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parca

Python

v0.22.0

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Profilage continu pour l'analyse du processeur, de l'utilisation de la mémoire au fil du temps et jusqu'au numéro de ligne. Économiser les coûts d’infrastructure, améliorer les performances et augmenter la fiabilité.

Capture d'écran de Parca

Caractéristiques

Profileur eBPF : un profileur unique, utilisant eBPF, découvrant automatiquement les cibles de Kubernetes ou systemd sur l'ensemble de l'infrastructure avec une très faible surcharge. Prend en charge C, C++, Rust, Go et plus encore !
Normes ouvertes : à la fois production de profils au format pprof avec le profileur basé sur eBPF et ingération de tous les profils au format pprof permettant une large adoption du langage et une interopérabilité avec les outils existants.
Stockage et requêtes optimisés : stockage efficace des données de profilage tout en conservant les données brutes et en permettant le découpage en tranches et en dés des données via une recherche basée sur des étiquettes. Regroupez l'infrastructure des données de profilage à l'échelle de l'infrastructure, visualisez des profils uniques dans le temps ou comparez sur n'importe quelle dimension.

Pourquoi?

Économisez de l'argent : de nombreuses organisations gaspillent 20 à 30 % de leurs ressources avec des chemins de code facilement optimisés. Le Parca Agent vise à abaisser la barre d’entrée en exigeant 0 instrumentation pour l’ensemble de l’infrastructure. Déployez dans votre infrastructure et lancez-vous !
Améliorer les performances : à l'aide des données de profilage collectées au fil du temps, Parca peut, en toute confiance et de manière statistiquement significative, déterminer les chemins chauds à optimiser. De plus, il peut afficher les différences entre n'importe quelle dimension d'étiquette, telle que les déploiements, les versions et les régions.
Comprendre les incidents : le profilage des données fournit un aperçu unique et approfondi de ce qu'un processus a exécuté au fil du temps. Les fuites de mémoire, mais aussi les pics momentanés du processeur ou des E/S provoquant un comportement inattendu, sont traditionnellement difficiles à dépanner et sont un jeu d'enfant avec le profilage continu.

Commentaires et assistance

Si vous avez des commentaires, veuillez ouvrir une discussion dans les discussions GitHub de ce projet. Nous serions ravis de savoir ce que vous en pensez !

Installation et documentation

Consultez le site Web de Parca pour obtenir des guides d'installation et une documentation mis à jour et détaillés !

parca.dev

Développement

Vous devez avoir Go, Node et Pnpm installés.

Cloner le projet

git clone https://github.com/parca-dev/parca.git

Accédez au répertoire du projet

 cd parca

Construisez l'interface utilisateur et compilez les binaires Go

make build

Exécuter le binaire Parca compilé

Le binaire a été compilé en bin/parca .

 ./bin/parca

Parca s'exécute désormais localement et son interface utilisateur Web est disponible sur http://localhost:7070/.

Par défaut, Parca supprime ses propres points de terminaison pprof et vous devriez voir des profils apparaître au fil du temps. La configuration du scrape peut être modifiée dans le parca.yaml à la racine du référentiel.

Configuration

Drapeaux :

Usage: parca [flags]

Flags:
  -h, --help                     Show context-sensitive help.
      --config-path="parca.yaml"
                                 Path to config file.
      --mode="all"               Scraper only runs a scraper that sends to a
                                 remote gRPC endpoint. All runs all components.
      --http-address=":7070"     Address to bind HTTP server to.
      --http-read-timeout=5s     Timeout duration for HTTP server to read
                                 request body.
      --http-write-timeout=1m    Timeout duration for HTTP server to write
                                 response body.
      --port=""                  (DEPRECATED) Use http-address instead.
      --log-level="info"         Log level.
      --log-format="logfmt"      Configure if structured logging as JSON or as
                                 logfmt
      --otlp-address=STRING      The endpoint to send OTLP traces to.
      --otlp-exporter="grpc"     The OTLP exporter to use.
      --cors-allowed-origins=CORS-ALLOWED-ORIGINS,...
                                 Allowed CORS origins.
      --version                  Show application version.
      --path-prefix=""           Path prefix for the UI
      --mutex-profile-fraction=0
                                 Fraction of mutex profile samples to collect.
      --block-profile-rate=0     Sample rate for block profile.
      --enable-persistence       Turn on persistent storage for the metastore
                                 and profile storage.
      --storage-active-memory=536870912
                                 Amount of memory to use for active storage.
                                 Defaults to 512MB.
      --storage-path="data"      Path to storage directory.
      --storage-enable-wal       Enables write ahead log for profile storage.
      --storage-snapshot-trigger-size=134217728
                                 Number of bytes to trigger a snapshot. Defaults
                                 to 1/4 of active memory. This is only used if
                                 enable-wal is set.
      --storage-row-group-size=8192
                                 Number of rows in each row group during
                                 compaction and persistence. Setting to <= 0
                                 results in a single row group per file.
      --storage-index-on-disk    Whether to store the index on disk instead
                                 of in memory. Useful to reduce the memory
                                 footprint of the store.
      --symbolizer-demangle-mode="simple"
                                 Mode to demangle C++ symbols. Default mode
                                 is simplified: no parameters, no templates,
                                 no return type
      --symbolizer-number-of-tries=3
                                 Number of tries to attempt to symbolize an
                                 unsybolized location
      --debuginfo-cache-dir="/tmp"
                                 Path to directory where debuginfo is cached.
      --debuginfo-upload-max-size=1000000000
                                 Maximum size of debuginfo upload in bytes.
      --debuginfo-upload-max-duration=15m
                                 Maximum duration of debuginfo upload.
      --debuginfo-uploads-signed-url
                                 Whether to use signed URLs for debuginfo
                                 uploads.
      --debuginfod-upstream-servers=debuginfod.elfutils.org,...
                                 Upstream debuginfod servers. Defaults to
                                 debuginfod.elfutils.org. It is an ordered
                                 list of servers to try. Learn more at
                                 https://sourceware.org/elfutils/Debuginfod.html
      --debuginfod-http-request-timeout=5m
                                 Timeout duration for HTTP request to upstream
                                 debuginfod server. Defaults to 5m
      --profile-share-server="api.pprof.me:443"
                                 gRPC address to send share profile requests to.
      --store-address=STRING     gRPC address to send profiles and symbols to.
      --bearer-token=STRING      Bearer token to authenticate with store.
      --bearer-token-file=STRING
                                 File to read bearer token from to authenticate
                                 with store.
      --insecure                 Send gRPC requests via plaintext instead of
                                 TLS.
      --insecure-skip-verify     Skip TLS certificate verification.
      --external-label=KEY=VALUE;...
                                 Label(s) to attach to all profiles in
                                 scraper-only mode.

Crédits

Parca a été initialement développé par Polar Signals. Lisez l'article de blog d'annonce : https://www.polarsignals.com/blog/posts/2021/10/08/introducing-parca-we-got-funded/

Contribuer

Consultez notre guide de contribution pour commencer ! Il explique comment compiler Parca, l'exécuter avec Tilt comme conteneur dans Kubernetes et envoyer une Pull Request.

Contributeurs

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