Supponiamo di eseguire un'applicazione Flask su Gunicorn (perché siamo fighi così). Abbiamo alcuni endpoint, e uno di loro sta dando problemi. È ora di indossare i nostri occhiali py-spy e vedere cosa succede.

Il nostro sospetto: il gestore affamato di CPU

Ecco una semplice app Flask con un gestore che chiaramente non si comporta bene:


from flask import Flask
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/cpu_hog')
def cpu_hog():
    # Qui avviene la magia (leggi: problema)
    result = 0
    for i in range(10000000):
        result += i
    return f"Ho contato fino a {result}. Non sei orgoglioso?"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Avviso spoiler: quell'endpoint /cpu_hog è il nostro principale sospettato.

Entra in scena py-spy: il nostro aiutante per il profiling

Prima di tutto, mettiamo py-spy nella nostra squadra:


pip install py-spy

Ora, avviamo il nostro server Gunicorn:


gunicorn app:app -w 4

Ecco la parte divertente. In un altro terminale, scatenamo py-spy sul nostro server WSGI ignaro:


sudo py-spy record -o profile.svg --pid $(pgrep -f gunicorn) --subprocesses
Consiglio Pro: Stiamo usando sudo qui perché py-spy deve collegarsi al processo. Fai attenzione con i poteri di sudo, però. Con grandi poteri viene... beh, sai il resto.

Decodifica dei risultati del profiling: CSI: edizione CPU

Dopo aver colpito il nostro endpoint /cpu_hog alcune volte (vai avanti, aspettiamo), diamo un'occhiata a quel bellissimo grafico a fiamma SVG che py-spy ha generato per noi.

Flame Graph
Il nostro grafico a fiamma dell'uso della CPU. È come una scena del crimine, ma per il codice.

Cosa vediamo? Un inferno di utilizzo della CPU nella nostra funzione cpu_hog! È come trovare Waldo, se Waldo fosse un collo di bottiglia delle prestazioni con una maglietta a righe di inefficienza.

Analisi del grafico a fiamma

  • La larghezza di ogni barra rappresenta il tempo trascorso in quella funzione
  • I colori? Sono solo belli. Non leggete troppo in essi.
  • Le barre impilate mostrano lo stack delle chiamate. È come un sandwich di lentezza.

La trama si infittisce: analisi delle nostre scoperte

Quindi, cosa abbiamo imparato dalla nostra avventura con py-spy?

  1. La nostra funzione cpu_hog sta facendo onore al suo nome. Sta monopolizzando la CPU come se non ci fosse un domani.
  2. Il colpevole? Quel ciclo for dall'aspetto innocente. Sta facendo più iterazioni di una lavatrice bloccata sul ciclo di centrifuga.
  3. I nostri altri endpoint (come hello_world) sono appena visibili. Sono gli eroi non celebrati della nostra app.

Colpo di scena: ottimizzazione del nostro CPU Hog

Ora che abbiamo colto il nostro colpevole delle prestazioni con le mani nel sacco, riformiamolo:


@app.route('/cpu_hog_reformed')
def cpu_hog_reformed():
    # Usiamo un modo più efficiente per sommare i numeri
    result = sum(range(10000001))
    return f"Ho contato efficientemente fino a {result}. Molto meglio, vero?"

Esegui di nuovo py-spy con questo nuovo endpoint, e voilà! Il nostro grafico a fiamma dovrebbe sembrare meno un inferno e più un accogliente falò.

Lezioni apprese: il manuale del profiling con py-spy

Quali perle di saggezza possiamo trarre da questa avventura di profiling?

  • Fidati, ma verifica: Anche il codice che sembra semplice può essere un incubo di prestazioni. Profilare sempre prima di ottimizzare.
  • py-spy è tuo amico: È non intrusivo, veloce e ti offre una rappresentazione visiva del tuo utilizzo della CPU. Cosa non amare?
  • Pensa in modo algoritmico: A volte, la migliore ottimizzazione è usare un algoritmo più efficiente. La notazione Big O non è solo per i colloqui su lavagna!
  • I server WSGI sono bestie complesse: Ricorda, non stiamo solo profilando la nostra app, ma l'intero ecosistema WSGI. È tartarughe fino in fondo!

L'epilogo: mantieni la calma e continua a profilare

Profilare con py-spy è come fare un check-up alla salute del tuo codice. Potrebbe rivelare alcune verità scomode, ma alla fine, la tua applicazione ti ringrazierà. E ricorda, ogni millisecondo conta quando stai servendo richieste web!

Quindi, la prossima volta che il tuo server WSGI Python inizia a comportarsi male, non farti prendere dal panico. Prendi py-spy, genera quei grafici a fiamma e inizia a cacciare quei CPU hog. I tuoi utenti (e il tuo capo) ti ringrazieranno.

Spunto di riflessione: Quali altre parti della tua applicazione potrebbero beneficiare di una sessione di profiling con py-spy? Query al database? Chiamate API esterne? Le possibilità sono infinite!

Ora vai avanti e profila, tu magnifico detective del codice!