Glow Android 优化实践

了解 Glow 的朋友应该知道,我们主营四款 App,分别是Eve、Glow、Nuture和Baby。作为创业公司,我们的四款 App 都处于高速开发中,平均每个 Android App 由两人负责开发,包括 Android 和 Server 开发,在满足 PM 各种需求的同时,我们的 session »

Python profiling

Profiling(性能调试)是我一直很感兴趣的一个话题,之前给大家介绍过Datadog这个工具,今天我们来看看Python语言中有哪些方法来做Profiling。 Poorman's Profiler 最基础的就是使用time.time()来计时,这个方法简单有效,也许所有写过Python代码的人都用过。我们可以创建一个decorator使它用起来更方便。 import time import logging import functools def simple_profiling(func): @wraps.functools(func) »

生产环境下的性能监控 - Datadog

排查性能问题往往比排查功能性的Bug更让人头疼,主要有以下几个原因 很多性能问题只会在高负载的生产环境下出现,在开发过程中很难发现。 功能性出错时我们通常会抛出异常,我们可以通过Tracestack很快定位到问题所在代码的位置。但对于性能问题,我们很难做这样的快速定位。 虽然我们有各式各样的Profiling工具,但适用于对生产环境的并不多。当然这因编程语言而异,Glow服务器端的技术栈是Python + Gevent,目前为止我们都没有找到合适的Profiling工具。 对于服务器端的性能问题,我们常用的方法是写日志文件,例如把每个请求的响应时间都记录下来,但对海量日志文件的存储,聚合与分析又成了另一个麻烦。常用的解决方案有ElasticSearch + Logstack + Kibana,或是StatsD/CollectD + Graphite等等。在Glow, »