如何推断 node.js 分析结果?
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【中文标题】如何推断 node.js 分析结果?【英文标题】:How to infer node.js profiling results? 【发布时间】:2017-04-19 19:14:56 【问题描述】:我在 Windows 中有一个简单的 nodejs 应用程序(应用程序 A),它侦听一个端口,并在收到请求后立即发布到另一台服务器(应用程序 B)并在 MongoDB 中记录响应。
应用 A(单线程,尚未实现集群)每秒处理大约 35 个请求(使用 locust.io 测量)。以下是应用 A 的 profiling 信息。97.8% 的时间由共享库占用,其中 93.5% 是由于 ntdll.dll。这是正常的还是可以修复的潜在瓶颈?
[Summary]:
ticks total nonlib name
6023 2.0% 87.8% javascript
0 0.0% 0.0% C++
502 0.2% 7.3% GC
300434 97.8% Shared libraries
834 0.3% Unaccounted
[Shared libraries]:
ticks total nonlib name
287209 93.5% C:\windows\SYSTEM32\ntdll.dll
12907 4.2% C:\Program Files\nodejs\node.exe
144 0.0% C:\windows\system32\KERNELBASE.dll
133 0.0% C:\windows\system32\KERNEL32.DLL
25 0.0% C:\windows\system32\WS2_32.dll
15 0.0% C:\windows\system32\mswsock.dll
1 0.0% C:\windows\SYSTEM32\WINMM.dll
[Bottom up (heavy) profile]:
Note: percentage shows a share of a particular caller in the total
amount of its parent calls.
Callers occupying less than 2.0% are not shown.
[Bottom up (heavy) profile]:
Note: percentage shows a share of a particular caller in the total
amount of its parent calls.
Callers occupying less than 2.0% are not shown.
ticks parent name
287209 93.5% C:\windows\SYSTEM32\ntdll.dll
6705 2.3% C:\Program Files\nodejs\node.exe
831 12.4% LazyCompile: <anonymous> C:\opt\acuity\proxy\nodejs\node_modules\mongoose\node_modules\mongodb-core\lib\topologies\server.js:786:54
826 99.4% LazyCompile: *Callbacks.emit
【问题讨论】:
您找到解决方案了吗?如果是的话,请你分享一下。 【参考方案1】:在典型的应用程序(CPU 绑定和 I/O 绑定工作负载的混合)中,我会说进程能够在分配给它的 CPU 插槽中运行的越多越好 - 这样我们会看到更多的 CPU 消耗在用户空间,而不是内核空间。
在 Node.js 中,由于 I/O 会被延迟,直到它可以被操作,当它们准备好被操作时,我们可以看到操作系统空间中的活动增加。如果大量使用 ntdll.dll 是为了执行 I/O,我会说这不是问题,而是表明系统性能良好。
您是否有过重的配置文件显示 ntdll.dll 中的拆分?如果他们指向有助于 I/O 的 win32 API / 辅助函数,那么我会说这是您系统的一个好兆头。
【讨论】:
以上是关于如何推断 node.js 分析结果?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章