Свой сервер
Анализ профиля spark
Потоки и горячие методы по self timeПодробнее
Разберите execution-профиль spark без внешнего viewer: SamplerData protobuf или gzip, фильтр потоков, собственное и вложенное время методов, проценты потока и CSV отчёта.
Как применить
- Шаг 1
Выгрузите execution-профиль spark и загрузите .sparkprofile, raw protobuf или gzip. Укажите часть имени потока; пустой фильтр анализирует все потоки.
Что нужно знать
- Выгрузите execution-профиль spark и загрузите .sparkprofile, raw protobuf или gzip. Укажите часть имени потока; пустой фильтр анализирует все потоки.
- Self time вычисляется как время узла минус непосредственные дети, затем агрегируется по методу. Проценты относятся к времени конкретного потока; число узлов стека не является числом вызовов.
- Поддерживается современный execution SamplerData до 24 МБ после распаковки. Старый JSON, allocation и lock профили не разбираются. Время ожидания не равно CPU; отчёт не доказывает причину лага.
Частые вопросы
Как разобрать сохранённый .sparkprofile без внешнего viewer?
Разберите execution-профиль spark без внешнего viewer: SamplerData protobuf или gzip, фильтр потоков, собственное и вложенное время методов, проценты потока и CSV отчёта.
Как считаются self time и проценты методов spark?
Выгрузите execution-профиль spark и загрузите .sparkprofile, raw protobuf или gzip. Укажите часть имени потока; пустой фильтр анализирует все потоки.
Можно ли по горячему методу сразу доказать причину лага?
Поддерживается современный execution SamplerData до 24 МБ после распаковки. Старый JSON, allocation и lock профили не разбираются. Время ожидания не равно CPU; отчёт не доказывает причину лага.
