувачів.
Тому, продовжуйте оптимізувати свої програми та виправляйте проблеми, щоб і надалі забезпечувати їхню швидку роботу, використовуючи інструменти, про які ми говорили в цій статті.
Нижче наведена порівняльна таблиця, де показано описані профайлери та їх основне призначення.
| Назва | Мови |
| py-spy | Python |
| Pyroscope | Python, Ruby, Go |
| Bubbleprof | Node.js |
| Pyinstrument | Python |
| Xdebug | PHP |
| SPX | PHP |
| Prefix | Python, .NET, Java, Node.js, Ruby, PHP |
| Scalene | Python |
| VisualVM | Java |
| Orbit Profiler | C, C++ |
| Uber JVM Profiler | Java |
| Tracy | PHP |
| vprof | Python |