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，对于性能监控这样的通用服务，我们更偏向于选择云服务，而不是自己去维护这些系统，这样我们的精力才能集中在产品研发上。 在对于性能监控类的云服务做了一些横向比较后，我们选择了Datadog，使用一年