你應該知道的3種Node.js分析器類型

Node.js類似於許多其他編碼語言,因為它需要與正確的工具結合使用來調試程序,克服任何瓶頸並優化其功能。使用正確的分析器,您可以毫不費力地實現這一目標,儘管它們都不是完美的。

在編碼中,分析器是一種動態程序分析軟件,用於測量函數調用的功效,頻率和持續時間。這些程序能夠測量程序的空間,時間複雜度和特定指令的使用,以便優化程序。

以下是3種不同類型的Node.js分析器,以及您應該瞭解的內容:

  1. 標準分析器
  2. 跟蹤分析器
  3. APM(應用程序性能管理)工具

標準Node.js分析器

標準的採樣分析器有助於您全面瞭解程序中的工作內容和不適用的內容。此技術監視諸如CPU,內存使用情況,每行代碼花費的時間以及方法調用頻率等因素。

這些分析器包括定期記錄應用程序的堆棧跟蹤。通過抽樣,您可以很好地瞭解應用程序中存在的任何瓶頸和功能問題,其中包含許多可幫助您簡化調試過程的指標。

例子

優點

  • 使用Node.js,記錄之間的時段以刻度來衡量,這是常規單位。
  • 跟蹤分析器所涵蓋的其他一些指標包括總計,即執行函數或執行活動所涵蓋的刻度總數(時間)。它們還會查看百分比,它是函數或活動的執行時間與進行測量的整個時間的比率。
  • Self指的是函數或活動的純執行時間,而不考慮執行函數所花費的時間。該百分比是測量在相對於整個時間的函數或活性的純執行時間的比率。
  • 父對象是指函數的純執行時間與調用它的父函數的執行時間的比率。
  • 採樣分析器構建調用樹並根據收集的分析數據在單獨的窗格中顯示它們,這允許您分析調用耗時(繁重)的應用程序執行,並通過顯示整個調用層次結構以及充當的函數執行入口點在頂部。

缺點

  • 不支持在執行應用程序期間停止並重新啟動性能分析,要求您等待它處理完畢。
  • 由於快照是隨機拍攝的,因此採樣分析器無法提供高精度或精確度。這意味著任何功能都可能恰好記錄在快照中,而不必完全詳細說明應用程序中的緊迫問題。
  • 抽樣可以讓您大致瞭解大部分時間花在哪裡,但準確性不是它的強項。
  • 這種類型的分析還可能導致執行延遲,從而影響分析結果。
你應該知道的3種Node.js分析器類型

Node.js跟蹤分析器

例子

跟蹤分析器要求開發人員直接將跟蹤信息直接記錄到代碼中。這些分析器以更精確的方式查找性能和應用程序問題。

跟蹤分析器記錄所有函數調用,它們旨在降低成本。這些允許您自己主動將跟蹤信息記錄到代碼中。這種方法有幾個優點,儘管更多信息通常會導致更多的錯誤空間。

優點

  • 這些可以測量包括呼叫時間,內存使用和對象分配在內的許多指標。
  • 它們相對容易設置。
  • 使用跟蹤分析器,您可以準確測量每種方法花費的時間,為您提供更全面的調試體驗。
  • 此外,此工具允許您計算跟蹤方法的調用次數。

缺點

  • 它們包含固定數量的每個函數調用或執行的代碼行,這可能導致您做出錯誤的決策。
  • 這些分析器對它們可以監視的內容有限制,並且由於它的全面性,它們可以大大減慢您的程序。
  • 與採樣相比,擁有更多數據也意味著更大的結果失真。
  • 跟蹤還意味著分析延遲取決於代碼和進行跟蹤測量的位置。如果同時在其他跟蹤方法中調用跟蹤方法,則將為外部方法積累所有內部延遲,這可能使得難以將執行時間與跟蹤失真分開。

APM Node.js 分析器

應用程序性能管理(APM)工具用於識別和修復應用程序性能問題,直至代碼行。

例子

這些類型的分析器旨在識別和解決Node.js應用程序性能問題,直到代碼行。這些可以向您展示代碼的每個元素以及從最終用戶體驗到服務器監視的成功。此外,他們還可以跟蹤慢速數據庫查詢,第三方API,緩存層,後臺作業等。

優點

  • 這些發現並修復了內存洩漏和CPU瓶頸。
  • 他們使用端到端(E2E)跟蹤來調試分佈式事務。
  • 他們可以跟蹤分佈式調用鏈。
  • 幫助避免安全漏洞和壞的npm包。
  • 獲得特定的代碼行可見性,以便利用錯誤堆棧跟蹤查明最小的錯誤。
  • 獲取有關應用程序錯誤和異常的警報,並在它們影響您的程序之前修復它們。

缺點

  • 這些自定義應用程序不像其他應用程序那樣直觀,並且它們也不那麼有名,需要一些時間讓用戶學習它們。
  • 在您停止看到可能經常發生的誤報之前,您可能需要等待足夠的數據點才能進入。

哪種分析器適合你的需求?

選擇什麼類型的Node.js分析器實際上取決於您公司的需求以及您的預算。您是否正在尋求更全面,但可能更慢的故障排除所有錯誤和瓶頸?如果是這樣,只要您耐心細緻,就可以採用Node.js採樣分析器。

跟蹤分析器是一種更精簡的方法,但它們在程序性能方面的監控方面有其侷限性。APM分析器也很棒,因為您可以在自定義儀表板上創建自己的度量標準,但這些需要相當多的時間來學習和掌握您可能沒有的。

您的選擇應取決於您的時間表,預算和需求,因為沒有一個通用的解決方案來優化您的編程實踐。


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