Profefe：持续性能剖析系统搭建与使用指南

Profefe：持续性能剖析系统搭建与使用指南

profefe Continuous profiling for long-term postmortem analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/profefe

一、项目目录结构及介绍

Profefe是一款用于长期事后分析的持续性能剖析工具，它收集运行应用的剖析数据，并提供API查询这些样本以进行性能分析。下面简要解析其主要目录结构：

• cmd/profefe: 包含了主程序入口，即 Profefe 的服务端启动代码。
• examples: 提供示例应用程序，展示如何集成Profefe代理以发送剖析数据到收集器。
• internal/pprof: 内部使用的pprof相关处理逻辑。
• pkg: 含有项目的核心包，实现数据处理、存储接口等核心功能。
• scripts: 包含一些脚本文件，比如导入pprof数据的脚本。
• docker: Docker 相关配置，用于快速部署。
• testdata: 测试数据集，帮助进行单元测试或演示。
• .gitignore, Makefile, README.md, LICENSE: 标准的Git管理文件、构建指令、项目读我文件以及许可证。

二、项目的启动文件介绍

项目的主要启动命令在通过make构建之后，可以通过执行位于BUILD/profefe的可执行文件来启动服务。典型启动命令示例如下：

make
./BUILD/profefe -addr=localhost:10100 -storage-type=badger -badger-dir=/tmp/profefe-data

这里的启动参数解释：

• -addr: 指定服务监听的地址，默认是localhost的某个端口。
• -storage-type: 储存剖析数据的类型，支持Badger（默认）、S3、Google Cloud Storage和ClickHouse。
• -badger-dir: 当使用Badger作为存储时，指定的数据保存路径。

三、项目的配置文件介绍

Profefe本身的配置主要是通过命令行参数传递的。尽管没有传统的独立配置文件，但可以通过环境变量或命令行选项灵活配置服务的各项参数。例如，启动时直接指定存储类型、监听地址、存储位置等。对于更复杂的部署，可能需要管理这些命令行参数，或者利用环境变量进行间接配置，确保环境的一致性和便于维护。

虽然没有直接列出一个config.yml之类的配置文件，但对于复杂场景，可以创建脚本或使用Docker Compose文件来组织这些配置信息。例如，在contrib/docker/中可能找到与Docker相关的配置示例，这间接提供了配置管理的实践方法。

总结来说，Profefe通过简洁的命令行参数实现了轻量级配置，适合快速部署和迭代。开发者需根据实际需求，灵活调整上述启动命令中的参数，达到最佳部署效果。

profefe Continuous profiling for long-term postmortem analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/profefe