Databend 性能剖析方法与工具
Databend 整合了一些性能剖析工具，可以方便进行深入分析。本文将会介绍如何进行 CPU / Memory Profiling。CPU Profiling
CPU Profiling
CPU 分析，按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU（含寄存器）的使用情况，可确定应用程序在主动消耗 CPU 周期时花费时间的位置。
pprof 是 Google 开源的代码性能分析工具，可以直接生成代码分析报告，不仅支持通过命令式交互查看，也便于可视化展示。Databend 使用 pprof-rs[1] 完成对 pprof 工具的支持。
必备工作：
CPU 分析属于 Databend 的内置能力，部署一个 Databend 实例即可开始使用。
命令行交互：
若 http 端口为 8080 ，采样时间为 20 秒，结果示例如下：
可视化：
执行下述命令可以进行可视化：
例如，执行下述语句可以在 8088 端口开启 WEB UI 。
访问 http://0.0.0.0:8088/ui/flamegraph 即可得到火焰图。
注意事项：
Databend 暂时不支持在 musl 平台上运行 pprof 。
Memory Profiling
内存分析，在应用程序进行堆分配时记录堆栈追踪，用于监视当前和历史内存使用情况，以及检查内存泄漏。通过与 jemalloc 的集成，Databend 得以整合多种内存分析能力。这里使用 jeprof 进行内存分析。
必备工作：
安装 Jemalloc，并启用其剖析能力 ./configure --enable-prof
在构建二进制文件时启用 memory-profiling 特性：cargo build --features memory-profiling
在创建 Databend 实例时，设置环境变量 MALLOC_CONF=prof:true 以启用内存分析。示例：
堆快照转储：
下面的例子选用 debug 模式下编译的 databend-query 作为 target，端口为 8080，结果如下所示：
生成内存分配调用图：
常见的用例之一是查找内存泄漏，通过比较间隔前后的内存画像即可完成这一工作。在下面的命令行中，以 10 s 为间隔，获取前后两个时间节点的内存画像。
同样选用 debug 模式下编译的 databend-query 作为 target，端口为 8080，结果如图所示：
目前无法在 Mac 上进行内存分析，不管是 x86_64 还是 aarch64 平台。引用链接
引用链接
[1] pprof-rs: https://crates.io/crates/pprof
关于 Databend
Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注，一起探索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。
Databend 文档：https://databend.rs/
Twitter：https://twitter.com/Datafuse_Labs
Slack：https://datafusecloud.slack.com/
Wechat：Databend
GitHub ：https://github.com/datafuselabs/databend
