#java #google-app-engine #google-cloud-platform #java-11 #google-cloud-profiler
# #java #google-app-engine #google-облачная платформа #java-11 #google-cloud-profiler
Вопрос:
Профиль облачного времени процессора
Используя Cloud Profiler, я обнаружил, что моя служба тратит более 99% времени на ожидание. Разница между процессорным временем и временем подключения огромна, как вы можете видеть на приведенных выше связанных изображениях.
Я впервые использую Cloud Profiler, и в документации Google говорится следующее:
Если время настенных часов значительно превышает время процессора, то это указывает на то, что код тратит много времени на ожидание. Это может указывать на узкое место в ресурсах.
Если процессорное время близко к времени работы в сети, то это указывает на то, что блок кода интенсивно использует процессор; почти все время, необходимое для запуска, тратится процессором. Продолжительные блоки кода с интенсивным использованием процессора могут быть кандидатами на оптимизацию.
Однако это имеет смысл,
- Я ищу список распространенных ошибок, которые могут привести к увеличению времени работы>>> процессорного времени, и рекомендации, которым следует следовать, чтобы сократить этот разрыв.
- В чем могут быть причины узкого места в ресурсах в AppEngine? (если вы можете указать на конкретную первопричину, обратившись к связанным изображениям, это будет очень полезно)
Моя служба развернута в стандартной среде AppEngine через класс экземпляра F4 со средой выполнения Java 11.
Комментарии:
1. Ситуация, в которой время подключения значительно превышает время процессора , указывает на возможное узкое место в ресурсах, согласно документации , которую вы нашли. Поэтому вам нужно сосредоточиться на устранении узкого места.
2. Трудно точно сказать, что именно вызывает узкое место в вашем приложении, основываясь только на описании. Однако, поскольку в вашем приложении уже есть класс экземпляра F4, я думаю, что проблема может быть связана с вашим кодом.