Как ты будешь проводить анализ производительности, если разработчик говорит, что сервер испытывает лаги?

Начинаю с базовых проверок:

• Мониторинг системных ресурсов (CPU, RAM, Disk I/O, Network) на предмет переутилизации.
• Проверка логов сервера и приложения на наличие ошибок или предупреждений, связанных с производительностью.
• Оценка сетевой задержки и потери пакетов между клиентом и сервером.

Использую специализированные инструменты:

• Профилирование кода: Для выявления "узких мест" в приложении, занимающих много процессорного времени. Например, perf, oprofile, или инструменты специфичные для языка (JProfiler для Java, vprof для Python).

  # Пример использования perf
  perf record -g <ваша_команда_или_pid>
  perf report
  

• Анализ SQL-запросов: Если приложение работает с базой данных, анализирую медленные запросы, используя EXPLAIN и мониторинг БД.

  -- Пример использования EXPLAIN
  EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';
  

• Трассировка запросов: Инструменты APM (Application Performance Monitoring) типа Prometheus, Grafana, Datadog или Jaeger помогают отследить путь запроса через различные компоненты системы и выявить задержки.

Применяю методику "Drill Down":

• От общего (системные метрики) к частному (функции кода, SQL-запросы), пока не найду корень проблемы.

Взадействую разработчика:

• Обсуждаю его представление о "лагах" (конкретные сценарии использования).
• Уточняю, какие изменения вносились недавно, которые могли повлиять на производительность.

Документирую процесс и выводы:

• Фиксирую метрики, результаты анализа и предпринятые действия.

Примерный план действий: