利用Splunk做应用程序的性能分析

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-01-14 16:47 249阅读 0赞

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在我们的开发过程中，经常会需要对我们开发的程序做性能分析，有很多性能分析的工具，很多语言都提供了不同的[profiling][]工具，这些工具很有用，提供了程序运行的原始记录数据，通过对这些数据的分析，可以得到程序运行的性能状况，找到问题所在。然而，这样的工具手机的数据比较原始，往往还需要一些更进一步的分析，才能定位问题。

[Splunk][]是一个可以运行在不同平台上的机器数据的实时运维平台，所谓机器数据，就是指机器产生的数据，其中一个常见的场景就是日志。对于广大程序员来说，分析日志是一个非常常见，而且繁琐的工作，而且很多时候，必须通过日志来对程序进行调试，例如多线程的情况。记得以前为了几百兆或者几G的日志进行分析，不得不写了logViewer来分析。现在有了Splunk，真的极大的简化了对日志分析的工作。（注Splunk免费版支持每天500M的日志数据，超过这个额度需要收费）

通过日志进行性能测试是非常常见的，传统的也是在要分析的代码处，注入性能日志，然后在程序运行后，对写入的性能数据进行分析。使用Splunk，方法是一样的，但是有以下明显的改进

1.  Splunk提供大量友好的分析命令和图表，无需另行开发分析日志的程序
2.  Splunk可以实时的对应用程序作分析，可以在程序的运行过程中，一边运行，一边分析

我下面举一个我碰到的例子。

我要分析的程序是一个从AWS CloudWatch收集数据的Python程序。收集数据使用的是AWS提供的Restful API (Boto),为了更高效的收集数据，程序使用多个线程来调用Restful API 的Query接口。我希望通过性能日志了解每一个请求大概的耗时，以决定使用多少个线程数和对应的采集间隔。

首先，需要写日志：

logger.log(logging.DEBUG, "PerfLog=QueryStart" ) ## Query Code Goes Here do_query_aws() ## Query Complete logger.log(logging.DEBUG, "PerfLog=QueryEnd, Query Result)

注意使用Name=Value的形式可以帮助Splunk在搜索时，提取要分析的字段。

然后运行程序，程序运行以后会生成日志文件，把该日志文件导入到Splunk，开始分析。

![104144\_oLX6\_1450051.png][104144_oLX6_1450051.png]

点击Add Data按钮，然后跟随Splunk的指导，选择A file or directory of files. 导入你的日志文件，导入过程中，Splunk会要求给你的日志文件命名一个sourcetype，我用的是“cloud\_watch\_debug”

导入好以后就可以开始搜索了。

在搜索框中输入

sourcetype="cloud_watch_debug”

Splunk会实时的返回所有的日志文件，并按时间解析为一个个的事件。

![105230\_Cdc9\_1450051.png][105230_Cdc9_1450051.png]

Splunk的SPL（Splunk Search Language）是一个类似SQL和UNIX Command的综合体，可以对数据进行搜索，分析，统计，生成图表，支持管道，使用起来非常方便，建议大家通过官方文档来了解。

我么今天要做的是性能分析，那么我就是要统计一下，发了多少个query，每一个query用了多少时间。

每一条日志的内容大致如下

2014-08-11 10:52:40,587 DEBUG pid=3742 tid=QueryWorkerThread-1 file=aws_cloudwatch.py:_main_work_loop:469 | PerfLog = QueryStart

Splunk能够提取出大量的信息和字段（field），包括事件，pid，tid，file等等，还有我们在日志中加入的字段PerfLog。

想要知道每一个查询所花费的时间，可以通过Splunk提供的transaction命令。

sourcetype=cloud_watch_debug | transaction tid startswith="QueryStart" endswith="QueryEnd"

*  tid表示每一个transaction需要有相同的tid，也就是说同一个线程
 *  startwith和endwith表示transaction的其实和结束标志

该命令返回所有的query的transaction

![111106\_1ZG1\_1450051.png][111106_1ZG1_1450051.png]

然后我们就可以统计每一个transaction所用的时间

sourcetype=cloud_watch_debug | transaction tid startswith="QueryStart" endswith="QueryEnd" | stats sum(duration),count, avg(duration),max(duration),min(duration)

*  stats命令用于对数据进行统计
 *  duration是Splunk对transaction生成的事件跨度
 *  sum,count,avg,max,min是统计命令

运行结果如下：

![111901\_wu5o\_1450051.png][111901_wu5o_1450051.png]

程序一共发送了111075个cloudwatch的请求，最慢的需要2.5秒，最快的0.06秒，平均大概0.11秒。

我还想知道query的耗时随时间的变化，我可以生成一个timechart

sourcetype=cloud_watch_debug | transaction tid startswith="QueryStart" endswith="QueryEnd" | timechart avg(duration)

结果如下（最近1小时）：

![112232\_QKpz\_1450051.png][112232_QKpz_1450051.png]

通过该分析在过去的一个小时里10：30和11：00之后的十分钟时间段，耗时略有上升，大概峰值0.2秒。

总结：

Splunk的日志分析功能非常强大，而且500M的免费版基本能够满足大部分程序员对程序日志的分析要求。有效地使用Splunk来进行日志分析，可以做到事半功倍，小伙伴们快来试用吧！

转载于:https://my.oschina.net/taogang/blog/299955

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220114/ace4c79aa2c24b3b8e1b9d6f12a76bb7.png
[profiling]: http://en.wikipedia.org/wiki/Profiling_%28computer_programming%29
[Splunk]: http://www.splunk.com/
[104144_oLX6_1450051.png]: /images/20220114/0e9da16221184352b85ecd9f2de9aa9d.png
[105230_Cdc9_1450051.png]: /images/20220114/f397866c125546fd937a2c71be890d83.png
[111106_1ZG1_1450051.png]: /images/20220114/15c434005aa647ebb71f660e2e60100e.png
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