Code Hotspots identification is enabled by default when you turn on profiling for your Java service on Linux and macOS.
The feature is not available on Windows.
For manually instrumented code, continuous profiler requires scope activation of spans:
finalSpanspan=tracer.buildSpan("ServicehandlerSpan").start();try(finalScopescope=tracer.activateSpan(span)){// mandatory for Datadog continuous profiler to link with span// worker thread impl}finally{// Step 3: Finish Span when work is completespan.finish();}
実行トレースを記録している間、アプリケーションがガベージコレクションのように CPU 使用率の増加を観測する可能性があります。ほとんどのアプリケーションでは大きな影響はないはずですが、Go 1.21 にはこのオーバーヘッドをなくすためのパッチが含まれています。
This capability requires dd-trace-go version 1.37.0+ (1.52.0+ for timeline view) and works best with Go version 1.18 or later (1.21 or later for timeline view).
Click the plus icon + to expand the stack trace to that method in reverse order. Hover over the value to see the percentage of time explained by category.
See prerequisites to learn how to enable this feature for Python.
Each lane represents a thread. Threads from a common pool are grouped together. You can expand the pool to view details for each thread.
Each lane represents a goroutine. This includes the goroutine that started the selected span, as well as any goroutines it created and their descendants. Goroutines created by the same go statement are grouped together. You can expand the group to view details for each goroutine.
For each type from the breakdown, click Open in Profiling to see the same data opened up in a new page. From there, you can change the visualization to a flame graph.
Click the Focus On selector to define the scope of the data:
Span & Children は、選択したスパンと同じサービス内のすべての子孫スパンにプロファイリングデータをスコープします。
Span only は、プロファイリングデータをあらかじめ選択されたスパンにのみスコープします。
Span time period は、スパンがアクティブだった期間中のすべてのスレッドにプロファイリングデータをスコープします。
Full profile は、データのスコープを以前に選択されたスパンを実行したサービスプロセス全体の 60 秒に設定します。
エンドポイントプロファイリングは、Web サービスの任意のエンドポイントでフレームグラフをスコープし、遅いエンドポイント、レイテンシーが多いエンドポイント、エンドユーザーエクスペリエンスが悪い原因となっているエンドポイントを見つけることができます。これらのエンドポイントは、デバッグが難しく、なぜ遅いのかを理解するのが困難な場合があります。遅い原因は、エンドポイントが多くの CPU サイクルを消費するなど、意図しない大量のリソースを消費している可能性があります。
