什么是性能分析？Profiling是分析应用程序性能以提高代码质量的常用方法，而最流行的可视化Profiling方法是生成火焰图。基于SpringFramework的Java应用程序的火焰图，y轴是堆栈深度，x轴跨越样本群体。每个矩形都是一个函数，其中宽度表示它出现的频率，从左到右的顺序无关紧要（堆栈按字母顺序排序）。在Kubernetes上进行分析分析是一项有些复杂的任务，大多数分析器存在两个主要问题：需要修改应用程序，通常是在执行命令中添加标志或将一些分析库导入代码中。由于分析期间性能受到严重影响，通常避免在生产环境中进行分析。选择正确的分析器可能会解决这些问题，但这需要仔细研究，并且通常取决于编程语言和操作系统。对Kubernetes集群中运行的应用程序执行分析时变得更加困难。需要部署一个包含配置文件修改的新容器镜像，而不是当前正在运行的容器。此外，一些性能问题可能会在应用程序重新启动时消失，从而增加调试难度。KubectlflameKubectlFlame是一个生成火焰图的kubectl插件#128293;以低开销分析应用程序性能，无需任何应用程序修改或停机。项目仓库地址：https://github.com/VerizonMedia/kubectl-flame安装可以通过Krew安装kubectlflame插件。安装Krew后，您可以通过以下命令安装它：$kubectlkrewinstallflame使用所需支持的语言：Go、Java（任何基于JVM的语言）、Python和RubyKubernetes集群使用Docker作为容器运行时（在GKE、EKS上测试）和AKS）kubectl-flame如何通过在与目标容器相同的节点上启动分析器来工作要开始分析，大多数分析器将与目标容器共享一些资源：例如通过将hostPID设置为true来启用PID名称空间共享，启用文件系统通过挂载/var/lib/docker和查询overlayFS共享。在后台，kubectl-flame使用async-profiler为Java应用程序生成火焰图，并通过共享的/tmp文件夹与目标JVM进行交互。Golang支持基于ebpf的分析，Python支持基于py-spy的分析。kubectlflame概览用例1.分析KubernetesPod分析Java应用mypod1分钟，将火焰图保存到/tmp/flamegraph.svg:$kubectlflamemypod-t1m--langjava-f/tmp/flamegraph.svg2.分析基于alpine的容器ProfilingJavaapplicationsinanalpine-basedcontainerrequiresthe--alpineflag:$kubectlflamemypod-t1m-f/tmp/flamegraph.svg--langJava--alpine注意：这个--alpineflag只是Java应用程序需要，而Go分析不需要此标志。3、分析包含多个容器的sidecar容器，需要指定目标容器为参数：$kubectlflamemypod-t1m--langgo-f/tmp/flamegraph.svgmycontainer本文转载自：《k8s技术圈》，原文：http://t.cn/A6t8p02V，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿邮箱：editor@hi-linux.com。
