El propósito de su aplicación es servir bien a sus usuarios finales.
Debe ser rápido, receptivo, fácil de usar y confiable, entre otras funcionalidades deseables.
Pero mantener su software de una manera que siga brindando un rendimiento de alto nivel no es tan fácil.
Cuando su código comienza a llamar a funciones innecesarias, se tropieza con sí mismo, detecta errores y entra en bucles adicionales, puede generar ineficiencias. Su aplicación podría volverse lenta, no responder o comportarse de manera errática.
Y si no soluciona estos problemas, el rendimiento general de la aplicación se verá afectado.
En consecuencia, sus clientes pueden irritarse o dejar de usar su aplicación por completo debido al bajo rendimiento y la baja velocidad. No solo degrada su reputación, sino que también le cuesta en términos de ingresos y ganancias. Por lo tanto, su código debe analizarse, revisarse y depurarse para lograr un rendimiento óptimo. Y la forma rápida de hacerlo es mediante el uso de una herramienta de creación de perfiles de software para monitorear y depurar sus códigos y eliminar los cuellos de botella relacionados con el rendimiento.
En este artículo, aprenderá sobre la creación de perfiles de software y cómo puede ayudarlo. Y luego, lo guiaré a través de algunas de las mejores herramientas de creación de perfiles para depurar su aplicación y optimizar su rendimiento.
Tabla de contenido
¿Qué es la creación de perfiles de software?
La creación de perfiles de software es un análisis de código dinámico en el que se investiga el comportamiento de un programa utilizando los datos recopilados a medida que se ejecuta el programa. Su objetivo es determinar varias secciones del programa que debe optimizar para aumentar la velocidad de la aplicación, la capacidad de respuesta y disminuir su consumo de memoria y recursos.
Un generador de perfiles de software comúnmente mide la duración y la frecuencia de las llamadas a funciones junto con la memoria o la complejidad del tiempo asociada con un programa. También hay perfiladores específicos disponibles, como perfiladores de memoria.
La creación de perfiles generalmente se realiza instrumentando el código fuente del programa. Los generadores de perfiles pueden utilizar diferentes técnicas de creación de perfiles, como métodos instrumentados, basados en eventos, estadísticos o de simulación.
¿Por qué es importante la creación de perfiles de software?
La creación de perfiles de software es necesaria para determinar el uso de recursos y el tiempo de ejecución asociados con una función específica. Ayuda a optimizar la velocidad del programa y, al mismo tiempo, a que consuma los mínimos recursos.
Además, se realiza para rastrear y optimizar el uso de la CPU y el tiempo de ejecución de comandos.
Por lo tanto, es necesario elegir la herramienta de creación de perfiles de software adecuada para garantizar que pueda depurar los problemas relacionados con el rendimiento más rápido para mejorar su eficiencia y brindar una mejor experiencia al usuario final. Muchos generadores de perfiles también vienen con informes detallados y gráficos interactivos y visualizaciones que lo ayudan a encontrar la causa raíz exacta de los problemas, lo que facilita su solución.
Entonces, aquí hay una lista de algunos de los mejores generadores de perfiles de software que puede probar y díganos qué funcionó mejor para usted.
espía
espía es un excelente generador de perfiles de muestreo para Python. Esto le permite echar un vistazo a todas las cosas en las que su aplicación basada en Python dedica tiempo.
Para esto, no tienes que modificar tus códigos o reiniciar el programa por completo. py-spy implica una sobrecarga baja y está desarrollado en Rust para ejecutar una mayor velocidad. No está diseñado para operar en el mismo proceso en el que se ejecuta su programa basado en python perfilado. Esto implica que py-spy es altamente seguro para usar contra los códigos de producción basados en Python.
La herramienta le permite registrar perfiles, generar gráficos de llamas para crear archivos SVG interactivos. También puede ver otras opciones, como cambiar las tasas de muestreo, extensiones C nativas para la creación de perfiles, subprocesos, identificadores de subprocesos y más. Puede obtener una vista en vivo de las funciones que suceden en sus programas usando el comando ‘superior’ y mostrar la pila de llamadas actual usando el comando ‘volcar’ para cada subproceso de python.
Es compatible con todas las versiones de intérpretes de CPython, como 2.3 – 2.7 y 3.3 – 3.8. Puede instalar py-spy desde PyPI o GitHub.
piroscopio
El software de creación de perfiles continuos de código abierto de piroscopio lo ayuda a depurar todos los problemas de rendimiento dentro de su aplicación en minutos.
Puede iniciar el servidor seguido por el agente sin importar lo que use, Docker, Linux, o esté buscando documentos de Ruby o Go, Pyroscope lo cubre. Incluso si apunta a diez segundos o diez meses de datos de perfiles de software, su motor de almacenamiento diseñado a medida realiza consultas rápidas.
No necesita preocuparse por los gastos generales o el rendimiento de la aplicación, ya que utilizan tecnología de generación de perfiles de muestreo que no afecta el rendimiento. Pyroscope almacena sus datos de perfil de manera eficiente; por lo tanto, es rentable para usted incluso si desea almacenar diferentes datos de perfiles de varias aplicaciones durante años.
Funciona en macOS, Linux y Docker, y admite programas escritos en Python, Go y Ruby.
burbujaprof
burbujaprof by Clinic.js proporciona una forma fresca y única de perfilar su software escrito en Node.js. Utiliza una interfaz de usuario de «burbuja» que ayuda a todos, desde expertos hasta principiantes, a determinar el tiempo asíncrono que pasan en su aplicación.
Visualiza cómo funcionan sus procesos de Node.js observando sus operaciones asincronizadas, agrupándolas, calculando los retrasos y mapeándolas.
Bubbleprof determina los tiempos de operación observando el tamaño de las burbujas dentro de un grupo específico de operaciones que puede ser su código, un núcleo de nodo o un módulo. También agrupa a los grupos adyacentes para disminuir el desorden.
Para calcular los retrasos a medida que la operación fluye de un grupo a otro, Bubbleprof mide la longitud de la flecha que conecta las burbujas. Además de esto, también utiliza diferentes colores en los procesos de medición. Al mismo tiempo, las líneas internas de colores representan una combinación de tipos de operaciones asíncronas como causa del retraso.
Pyinstrumento
Optimice sus códigos de Python con Pyinstrumento.
Le muestra por qué su código de Python es lento y lo ayuda a diagnosticar los problemas para que pueda tener un rendimiento increíblemente rápido.
Para usar Pyinstrument, no tiene que escribir un script de Python; simplemente llame a Pyinstrument usando la línea de comando directamente. Su secuencia de comandos se ejecutaría normalmente y la herramienta generaría un resumen en color de las áreas en las que la aplicación pasó su tiempo. También viene con una API de Python que facilita aún más el proceso.
También tiene la opción de perfilar solicitudes web en Flask y Django, para lo cual han mantenido documentación elaborada. Aquí, tenga en cuenta que Pyinstrument ofrece perfiles estadísticos que registran la pila de llamadas cada 1 ms en lugar de rastrear cada llamada de función realizada por su programa.
Es ventajoso ya que los generadores de perfiles estadísticos implican una sobrecarga menor en comparación con los generadores de perfiles de rastreo. Como registra toda la pila, el seguimiento de las costosas llamadas a funciones se hace sin esfuerzo. Además de esto, Pyinstrument también oculta (de manera predeterminada) los marcos de biblioteca, lo que le permite concentrarse en las aplicaciones o módulos responsables de afectar el rendimiento.
La depuración de problemas de rendimiento es más fácil porque Pyinstrument registra el tiempo empleado usando el tiempo de «reloj de pared». La herramienta rastrea todo el tiempo del programa para leer archivos, descargar datos, comunicarse con una base de datos, etc.
xdebug
Para mejorar los problemas de rendimiento de su código y hacer que su experiencia de desarrollo sea un poco más divertida, xdebug viene con una amplia gama de capacidades para la creación de perfiles y la depuración.
En realidad, es una extensión de PHP que le permite encontrar los cuellos de botella en su aplicación PHP y analizar su rendimiento utilizando herramientas de visualización externas para generar gráficos de rendimiento.
Xdebug crea una salida detallada que muestra la ruta de la aplicación para llegar a un error, incluidos los parámetros que pasó a una función determinada. Esto se hace para rastrear los errores. Para ayudar a un desarrollador a comprender las cosas con claridad, genera información codificada por colores junto con vistas estructuradas.
También viene con un depurador remoto que puede usar para conectar Xdebug con un código en ejecución, IDE o navegador para ver los puntos de interrupción del código y ejecutar los códigos línea por línea. Otra característica que ofrece es la cobertura de código que muestra cuánto se ejecutó el código de su programa y también lo ayuda con las pruebas unitarias.
SPX
Extensión de creación de perfiles simple (SPX) es una extensión de creación de perfiles diseñada para PHP. Tiene algunas propiedades únicas que lo distinguen de otras extensiones de perfilado. Es de uso completamente GRATUITO y se limita solo a su infraestructura, lo que significa que no hay riesgo de fugas de datos.
La simplicidad de SPX hace que sea muy fácil de usar: todo lo que necesita es establecer una línea de comandos o una variable de entorno para perfilar un script. O bien, también puede activar el botón de opción en una página web para perfilar el script. Como resultado, no tiene que instrumentar su código manualmente.
También es compatible con un script de línea de comandos en ejecución: Ctrl-C. Además de esto, este proceso también elimina la necesidad de usar un iniciador de línea de comandos o una extensión de navegador dedicada. SPX admite múltiples métricas de alrededor de 22, incluidas varias métricas de tiempo y memoria, objetos, archivos en uso, E/S, etc.
Puede recopilar datos sin salir del contexto. Su interfaz de usuario web permite configurar/habilitar la generación de perfiles para la sesión del navegador actualmente en uso y enumera todos los detalles e informes de scripts perfilados. La interfaz de usuario web le permite seleccionar un informe específico para un análisis más profundo y presenta algunas visualizaciones interactivas como Flamegraph, perfil plano y línea de tiempo que pueden escalar para millones de llamadas de funciones.
Prefijo
Prefijo de Stackify es un generador de perfiles de código liviano y fácil de instalar que a muchos desarrolladores les encanta. Te ayuda a eliminar los cuellos de botella en el rendimiento de tu aplicación para optimizarla y mejorar la experiencia del usuario.
Las capacidades superiores de seguimiento y generación de perfiles de Prefix le permiten encontrar rápidamente excepciones ocultas, consultas SQL lentas y más. Proporciona a sus desarrolladores el poder real de APM (supervisión del rendimiento de la aplicación). Para esto, Prefix valida el rendimiento del código de la forma en que está escrito y le permite impulsar códigos de mejor rendimiento para probar.
De esta forma, recibe menos tickets de soporte del lado de la producción y ayuda a los gerentes de desarrollo a alcanzar los objetivos antes. Descubra todas las consultas de bajo rendimiento, cuellos de botella desconocidos y consultas generadas por ORM.
También puede realizar un seguimiento de cada parámetro de llamada SQL, descargar los tiempos y ver los registros afectados. Prefix también simplifica la detección de patrones N+1. Olvídese de clasificar todos esos registros desordenados; júntelos para localizar problemas fácilmente.
Prefix le permite encontrar el contexto de un registro sospechoso dentro de una solicitud de consulta directamente y pasar de un registro a un seguimiento para depurarlo sin esfuerzo. Prefix arroja luz sobre las dependencias de bajo rendimiento, lo que es útil para encontrar excepciones ocultas y trabajar con secciones de marco o código heredado. Estas dependencias pueden ser servicios web, servicios de terceros, servicios de caché y otros.
Prefix funciona en Windows y Mac y es compatible con .Net, Ruby, Java, PHP, Python y Node.js.
Escaleno
Escaleno es un perfilador de GPU, CPU y memoria de alta precisión y alto rendimiento para programas basados en Python. Ofrece varias ventajas sobre otros perfiladores, como ejecutar órdenes de magnitudes más rápidas y brindar información más detallada.
Scalene es increíblemente rápido y utiliza muestreo en lugar de instrumentación. Ni siquiera se basa en las funciones de rastreo de Python. Además de esto, su sobrecarga suele estar por debajo del 10-20%. Esta herramienta realiza perfiles de software a nivel de línea y señala aquellas líneas de códigos responsables del tiempo de ejecución de su programa.
Estos detalles son más valiosos que los del perfil de nivel de función. Scalene separa el tiempo dedicado exclusivamente a Python del de código nativo que incluye bibliotecas. Como la mayoría de los programadores de Python no optimizarán el rendimiento del código nativo, los desarrolladores pueden centrar sus esfuerzos en optimizar los códigos que realmente puede mejorar.
Resalta los puntos de acceso en rojo que le facilitan detectar el tiempo de CPU/la asignación de memoria y separar fácilmente el tiempo del sistema para encontrar problemas de E/S. Scalene puede informar el tiempo de GPU, perfilar el uso de la memoria y rastrear el uso de la CPU. Scalene también puede identificar posibles fugas de memoria, volumen de copia de perfiles y generar perfiles reducidos para líneas de código que consumen más del 1 % de la CPU.
VisualVM
La herramienta de solución de problemas todo en uno para Java, VisualVM, está diseñado para ser utilizado tanto en la fase de producción como en la de desarrollo. Es un software visual que integra funcionalidades de creación de perfiles ligeros y herramientas JDK de línea de comandos.
VisualVM supervisa las aplicaciones que se ejecutan en Java 1.4+ y las soluciona mediante varias tecnologías, como JMX, jvmstat, Attach API y Serviceability Agent. Esta herramienta se adapta perfectamente a los diferentes requisitos de los ingenieros de calidad, los administradores de sistemas y los usuarios finales.
Detecta automáticamente aplicaciones basadas en Java que se ejecutan de forma remota y local y las enumera. La herramienta también te permite definir los programas manualmente usando la conexión JMX. Para cada proceso, muestra datos de tiempo de ejecución típicos, como PID, argumentos pasados, inicio de JDK, clase principal, indicadores de JVM, versión de JVM y propiedades del sistema y del argumento.
VisualVM supervisa el uso de la CPU, el montón y el metaespacio o la memoria de generación permanente, los subprocesos en ejecución y las clases cargadas en una aplicación. Muestra todos los subprocesos en ejecución en una línea de tiempo con tiempos agregados de suspensión, ejecución, estacionamiento, supervisión y espera.
Tanto la instrumentación como los generadores de perfiles de muestreo se pueden realizar utilizando VisualVM para la gestión de la memoria y el rendimiento de la aplicación. Muestra volcados de subprocesos para proporcionar información rápida sobre los procesos. También ve y crea instantáneas .hprof a pedido para ayudarlo a descubrir ineficiencias en el uso del almacenamiento dinámico y depurar pérdidas de memoria.
Además, VisualVM puede leer datos básicos en un proceso basado en Java bloqueado junto con su entorno. Puede analizar sus aplicaciones sin conexión; puede guardar el entorno y la configuración del tiempo de ejecución de la aplicación con volcados de pila, volcados de subprocesos e instantáneas de creación de perfiles que puede procesar sin conexión en una etapa posterior.
Funciona en Windows, Linux y Unix.
Perfilador de órbita
Visualice su aplicación C/C++ y encuentre problemas de rendimiento rápidamente usando Perfilador de órbita. Esta es una herramienta de depuración y un generador de perfiles independiente que tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a ver y comprender el flujo de ejecución de la aplicación compleja.
Proporciona una vista nítida de todo lo que sucede dentro de la aplicación para que pueda eliminar rápidamente los cuellos de botella de rendimiento y restaurar el alto rendimiento de su aplicación.
Orbit Profiler puede funcionar en cualquier aplicación C o C++ de manera eficiente, siempre que pueda acceder al archivo PDB. A continuación, comenzará a generar perfiles una vez que complete la descarga de su programa. La herramienta salta al proceso de destino, se vincula a las funciones seleccionadas y realiza la creación de perfiles.
Incluso puede funcionar en sus compilaciones finales o de envío optimizadas. Además de la instrumentación dinámica, Orbit Profiler también ofrece capacidades de muestreo ‘siempre activas’, que son rápidas, están disponibles en todo momento y son sólidas.
Funciona en Windows y Linux.
Analizador de JVM de Uber
Combinado con capacidades de creación de perfiles avanzadas, Analizador de JVM de Uber es otra buena opción para sus aplicaciones basadas en Java.
Ofrece un agente de Java que recopila varios seguimientos de pila y métricas para los procesos Spark/Hadoop JVM de forma distribuida, por ejemplo, métricas de memoria/CPU/IO.
La herramienta puede rastrear argumentos y métodos de Java en códigos de usuario sin cambiarlos. También puede usarlo para rastrear la latencia de la llamada de los nodos de nombre HDFS para cada aplicación Spark y encontrar problemas. Incluso puede rastrear las rutas de archivos HDFS de la aplicación Spark para encontrar archivos calientes y realizar una mayor optimización.
Uber JVM Profiler se creó originalmente para perfilar aplicaciones Spark que generalmente incluyen muchas máquinas o procesos para una aplicación. Por lo tanto, las personas pueden correlacionar fácilmente las métricas de estas máquinas o procesos.
Sin embargo, la herramienta funciona como un agente java típico y puede usarla para cualquiera de sus procesos JVM. Sus características incluyen:
- Depuración del uso de la memoria de los ejecutores de la aplicación Spark, como la memoria de pila de Java, la memoria nativa, la memoria que no es de pila, el grupo de búfer y el grupo de memoria
- Depuración del uso de la CPU y el tiempo de recolección de basura
- Depuración de métodos de clase Java para su frecuencia y tiempo o creación de perfiles de duración
- Creación de perfiles de argumentos (depuración y seguimiento de la llamada al método de clase Java y su valor de argumento)
- Stacktrack Perfilado y generación de Flamegraphs para tiempo de CPU
- Depuración de métricas de E/S y métricas de subprocesos de JVM
Tracy
Tracy es una herramienta útil para ayudar a los desarrolladores a depurar programas PHP fácilmente. Tiene un diseño amigable y funciones avanzadas como compatibilidad con CLI, depuración de llamadas AJAX y más.
Puede encontrar y corregir errores rápidamente, volcar variables, registrar errores, visualizar el consumo de memoria y determinar el tiempo de ejecución de consultas o scripts. El uso de códigos de colores y el resaltado de problemas en rojo con explicaciones claras lo ayuda a visualizar excepciones y errores fácilmente y comprenderlos.
Tracy viene con funcionalidad de registro y detección automática del entorno. Almacena datos en archivos de registro y muestra mensajes de error del servidor a un visitante durante los tiempos de inactividad. Tracy también puede integrarse con Drupal 7, OpenCart, WordPress y más.
vprof
vprof es un perfilador visual para aplicaciones de Python. Proporciona visualizaciones ricas e interactivas para las diferentes características de su programa Python, como el uso de la memoria y el tiempo de ejecución.
Está disponible bajo una licencia BSD y es compatible con Python 3.4 y superior.
Conclusión
El rendimiento de la aplicación es un factor crucial para cumplir con las expectativas de los usuarios finales. Y si se producen problemas de rendimiento, debe estar preparado para diagnosticar el problema antes de que afecte a la experiencia del usuario final.
Por lo tanto, siga optimizando sus aplicaciones y solucione los problemas de inmediato para continuar brindando un rendimiento de aplicación súper rápido a los usuarios que utilizan las herramientas que he mencionado en este artículo.
Aquí hay una tabla de comparación rápida que muestra los perfiladores anteriores y para qué se usa principalmente.
Nombre
Idiomas
espía
Pitón
piroscopio
Pitón, rubí, vaya
burbujaprof
Nodo.js
Pyinstrumento
Pitón
xdebug
PHP
SPX
PHP
Prefijo
Python, .NET, Java, Node.js, Ruby, PHP
Escaleno
Pitón
VisualVM
Java
Perfilador de órbita
C, C++
Analizador de JVM de Uber
Java
Tracy
PHP
vprof
Pitón