Posted by Андрей
on Февраль 15, 2010
Часто сам забываю, как профилировать легко и быстро Twisted-приложения (с некоторым изменениями подойдет для любых Python-приложений). Кроме Twisted нам понадобится еще KCachegrind
Запускаем наше приложение с включенным профайлингом:
twistd -n --savestats --profile=myprog.hotshot myprog
Подаем нагрузку, профайл собирается. Теперь с помощью утилиты hotshot2cg из поставки KCachegrind превращаем hotshot-профайл в calltree-профайл, который уже умеет KCachegrind «кушать».
hotshot2cg myprog.hotshot > myprog.calltree
Запускаем KCachegrind, открываем в нем полученный профайл:
kcachegrind myprog.calltree
Posted by Андрей
on Февраль 15, 2010
Описанная особенность MySQL попалась мне на глаза слишком поздно, пишу, чтобы кто-то не напоролся на те же грабли. Начнем с начала. Итак, необходимо было отслеживать изменения MySQL-базы данных и складывать эти изменения в очередь (не в БД) для дальнейшей обработки внешней системой. Для отслеживания изменений подходят триггеры, но они активируются в процессе выполнения запросов транзакции и в случае последующего «rollback» не будут откатываться (что совершенно нормально для триггеров, влияющих только на состояние БД, т.к. состояние БД будет корректно откатываться). Поэтому необходимо выполнять триггеры только для успешных транзакций: проще всего это достигнуть с помощью репликации – на слейв передаются только запросы зафиксированных транзакций. Таким образом, мастер-БД не содержит триггеров, после репликации данные попадают на слейв, таблицы на котором обвешаны триггерами, те активируются и данные попадают в очередь. Казалось бы, все замечательно?
Continue reading…
Часто сам забываю, как профилировать легко и быстро Twisted-приложения (с некоторым изменениями подойдет для любых Python-приложений). Кроме Twisted нам понадобится еще KCachegrind
