Ruby中的Profiling工具

看看如何调试Ruby的性能问题

李哲 — APRIL 08, 2015

Ruby内置的profiler

内置的profiler实现的很简单,在ruby2.2中只有150行代码,大家可以看看它的实现profile.rb 。内置的profiler使用起来非常的方便,只需要加上-rprofile参数即可。例如:

执行:

ruby -rprofile test.rb
输出结果为:

 %   cumulative   self              self     total
time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name
24.24     0.16      0.16    10001     0.02     0.06  Object#m2
18.18     0.28      0.12        2    60.00   330.00  Integer#times
18.18     0.40      0.12    10001     0.01     0.06  Object#m1
15.15     0.50      0.10    10001     0.01     0.01  Class#new
10.61     0.57      0.07    10000     0.01     0.01  P1.new
 6.06     0.61      0.04    20000     0.00     0.00  Fixnum#to_s
 4.55     0.64      0.03    10000     0.00     0.00  Struct#initialize
 3.03     0.66      0.02    10000     0.00     0.00  P2#initialize
 0.00     0.66      0.00        1     0.00     0.00  TracePoint#enable
 0.00     0.66      0.00        1     0.00     0.00  Class#initialize
 0.00     0.66      0.00        1     0.00     0.00  nil#
 0.00     0.66      0.00        1     0.00     0.00  Struct.new
 0.00     0.66      0.00        7     0.00     0.00  Module#method_added
 0.00     0.66      0.00        3     0.00     0.00  BasicObject#singleton_method_added
 0.00     0.66      0.00        2     0.00     0.00  Class#inherited
 0.00     0.66      0.00        2     0.00     0.00  IO#set_encoding
 0.00     0.66      0.00        1     0.00     0.00  TracePoint#disable
 0.00     0.66      0.00        1     0.00   660.00  #toplevel
 

通过打印出的结果能够很明显的看出耗时的方法。内置的profiler很简单,只能打印出这样的结果,没有 其他输出格式的选项,下面介绍的其他几种都有丰富的格式输出。

ruby-prof

repo: https://github.com/ruby-prof/ruby-prof

ruby-prof 具有C扩展,所以它能运行的更快,同时它支持丰富的输出格式,方便我们去查找性能瓶颈。 ruby-prof支持输出 GraphViz 支持的dot格式,两者的安装方法如下:

gem install ruby-prof

ubuntu | sudo apt-get install graphviz
Mac | brew install graphviz

执行命令很简单,如下:

ruby-prof --mode=wall --printer=dot --file=output.dot test.rb 25
此命令的详细使用方法请参考帮助信息ruby-prof --help。

上面命令的执行结果会输出一个graphviz的dot文件,graphviz提供一个格式转换命令,可以将此文件转换为一个pdf文件以方便查看,如下:

dot -T pdf -o output.pdf output.dot

这样就可以打开output.pdf查看程序内的方法调用占比了。
cmd-markdown-logo

perftools.rb

repo: https://github.com/tmm1/perftools.rb

perftools.rbgoogle-perftools的ruby版本,不过它只支持ruby2.1以下版本,2.1及以上 版本就需要用到下面的stackprof了,这两个工具都是一个人写的。鉴于此,我们略过perftools.rb, 作者实现stackprof,就是为了替代perftools.rb。如果有需求的话,就请参考其github主页。

stackprof

repo: https://github.com/tmm1/stackprof

stackprof只支持Ruby2.1+,不过现在ruby的版本发布很快,每一个版本都能带来一些新东西,2.1 应该很快就能成为很基础的版本,我们就在这个版本上来做一些测试。

安装:

gem install stackprof

这次我们直接在代码中使用stackprof的方法:

require 'stackprof'

def m1
  5_000_000.times{ 1+2+3+4+5 }
end

def m2
  1_000_000.times{ 1+2+3+4+5 }
end

StackProf.run(mode: :cpu, out: 'tmp/stackprof.dump') do
  m1
  m2
end

我们执行这个ruby程序,ruby test.rb,会在当前目录的tmp目录中产生一个文件stackprof.dump, 然后来分析以下这个文件,stackprof命令本身可以解析这个文件,执行下面的命令:

stackprof tmp/stackprof.dump --text

则会产生下面的结果,结果应该是很清晰的,很明显在代码中m1方法要占有绝大部分的运行时间。

  Mode: cpu(1000)
   Samples: 75 (0.00% miss rate)
   GC: 0 (0.00%)
=====================================================================
     TOTAL    (pct)     SAMPLES    (pct)     FRAME
        62  (82.7%)          62  (82.7%)     block in Object#m1
        13  (17.3%)          13  (17.3%)     block in Object#m2
        75 (100.0%)           0   (0.0%)     <main>
        75 (100.0%)           0   (0.0%)     block in <main>
        75 (100.0%)           0   (0.0%)     <main>
        62  (82.7%)           0   (0.0%)     Object#m1
        13  (17.3%)           0   (0.0%)     Object#m2

其他更加丰富的输出方式和分析方式,就请参考stackprof的github主页,讲解的很全面。

如果你希望在web前端中展示相关信息,就请看看stackprof-webnav这个gem,它提供了比较全面的 展示,操作等等,适合在一些web应用中使用,github地址:stackprof-webnav

rack-mini-profiler

repo: https://github.com/MiniProfiler/rack-mini-profiler

rack-mini-profiler专门应用于基于rack的web应用的性能调优,在rails中的使用方法如下:

首先将gem添加到gemfile中:

gem 'rack-mini-profiler'

执行:

bundle install

然后重启你的服务器,访问任意的URl,在页面上的左上角会看到响应时间的毫秒数。如下图所示:
rack-mini-profiler

点击query time(ms)列中的1 sql则可以查看到执行的sql语句及耗时:
rack-mini-profiler-sql


本文作者系OneAPM工程师李哲 ,想阅读更多好的技术文章,请访问OneAPM官方技术博客。

posted @ 2015-05-08 19:14  OneAPM官方技术博客  阅读(180)  评论(1编辑  收藏  举报
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