Tujuan dari aplikasi Anda adalah untuk melayani pengguna akhir Anda dengan baik.
Itu harus cepat, responsif, mudah digunakan, dan dapat diandalkan, di antara fungsi-fungsi lain yang diinginkan.
Tetapi memelihara perangkat lunak Anda dengan cara yang terus memberikan kinerja tingkat atas tidaklah mudah.
Ketika kode Anda mulai memanggil fungsi yang tidak perlu, tersandung sendiri, menangkap bug, dan masuk ke loop tambahan, ini dapat menyebabkan inefisiensi. Aplikasi Anda bisa menjadi lamban, tidak responsif, atau berperilaku tidak menentu.
Dan jika Anda tidak memperbaiki masalah ini, kinerja aplikasi secara keseluruhan akan terganggu.
Akibatnya, pelanggan Anda mungkin kesal atau berhenti menggunakan aplikasi Anda sama sekali karena kinerja yang buruk dan kecepatan yang lambat. Itu tidak hanya menurunkan reputasi Anda tetapi juga membebani Anda dalam hal pendapatan dan keuntungan. Oleh karena itu, kode Anda perlu dianalisis, ditinjau, dan di-debug untuk mencapai kinerja yang optimal. Dan cara cepat untuk melakukannya adalah dengan menggunakan alat pemrofilan perangkat lunak untuk memantau dan men-debug kode Anda dan menghilangkan kemacetan terkait kinerja.
Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari tentang pemrofilan perangkat lunak dan bagaimana hal itu dapat membantu Anda. Lalu, saya akan memandu Anda melalui beberapa alat pembuatan profil terbaik untuk men-debug aplikasi Anda dan mengoptimalkan kinerjanya.
Apa itu Pembuatan Profil Perangkat Lunak?
Pembuatan profil perangkat lunak adalah analisis kode dinamis di mana perilaku program diselidiki menggunakan data yang dikumpulkan saat program berjalan. Ini bertujuan untuk menentukan berbagai bagian program yang harus Anda optimalkan untuk meningkatkan kecepatan aplikasi, daya tanggap, dan mengurangi konsumsi memori dan sumber dayanya.
Profiler perangkat lunak biasanya mengukur durasi dan frekuensi panggilan fungsi bersama dengan kompleksitas memori atau waktu yang terkait dengan suatu program. Ada juga profiler khusus yang tersedia, seperti profiler memori.
Pembuatan profil umumnya dilakukan dengan memperlengkapi kode sumber program. Profiler dapat menggunakan berbagai teknik pembuatan profil seperti metode instrumentasi, berbasis peristiwa, statistik, atau simulasi.
Mengapa Pembuatan Profil Perangkat Lunak Penting?
Pembuatan profil perangkat lunak diperlukan untuk menentukan penggunaan sumber daya dan waktu eksekusi yang terkait dengan fungsi tertentu. Ini membantu mengoptimalkan kecepatan program dan, pada saat yang sama, memastikan bahwa program tersebut menggunakan sumber daya yang minimal.
Selanjutnya, ini dilakukan untuk melacak dan mengoptimalkan penggunaan CPU dan waktu eksekusi perintah.
Oleh karena itu, memilih alat pemrofilan perangkat lunak yang tepat diperlukan untuk memastikan Anda dapat men-debug masalah terkait kinerja lebih cepat untuk meningkatkan efisiensinya dan memberikan pengalaman pengguna akhir yang lebih baik. Banyak profiler juga dilengkapi dengan laporan mendetail dan grafik interaktif serta visualisasi yang membantu Anda menemukan akar penyebab masalah secara tepat, membuatnya lebih mudah untuk menyelesaikannya.
Jadi, inilah daftar beberapa pembuat profil perangkat lunak terbaik yang dapat Anda coba, dan beri tahu kami mana yang paling cocok untuk Anda.
py-spy
py-spy adalah profiler sampel yang sangat baik untuk Python. Ini memungkinkan Anda untuk mengintip semua hal yang menghabiskan waktu aplikasi berbasis Python Anda.
Untuk ini, Anda tidak perlu mengubah kode atau memulai ulang program sama sekali. py-spy melibatkan overhead rendah dan dikembangkan di Rust untuk mengeksekusi kecepatan yang lebih tinggi. Itu tidak dibangun untuk beroperasi dalam proses yang sama di mana program berbasis python yang diprofilkan Anda berjalan. Ini menyiratkan bahwa py-spy sangat aman dan terjamin untuk digunakan melawan kode produksi berbasis Python.
Alat ini memungkinkan Anda untuk merekam profil, menghasilkan grafik api untuk membuat file SVG interaktif. Anda juga dapat melihat opsi lain, seperti mengubah kecepatan pengambilan sampel, ekstensi C asli untuk pembuatan profil, subproses, thread-id, dan lainnya. Anda bisa mendapatkan tampilan langsung dari fungsi yang terjadi di program Anda menggunakan perintah ‘top’ dan menampilkan tumpukan panggilan saat ini menggunakan perintah ‘dump’ untuk setiap utas python.
Ini mendukung setiap versi juru bahasa CPython, seperti 2.3 – 2.7 & 3.3 – 3.8. Anda dapat menginstal py-spy dari PyPI atau GitHub.
Piroskop
Perangkat lunak pembuatan profil berkelanjutan sumber terbuka dari Piroskop membantu Anda men-debug semua masalah kinerja dalam aplikasi Anda dalam hitungan menit.
Anda dapat memulai server diikuti oleh agen apa pun yang Anda gunakan, Docker, Linux, atau mencari dokumen Ruby atau Go, Pyroscope melindungi Anda. Bahkan jika Anda mengincar data pembuatan profil perangkat lunak selama sepuluh detik atau sepuluh bulan, mesin penyimpanan yang dirancang khusus membuat kueri cepat.
Anda tidak perlu khawatir tentang overhead atau performa aplikasi karena mereka menggunakan teknologi pengambilan sampel profil yang tidak memengaruhi performa. Pyroscope menyimpan data pembuatan profil Anda secara efisien; karenanya, hemat biaya untuk Anda bahkan jika Anda ingin menyimpan data profil yang berbeda dari berbagai aplikasi selama bertahun-tahun.
Ini berfungsi di macOS, Linux, dan Docker, dan mendukung program yang ditulis dengan Python, Go, dan Ruby.
Bubbleprof
Bubbleprof oleh Clinic.js menyediakan cara baru dan unik untuk membuat profil perangkat lunak Anda yang ditulis dalam Node.js. Ini menggunakan UI ‘gelembung’ yang membantu semua orang mulai dari pakar hingga pemula menentukan waktu asinkron yang dihabiskan di aplikasi Anda.
Ini memvisualisasikan bagaimana proses Node.js Anda beroperasi dengan mengamati operasi asinkronnya, mengelompokkannya, menghitung penundaan, dan memetakannya.
Bubbleprof menentukan waktu operasi dengan melihat ukuran gelembung dalam grup operasi tertentu yang dapat berupa kode, inti simpul, atau modul Anda. Itu juga menyatukan kelompok yang berdekatan untuk mengurangi kekacauan.
Untuk menghitung penundaan saat operasi mengalir dari satu grup ke grup lainnya, Bubbleprof mengukur panjang panah yang menghubungkan gelembung. Selain itu, ia juga menggunakan warna berbeda dalam proses pengukuran. Secara bersamaan, garis berwarna bagian dalam mewakili campuran jenis operasi asinkron sebagai penyebab penundaan.
Alat musik
Optimalkan kode Python Anda dengan Alat musik.
Ini menunjukkan kepada Anda mengapa kode Python Anda lambat dan membantu Anda mendiagnosis masalah sehingga Anda dapat memiliki kinerja yang sangat cepat.
Untuk menggunakan Pyinstrument, Anda tidak perlu menulis skrip Python; panggil saja Pyinstrument menggunakan baris perintah secara langsung. Skrip Anda akan berjalan normal, dan alat tersebut akan menghasilkan ringkasan berwarna dari area tempat aplikasi menghabiskan waktunya. Itu juga dilengkapi dengan API Python yang membuat prosesnya lebih mudah.
Anda juga memiliki opsi untuk membuat profil permintaan web di Flask dan Django, yang dokumentasi elaboratifnya telah mereka pertahankan. Di sini, harap perhatikan bahwa Pyinstrument menawarkan pemrofilan statistik yang merekam tumpukan panggilan setiap 1 md alih-alih melacak setiap panggilan fungsi yang dibuat oleh program Anda.
Ini menguntungkan karena pemrofil statistik melibatkan biaya overhead yang lebih rendah dibandingkan dengan pemrofil pelacakan. Saat merekam seluruh tumpukan, melacak panggilan fungsi yang mahal menjadi mudah. Selain itu, Pyinstrument juga menyembunyikan (secara default) bingkai pustaka, memungkinkan Anda untuk fokus pada aplikasi atau modul yang bertanggung jawab untuk memengaruhi kinerja.
Men-debug masalah kinerja menjadi lebih mudah karena Pyinstrument mencatat waktu yang dihabiskan menggunakan waktu ‘jam dinding’. Alat ini melacak semua waktu program untuk membaca file, mengunduh data, berkomunikasi ke database, dll.
Xdebug
Untuk meningkatkan masalah kinerja kode Anda dan membuat pengalaman pengembangan Anda sedikit lebih menyenangkan, Xdebug dilengkapi dengan berbagai kemampuan untuk pembuatan profil dan debugging.
Ini sebenarnya adalah ekstensi PHP yang memungkinkan Anda menemukan kemacetan dalam aplikasi PHP Anda dan menganalisis kinerjanya menggunakan alat visualisasi eksternal untuk menghasilkan grafik kinerja.
Xdebug membuat keluaran mendetail yang menunjukkan jalur aplikasi untuk mencapai kesalahan, termasuk parameter yang diteruskan ke fungsi tertentu. Ini dilakukan untuk melacak kesalahan. Untuk membantu pengembang memahami berbagai hal dengan jelas, ini menghasilkan informasi kode warna bersama dengan tampilan terstruktur.
Muncul dengan debugger jarak jauh juga yang dapat Anda gunakan untuk menghubungkan Xdebug dengan kode yang sedang berjalan, IDE, atau browser untuk melihat breakpoint kode dan mengeksekusi kode baris demi baris. Fitur lain yang ditawarkannya adalah cakupan kode yang menunjukkan seberapa banyak kode program Anda dieksekusi, dan juga membantu Anda dalam pengujian unit.
SPX
Ekstensi Pembuatan Profil Sederhana (SPX) adalah ekstensi pembuatan profil yang dirancang untuk PHP. Ini memiliki beberapa properti unik, membedakannya dari ekstensi pembuatan profil lainnya. Ini benar-benar GRATIS untuk digunakan dan terbatas hanya pada infrastruktur Anda, yang berarti tidak ada risiko kebocoran data.
Kesederhanaan SPX membuatnya sangat mudah digunakan: yang Anda butuhkan hanyalah mengatur baris perintah atau variabel lingkungan untuk membuat profil skrip. Atau, Anda juga dapat mengaktifkan tombol radio di halaman web untuk membuat profil skrip. Akibatnya, Anda tidak perlu melengkapi kode Anda secara manual.
Ini juga mendukung skrip baris perintah yang sedang berjalan – Ctrl-C. Selain itu, proses ini juga meniadakan kebutuhan untuk menggunakan peluncur baris perintah atau ekstensi browser khusus. SPX mendukung multi metrik sekitar 22, termasuk berbagai metrik waktu dan memori, objek, file yang digunakan, I/O, dll.
Itu dapat mengumpulkan data tanpa meninggalkan konteks. UI webnya memungkinkan mengonfigurasi/mengaktifkan pembuatan profil untuk sesi browser yang sedang digunakan dan mencantumkan semua detail dan laporan skrip yang diprofilkan. UI web memungkinkan Anda memilih laporan tertentu untuk analisis lebih dalam dan menampilkan beberapa visualisasi interaktif seperti Flamegraph, profil datar, dan garis waktu yang dapat diskalakan untuk berfungsi dalam jutaan panggilan.
Awalan
Awalan oleh Stackify adalah profiler kode yang mudah dipasang dan ringan yang disukai banyak pengembang. Ini membantu Anda menghilangkan hambatan dalam kinerja aplikasi Anda untuk mengoptimalkannya dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Kemampuan pelacakan dan pembuatan profil Prefix yang unggul memungkinkan Anda menemukan pengecualian tersembunyi dengan cepat, kueri SQL yang lambat, dan banyak lagi. Ini memberi pengembang Anda kekuatan nyata dari APM (pemantauan kinerja aplikasi). Untuk ini, Prefix memvalidasi kinerja kode seperti yang tertulis dan memungkinkan Anda untuk mendorong kode yang berkinerja lebih baik untuk diuji.
Dengan cara ini, ia menerima lebih sedikit tiket dukungan dari sisi produksi dan membantu manajer pengembangan mencapai tujuan lebih cepat. Temukan semua kueri berperforma buruk, hambatan yang tidak diketahui, dan kueri yang dihasilkan ORM.
Anda juga dapat melacak setiap parameter panggilan SQL, mengunduh pengaturan waktu, dan melihat rekaman yang terpengaruh. Awalan membuatnya lebih mudah untuk menemukan pola N+1 juga. Lupakan memilah-milah semua log yang berantakan itu; satukan mereka untuk menemukan masalah dengan mudah.
Awalan memungkinkan Anda menemukan konteks log yang mencurigakan dalam permintaan kueri secara langsung dan melompat dari satu log ke jejak untuk melakukan debug dengan mudah. Awalan menyoroti dependensi berperforma buruk, yang berguna untuk menemukan pengecualian tersembunyi dan bekerja dengan kode lawas atau bagian kerangka kerja. Ketergantungan ini dapat berupa layanan web, layanan pihak ke-3, layanan cache, dan lainnya.
Awalan bekerja pada Windows dan Mac dan mendukung .Net, Ruby, Java, PHP, Python, dan Node.js.
Sisi tak sama panjang
Sisi tak sama panjang adalah profiler memori, CPU, dan GPU berperforma tinggi dengan presisi tinggi untuk program berbasis Python. Ini menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan profiler lain, seperti menjalankan pesanan dengan besaran yang lebih cepat dan memberikan informasi yang lebih mendalam.
Scalene sangat cepat dan menggunakan pengambilan sampel daripada instrumentasi. Itu bahkan tidak bergantung pada fasilitas pelacakan Python. Selain itu, biaya overhead biasanya di bawah 10-20%. Alat ini melakukan pemrofilan perangkat lunak pada level baris dan menunjuk ke baris kode yang bertanggung jawab atas waktu eksekusi program Anda.
Detail ini lebih berharga daripada yang ada di profil tingkat fungsi. Scalene memisahkan waktu yang dihabiskan murni dalam Python dari kode asli yang menyertakan pustaka. Karena sebagian besar pemrogram Python tidak akan mengoptimalkan kinerja kode asli, pengembang dapat memfokuskan upaya mereka untuk mengoptimalkan kode yang benar-benar dapat Anda tingkatkan.
Ini menyoroti hotspot dengan warna merah yang memudahkan Anda menemukan waktu CPU/alokasi memori dan dengan mudah memisahkan waktu sistem untuk menemukan masalah I/O. Scalene dapat melaporkan waktu GPU, penggunaan memori profil, dan melacak penggunaan CPU. Scalene juga dapat mengidentifikasi kemungkinan kebocoran memori, volume penyalinan profil, dan menghasilkan pengurangan profil untuk baris kode yang menghabiskan lebih dari 1% CPU.
VisualVM
Alat pemecahan masalah all-in-one untuk Java, VisualVM, dirancang untuk digunakan baik untuk fase produksi maupun pengembangan. Ini adalah perangkat lunak visual yang mengintegrasikan fungsionalitas profil ringan dan alat JDK baris perintah.
VisualVM memantau aplikasi yang berjalan di Java 1.4+ dan memecahkan masalah menggunakan beberapa teknologi seperti JMX, jvmstat, Attach API, dan Serviceability Agent. Alat ini sangat cocok untuk berbagai kebutuhan insinyur kualitas, admin sistem, dan pengguna akhir.
Mendeteksi dari jarak jauh dan secara lokal menjalankan aplikasi berbasis Java secara otomatis dan mencantumkannya. Alat ini juga memungkinkan Anda menentukan program secara manual menggunakan koneksi JMX. Untuk setiap proses, ini menunjukkan data runtime tipikal seperti PID, argumen yang diteruskan, rumah JDK, kelas utama, flag JVM, versi JVM, dan properti sistem dan argumen.
VisualVM memantau penggunaan CPU, heap, dan metaspace atau memori generasi permanen, menjalankan thread, dan memuat kelas dalam aplikasi. Ini menampilkan semua utas yang berjalan dalam garis waktu dengan waktu Tidur, Berlari, Parkir, Monitor, dan Tunggu gabungan.
Profiler instrumentasi dan pengambilan sampel dapat dilakukan menggunakan VisualVM untuk manajemen memori dan kinerja aplikasi. Ini menampilkan dump thread untuk memberikan wawasan cepat ke dalam proses. Ini juga melihat dan membuat snapshot .hprof sesuai permintaan untuk membantu Anda mengungkap inefisiensi penggunaan heap dan kebocoran memori debug.
Selain itu, VisualVM dapat membaca data dasar pada proses berbasis Java yang mengalami crash bersama dengan lingkungannya. Anda dapat menganalisis aplikasi Anda secara offline; ini dapat menghemat lingkungan runtime aplikasi dan konfigurasi dengan mengambil heap dump, thread dump, dan membuat profil snapshot yang dapat Anda proses secara offline di tahap berikutnya.
Ia bekerja pada Windows, Linux, dan Unix.
Profiler Orbit
Visualisasikan aplikasi C/C++ Anda dan temukan masalah kinerja dengan cepat menggunakan Profiler Orbit. Ini adalah alat debugging dan profiler mandiri yang bertujuan untuk membantu pengembang melihat dan memahami alur eksekusi aplikasi yang kompleks.
Ini memberikan pandangan tajam tentang semua yang terjadi di dalam aplikasi sehingga Anda dapat dengan cepat menghilangkan hambatan kinerja dan memulihkan kinerja tinggi aplikasi Anda.
Orbit Profiler dapat bekerja pada aplikasi C atau C++ apa pun secara efisien, asalkan dapat mengakses file PDB. Selanjutnya, itu akan mulai membuat profil setelah Anda selesai mengunduh programnya. Alat melompat ke proses target, menghubungkan dirinya sendiri ke fungsi yang dipilih, dan melakukan pemrofilan.
Ia bahkan dapat bekerja pada bangunan akhir atau pengiriman yang dioptimalkan. Selain instrumentasi dinamis, Orbit Profiler juga menawarkan kemampuan pengambilan sampel ‘selalu aktif’, yang cepat, tersedia setiap saat, dan andal.
Ia bekerja pada Windows dan Linux.
Profiler Uber JVM
Dipadukan dengan kemampuan pembuatan profil tingkat lanjut, Profiler Uber JVM adalah opsi bagus lainnya untuk aplikasi berbasis Java Anda.
Ini menawarkan Agen Java yang mengumpulkan beberapa pelacakan tumpukan dan metrik untuk proses JVM Spark/Hadoop dengan cara terdistribusi, misalnya, metrik memori/CPU/IO.
Alat ini dapat melacak argumen dan metode java pada kode pengguna tanpa mengubahnya. Anda juga dapat menggunakannya untuk melacak latensi panggilan node nama HDFS untuk setiap aplikasi Spark dan menemukan masalah. Itu bahkan dapat melacak jalur file HDFS aplikasi Spark untuk menemukan file panas dan melakukan pengoptimalan lebih lanjut.
Uber JVM Profiler awalnya dibuat untuk membuat profil aplikasi Spark yang umumnya menyertakan banyak mesin atau proses untuk satu aplikasi. Oleh karena itu, orang dapat mengkorelasikan metrik dengan mudah untuk mesin atau proses ini.
Namun, alat ini berfungsi sebagai Agen java biasa, dan Anda dapat menggunakannya untuk semua proses JVM Anda. Fitur-fiturnya antara lain:
- Men-debug penggunaan memori dari pelaksana aplikasi Spark, seperti memori heap java, memori asli, memori non-heap, kumpulan buffer, dan kumpulan memori
- Men-debug penggunaan CPU dan waktu pengumpulan Sampah
- Men-debug metode kelas java untuk frekuensi dan waktunya atau Profil Durasi
- Argument Profiling (debugging dan tracing panggilan metode kelas java dan nilai argumennya)
- Stacktrack Profiling & menghasilkan Flamegraphs untuk waktu CPU
- Men-debug metrik I/O dan metrik Thread JVM
Tracy
Tracy adalah alat yang berguna untuk membantu pengembang men-debug program PHP dengan mudah. Ini memiliki desain yang ramah dan fitur-fitur canggih seperti dukungan CLI, debugging panggilan AJAX, dan banyak lagi.
Itu dapat menemukan dan memperbaiki kesalahan dengan cepat, membuang variabel, kesalahan log, memvisualisasikan konsumsi memori, dan menentukan waktu eksekusi kueri atau skrip. Menggunakan kode warna dan menyoroti masalah dengan warna merah dengan penjelasan yang jelas membantu Anda memvisualisasikan pengecualian dan kesalahan dengan mudah dan memahaminya.
Tracy hadir dengan fungsi logging dan deteksi otomatis lingkungan. Ini menyimpan data ke dalam file log dan menampilkan pesan kesalahan server kepada pengunjung selama waktu henti. Tracy juga dapat berintegrasi dengan Drupal 7, OpenCart, WordPress, dan lainnya.
vprof
vprof adalah profiler visual untuk aplikasi Python. Ini memberikan visualisasi yang kaya dan interaktif untuk berbagai karakteristik program Python Anda, seperti penggunaan memori dan waktu berjalan.
Ini tersedia di bawah lisensi BSD dan mendukung Python 3.4 ke atas.
Kesimpulan
Kinerja aplikasi merupakan faktor penting dalam memenuhi harapan pengguna akhir. Dan jika terjadi masalah kinerja, Anda harus siap mendiagnosis masalah tersebut sebelum memengaruhi pengalaman pengguna akhir.
Oleh karena itu, terus optimalkan aplikasi Anda dan segera perbaiki masalah untuk terus memberikan kinerja aplikasi super cepat kepada pengguna menggunakan alat yang telah saya sebutkan di artikel ini.
Berikut adalah tabel perbandingan cepat yang menunjukkan profiler di atas dan untuk apa sebagian besar digunakan.
Nama
Bahasa
py-spy
Piton
Piroskop
Piton, Ruby, Ayo
Bubbleprof
Node.js
Alat musik
Piton
Xdebug
PHP
SPX
PHP
Awalan
Python, .NET, Java, Node.js, Ruby, PHP
Sisi tak sama panjang
Piton
VisualVM
Jawa
Profiler Orbit
C, C++
Profiler Uber JVM
Jawa
Tracy
PHP
vprof
Piton
