インフラ・ストリーミングチームの id:udzura （@udzura）です。今回は、Goミドルウェアのメモリリークを見つけて解決する際に、どのようなプロセスを踏んでいったかを解説します。 Go製のミドルウェアの概要 ミラティブでは、Webアプリケーションのみならず、ミドルウェアに相当する部分についても必要なものは内製しています。その中の一つに、社内で「Radisha」と呼んでいる各種集計とキャッシュなどを行うためのミドルウェアがあります。Radishaは以下のような特徴を備えています。 GET、SET、SETEXなど基本的なRedis互換のコマンドを実装している。そのため、既存のRedisクライアントライブラリから操作が可能である。 ランキング集計、一定時間内のアクセス集計などが行えるよう、Redis にない独自のコマンドを実装している。 高い可用性を志向しており、オンメモリのデータは
どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック
高速なC#を書くために知っておくべきもの
2025/07/29 dnSpy追加 Xでフォークの存在を教えてもらいました。 2025/07/28 RoslynPad追加 2025/07/27 リンクを基本そのまま貼るように変更 C# docsを.NET documentationに変更 Advanced .NET programming documentationnについて追加 Compiler Explorerについて追加 perf-bookについて追加(その他記事) はじめに C#を最適化するために知っておくべき情報源、ツール、コミュニティをまとめました。 具体的な最適化テクニックよりも、個人の経験をもとにどこで学び、どう検証するかに焦点を当てて紹介していきいます。 とにかく知ってもらうこと重視なので、解説は最低限。 ドキュメントを読んで。 筆者について この記事の執筆時（2025年7月現在）、筆者はプログラミングとC#を学び始
Rustが遅すぎる？プロファイリングで性能向上！
「開発プロセスにプロファイリングを組み込むのはどうだろう？」 ミーティングで、プロファイリングの重要性を発言するだけで、みんながあなたの深い知見、意識の高さに驚くことでしょう。もちろん、あなたは、プロファイリングのやり方を知っている必要はありません。開発の終盤に、性能目標が達成されず、解析が実施される頃には、誰もあなたの発言は覚えていません。しかし、万が一、あなたの意見が採用されても困らないように、この記事を参考にしてください。 Goは、CPU、メモリ、block、mutexなど、使いこなせないほどの種類をサポートするプロファイリングツールpprofを標準機能として提供します。一方、Rustは、そんな機能を提供しません。Rustへの愛が揺らぐかもしれませんが、Rustへの愛は、見返りを求めない純愛です。愛の見返りに何かが与えられると期待してはいけません。 Rustでもpprofあなたは、す
Linux Crisis Tools
(This is based on Table 4.1 "Linux Crisis Tools" in SysPerf 2.) Some longer notes: [1] bcc and bpftrace have many overlapping tools: the bcc ones are more capable (e.g., CLI options), and the bpftrace ones can be edited on the fly. But that's not to say that one is better or faster than the other: They emit the same BPF bytecode and are equally fast once running. Also note that bcc is evolving and
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINE株式会社OA SREチームのhasebeです。 先日、私の担当するプロダクトにてPyroscopeというツールを導入しました。このブログではなぜPyroscopeを導入したのか、導入した結果どういった利点があったのかなどについてご紹介したいと思います。 Pyroscopeとは Pyroscopeとは、Continuous Profilingを実施することができるOSSのツールです。 Profilingについては特に説明は不要でしょう。ざっくりいうと、CPUやメモリ等のリソースをプログラム中のどこが多く消費しているのか(= ボトルネック)を突き止める手法のことを意味します。 一般的には、なにか問題が起きたときに手動でPr
皆さんはLinuxネットワークスタックの問題にあたってしまった時、あるいは単なる興味でLinuxネットワークスタックの中を調べたいと思い立った時、どのようにして調査を進めますか？カーネルのソースコードに printk を仕込んでカーネルを再コンパイルするでしょうか？もしくは最初からソースコードを読むという強い方もいらっしゃるかもしれません。どちらの方法もなかなかの茨の道です。おそらく、ほとんどの方は最終的にftrace やbpftraceなどのDynamic Tracingツールを使って、カーネルの動作を実際に動かしながら見るという方法に至ると思います。 この記事では ipftrace2 というDynamic Tracingツールの基本的な使い方をサンプルとともに紹介します。ipftrace2はネットワークスタック、特にパケット処理の部分をトレーシングをすることに特化した作りになっており、
GitHub - janestreet/magic-trace: magic-trace collects and displays high-resolution traces of what a process is doing
magic-trace collects and displays high-resolution traces of what a process is doing. People have used it to: figure out why an application running in production handles some requests slowly while simultaneously handling a sea of uninteresting requests, look at what their code is actually doing instead of what they think it's doing, get a history of what their application was doing before it crashe
プロファイラを利用して Node.js サーバーのレスポンス時間を 200 秒 → 20 秒に短縮した話｜ogino
どんな問題を解決したのかこんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化ボトルネック 1:
Memray公式サイトのキャプチャ インストール方法は以下のとおりです。 $ pip install memray Memrayの基本的な使い方 Memrayがインストールされていると、memrayコマンドが使えるようになります。 プロファイリング対象のスクリプトをmemrayから実行すると、スクリプトを実行した同じフォルダに実行時のプロファイリング結果がバイナリ形式でファイルに保存されます。 プロファイルの実行 サンプルのPythonスクリプトとしてsample.pyを準備します。以下のコードでは、状態表示をわかりやすくするために1秒間の待ちを入れています。実行内容は、リスト内包表記で要素数が約1億個のリストを生成しています。 sample.py - リスト内包表記でリストを作る import time time.sleep(1) # 状態表示をわかりやすくするために1秒待つ resul
GitHub - kubeshark/kubeshark: eBPF-powered network observability for Kubernetes. Indexes L4/L7 traffic with full K8s context, decrypts TLS without keys. Queryable by AI agents via MCP and humans via dashboard.
Network Observability for SREs & AI Agents Live Demo · Docs Kubeshark indexes cluster-wide network traffic at the kernel level using eBPF — delivering instant answers to any query using network, API, and Kubernetes semantics. What you can do: Download Retrospective PCAPs — cluster-wide packet captures filtered by nodes, time, workloads, and IPs. Store PCAPs for long-term retention and later invest
PHP Conference Japan 2021での発表資料です https://fortee.jp/phpcon-2021/proposal/3ed8a69b-8618-4644-9a8c-655505078743
Linux perf Profiler UIs pprof Web UI looking at a flamechart of regexp stack traces. This post is a quick literature review of CPU profiler user interfaces available for analysing Linux program performance. I couldn't find any list of profiler UIs online. Hopefully this can help people find the profiler UI that's right for them. CPU Profiler output is extremely multidimensional — processes, thread
I recently gave a talk on “Making Sense of Performance Metrics” at the Web Unleashed Conference, and it was suggested that I turn the breakdown of all the performance metrics into a cheatsheet; so here it is! The full cheatsheet, including a downloadable PDF version, are at the bottom of the page so feel free to skip to that. Four Questions # In a web.dev article on "User-centric Performance Metri
go-profiler-notes/guide/README.md at main · DataDog/go-profiler-notes
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Nic Jansma (@nicj) is a software developer at Akamai building high-performance websites, apps and open-source tools. Table of Contents The JS Self-Profiling API What is Sampled Profiling? Downsides to Sampled Profiling API Document Policy API Shape Sample Interval Buffer Who to Profile When to Profile Specific Operations User Interactions Page Load Overhead Anatomy of a Profile Beaconing Size Comp
Datadog Profilerで継続的なProfilingを実施できるようにした話 - unless’s blog
おまえだれ? 株式会社Kyash でサーバサイドエンジニアをしている @uncke__ko です Fundsチームに所属していて主にお金の入出金部分を担当しています これは何? Kyashではシステムの監視やモニタリングにDatadogを使用しています www.datadoghq.com Datadogにある Continuous Profilerという機能を使い、継続的にProfilingできる環境を整えたのでその話になります docs.datadoghq.com Profilerとは プロファイラとはアプリケーションの性能を解析するためのツールです ソフトウェア開発をしていると下記のようなことが度々起こった経験が1度はあると思います OOMが発動するようになる latencyが遅くなる アプリケーションの動作が徐々に重くなる Profilerがあると、このようなときにアプリケーションの
はじめに 2024-12-08 に開催された ISUCON 14 にチーム最上川(@kawaemon, @shun-shobon, @re-taro)で参加しました。今回が ISUCON 初参加でした。本番では悔しくもデータ保持違反[1]で失格でしたが、スコア順位としては 37,127 点で全体 8 / 834 位、学生 2 / 99 位 でした。 また、その後 1 ヶ月程度に渡って開催された感想戦[2]においては、850,573 点で全体 2 位、学生 1 位でした。 この点数は、感想戦ベンチマーカー（インスタンス）のほぼ測定限界となっています。 筆者ローカルでは約 180 万点まで、後述するベンチマーカーの最適化を行うことで約 400 万点まで確認しています。 この記事では、どうやってそこまで点数を出したかやその経緯について書きます。 本戦の話はこちら: 経緯 本戦において、 トップが
GitHub - bloomberg/memray: Memray is a memory profiler for Python
Memray is a memory profiler for Python. It can track memory allocations in Python code, in native extension modules, and in the Python interpreter itself. It can generate several different types of reports to help you analyze the captured memory usage data. While commonly used as a CLI tool, it can also be used as a library to perform more fine-grained profiling tasks. Notable features: 🕵️♀️ Tra
こんにちは。サイバーエージェントの杉浦です。 連載「5分でわかる！Kubernetes/CloudNative Topics」の第6回は、オブザーバビリティに注目して、Kubernetesにおける継続的プロファイリングについて取り上げます。 オブザーバビリティとプロファイル 安定してサービスを提供するためには、デプロイしたアプリケーションの状態を継続的に観測し、不具合やその予兆を察知・対処していく必要があります。 アプリケーションの状態を観測する能力をオブザーバビリティ（Observability[1]）といいます。このオブザーバビリティを確保するにあたってどのようなデータを用意すべきか、従来ではメトリクス・トレース・ログの3つを柱とすべきだとされていました。 それぞれメトリクスはCPU使用率やメモリ使用量といった時系列の数値データ、トレースは個々のアプリケーションを伝播する特定のリクエス
tl;dr In our continued efforts to expand and improve your profiling experience, we are excited to announce new additions to our language support: Ruby and Python. All the features that are described in this blog post have recently been released as part v0.26.0 of Parca Agent. ~~While currently these language supports are in beta, they can be enabled using the --enable-ruby-unwinding and --enable-p
この記事は Magic Moment Advent Calendar 2024 14 日目の記事です。 こんにちは！ Magic Moment でエンジニアをしている 大塚 です。 私事ですが、1年間毎日トマトジュースを飲み続けたら2kgの減量に成功しました。トマトジュースはいいぞ。 さて、弊社 Magic Moment の Tech チームでは毎週 システムモニタリング を行い サービスのパフォーマンスやリソース使用量を観察し、問題があれば改善を行っています。 去年のアドベントカレンダーでは goroutine leak を発見して解消する記事を書きましたが、今年はリソースの開放漏れによるメモリリークを特定して解消に奮闘する話をしたいと思います。 メモリリークを観測 ある日のシステムモニタリングで、サービスのメモリ使用率が上昇し続けていることに気づきました。 以下は Cloud Moni
Cloud Run の OOM を Continuous Profiler で追う: ボトルネック特定から改善提案まで - CADDi Tech Blog
こんにちは、SRE Team の大野です。製造業データ活用クラウド CADDi Drawer の Product SRE として、サービスの信頼性の向上や、効率的な運用を目指す取り組みを行っています。 今回は Cloud Run ワークロードの OOM 対応に Datadog Continuous Profiler を導入した際の、ハマりどころや学びについてのお話をします。 TL;DR はじめに Cloud Run での Profiler 選定 導入時のハードル 公式 Wrapper が使えない Profiler 単体で動かすための環境変数 プロファイリング結果の分析 プロダクト理解から見えた掛け算の構造 複数の観点で判断する 改善提案のまとめ方 Claude Code を活用した横断的調査 おわりに TL;DR Cloud Run ワークロードの OOM 調査にて Datadog Con
なぜか遅いAPIをDatadog Continuous Profilerで調べて高速化した話 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
こんにちは、かたいなかです。 みなさんが関わっているシステムでなぜか遅くて悩まされている処理はないでしょうか？ 最近、遅いAPIをDatadog Continuous Profilerを使用して調べました。どのように問題解決までつなげたかを記事にまとめます。 www.datadoghq.com TL;DR 特定のAPIが遅い問題が発覚 Continous Profiler導入 Continuous Profilerで計測してみると・・・ 問題修正 実際のところ まとめ 参考 TL;DR 遅い処理を改善しようと思ったらまずは計測してみること。 計測することで実は単純な問題であったことに気付けるケースがたくさんあります。また、的はずれな推測を元にでたらめな変更を繰り返してしまう事態を防げます。 通常のDatadog APMで原因がわからない場合には、Continuous Profilerで可視
GitHub - mstange/samply: Command-line sampling profiler for macOS, Linux, and Windows
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GitHub - parca-dev/oomprof: eBPF OOM Memory Profiler
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A sampling-based profiler for Ruby. Contribute to osyoyu/pf2 development by c... 何ができるか・使い方 新機能の情報はないので、ご存知の方は読み飛ばしていただいてかまいません。 Pf2がどんなツールかを簡単に説明します。計測したいRubyコードを Pf2.profile で囲むと、戻り値としてプロファイル結果が得られます。 require 'pf2' class UsersController def show profile = Pf2.profile do @users = User.find_by(params[:id]) render "index" end File.binwrite("tmp/profile.pf2prof", Marshal.dump(profile)) end end この結果を
GitHub - laixintao/flameshow: A terminal Flamegraph viewer.
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Reli を使った PHP 7.x/8.x サービスの計測｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
Reli を使った PHP 7.x/8.x サービスの計測 こんにちは。やまゆです。 サービスをリリースするにあたり、事前のシナリオテスト・負荷試験はなくてはならない項目です。 そこで主に API ごとの成功率、レイテンシ（リクエストしてからレスポンスが返ってくるまでの時間）、レスポンスサイズなどを計測し、想定されるユーザー数でも快適に遊べることを保証できるように改善を加えていきます。 改善の際、重くない部分をチューニングしてもほとんど効果が出ないので、「この API のどの部分（関数）に時間がかかっているのか？」を知ることが重要です。 それらを実際に動作している環境で計測し、可視化することを「プロファイリング」と呼ぶことがあります。 これは、ターゲットとする機能の実行時間について、「このメソッドに何秒かかった」や「全体の x % がこのメソッドで消費されている」などを確認するための仕組み
Go言語が実行時のプロファイラ情報でコンパイルを最適化する「Profile-guided optimization」パブリックプレビュー
Go言語が実行時のプロファイラ情報でコンパイルを最適化する「Profile-guided optimization」パブリックプレビュー Go言語の開発チームは2月1日にリリースしたGo 1.20で、実行時のプロファイラ情報を用いてコンパイルを最適化し、実行速度の改善を図る「Profile-guided optimization」機能のパブリックプレビューを開始しましたことを明らかにしました。 Profile-guided optimizationを用いることで、現時点で2％から4％程度の性能向上が得られ、将来的にはさらに大きな性能向上を実現できるとしています。 Go 1.20 marks the launch of profile-guided optimization into public preview! PGO is a compiler optimization techniq
RubyKaigi 2024 - Vernier: A next generation profiler for CRuby (Day1) - Techouse Developers Blog
Vernier: A next generation profiler for CRuby こんにちは、2024年に新卒で入社し、ジョブハウスでバックエンドエンジニアをしているnozomemeinです。 本記事では、1日目のJohn Hawthornさんによるセッション、Vernier: A next generation profiler for CRuby について紹介させていただきます。 Vernierとは何か Vernierは、Rubyのパフォーマンスプロファイリングを行うためツールです。 従来のプロファイラーでは、GVL（Global VM Lock）の影響を受けやすく、正確なデータを得るのが難しいという課題がありました。 また、既存の有名なprofilerであるstackprofも認知度こそあれど、10年以上前に開発されたもので、 Rubyのアップデートに追従できているとはいえ
Parca - Open Source infrastructure-wide continuous profiling
by method name, class name, and line number. Without complex overhead, in any language or framework. IO31%Address:0x4553e01415161718192021222324252627282930313233343536 < n> ( std::array<std::array<, n>, n> &board, &row, &col) { i = , j = ; (i = ; i < col; i++) { (board[row][i]) { ; } } // Check upper diagonal on left side (i = row, j = col; i >= && j >= ; i--, j--) { (board[i][j]) { ; } } (i = ro
GitHub - jhawthorn/vernier: 📏 next generation CRuby profiler
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Sometimes debuggers and profilers are obviously broken, sometimes it's subtle and hard to spot. From my flame graphs page: (Click for original SVG.) This is pretty common and usually goes unnoticed as the flame graph looks ok at first glance. But there are 15% of samples on the left, above "[unknown]", that are in the wrong place and missing frames. The problem is that this system has a default li
Reducing Go Execution Tracer Overhead With Frame Pointer Unwinding
The Go Execution Tracer (aka runtime/trace) was designed to achieve low enough overhead to be usable on "a server in production serving live traffic". This is achieved by writing events into per-P buffers, using RDTSC for timestamps, and encoding into a relatively efficient binary format. However, one achilles heel has remained since 2014: ... 75% of the overhead is stack unwinding. – Go Execution
GitHub - reliforp/reli-prof: A sampling profiler or a memory usage profiler for PHP written in PHP, which reads information about running PHP VM from outside the process. You can find performance bottlenecks or memory leaks of your scripts without changin
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Ever wanted more different ways to understand what’s going on in a program? Here I catalogue a huge variety of tracing methods you can use for varying types of problems. Tracing has been such a long-standing interest (and job) of mine that some of these will novel and interesting to anyone who reads this. I’ll guarantee it by including 2 novel tracing tools I’ve made and haven’t shared before (loo
Firefox Profiler
都市伝説バスターズ「WebアプリのボトルネックはDBだから言語の性能は関係ない」 - Kaigi on Rails 2024
5x SSR Throughput: Profiling SSR Hot Paths in TanStack Start | TanStack Blog
TL;DR#We improved TanStack Start's SSR performance dramatically. Under sustained load (using our links-100 stress benchmark with 100 concurrent connections, 30 seconds): Throughput: 427 req/s → 2357 req/s (5.5x)Average latency: 424ms → 43ms (9.9x faster)p99 latency: 6558ms → 928ms (7.1x faster)Success rate: 99.96% → 100% (the server stopped failing under load)For SSR-heavy deployments, this transl
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![コンパイル後やUnity再生開始時のリロードで時間がかかっている所(ボトルネック)を可視化する Editor Iteration Profiler【Unity】【最適化】 - (:3[kanのメモ帳]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/33687c9ca74fb13520d5273a22cdfd858d6dd08c/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F524df215ef7edd655dd3fa9af446462f55189d9e%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkan_kikuchi%252F20220110%252F20220110073626.jpg)
Go製ミドルウェアのメモリリークを解決した話 - Mirrativ Tech Blog
プロファイラを利用して Node.js サーバーのレスポンス時間を 200 秒 → 20 秒に短縮した話
Pyroscopeを使ったContinuous Profilingの活用事例
ipftrace2で始めるLinuxネットワークスタック探訪 - Qiita
メモリプロファイラ「Memray」の解説 | gihyo.jp
#phpcon2021 ステップ実行だけじゃないXdebug / hello-xdebug
Linux perf Profiler UIs
Web Performance Metrics Cheatsheet | bitsofcode
JS Self-Profiling API In Practice
ISUCON14 をベンチマーカーの限界を超えて最適化した話
入門 継続的プロファイリング 〜Kubernetesにおけるオブザーバビリティの最前線〜 | gihyo.jp
Profiling Python and Ruby using eBPF
Cloud Profilerを使ってメモリリークを特定したい！
Ruby用の新しいプロファイラ "Pf2" を開発しています & 2年の振り返り
The Return of the Frame Pointers
All my favorite tracing tools: eBPF, QEMU, Perfetto, new ones I built and more - Tristan Hume
もうちょっといいRubyプロファイラを作りたい (2025)
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