Profilazione delle applicazioni Python

Questa pagina descrive come modificare l'applicazione Python per acquisire i dati di profilazione e inviarli al progetto Google Cloud. Per informazioni generali sulla profilazione, consulta Concetti di profilazione.

Tipi di profilo per Python:

  • Tempo CPU
  • Tempo totale di esecuzione (thread principale)

Versioni del linguaggio Python supportate:

  • Python 3.6 o versioni successive.

Versioni dell'agente di profilazione supportate:

  • È supportata la versione più recente dell'agente. In genere, le release precedenti a un anno non sono supportate. Ti consigliamo di utilizzare la versione dell'agente rilasciata più di recente.

Sistemi operativi supportati:

  • Linux. Il profiling delle applicazioni Python è supportato per i kernel Linux la cui libreria C standard è implementata con glibc o con musl. Per informazioni sulla configurazione specifiche per i kernel Linux Alpine, consulta Esecuzione su Linux Alpine.

Ambienti supportati:

Attivazione dell'API Profiler

Prima di utilizzare l'agente di profilazione, assicurati che l'API Profiler di base sia abilitata. Puoi controllare lo stato dell'API e attivarla se necessario utilizzando Google Cloud CLI o la console Google Cloud:

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Se non hai ancora installato Google Cloud CLI sulla tua workstation, consulta la documentazione di Google Cloud CLI.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud services enable cloudprofiler.googleapis.com

Per ulteriori informazioni, consulta gcloud services.

Console Google Cloud

  1. Enable the required API.

    Enable the API

  2. Se viene visualizzato il messaggio API abilitata, significa che l'API è già abilitata. In caso contrario, fai clic sul pulsante Attiva.

Concedi il ruolo IAM all'account di servizio

Se stai eseguendo il deployment dell'applicazione sulle risorse Google Cloud, se utilizzi l'account di servizio predefinito e non hai modificato le concessioni dei ruoli a questo account, puoi saltare questa sezione.

Se esegui una delle seguenti operazioni, devi concedere all'account di servizio il ruolo IAM di agente Cloud Profiler (roles/cloudprofiler.agent):

  1. Utilizzi l'account di servizio predefinito, ma ne hai modificato le concessioni dei ruoli.
  2. Stai utilizzando un account di servizio creato dall'utente.
  3. Se utilizzi Workload Identity, assegna il ruolo Agente Cloud Profiler all'account di servizio Kubernetes.

Puoi concedere un ruolo IAM a un account di servizio utilizzando la console Google Cloud o Google Cloud CLI. Ad esempio, puoi utilizzare il comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

gcloud projects add-iam-policy-binding GCP_PROJECT_ID \
    --member serviceAccount:MY_SVC_ACCT_ID@GCP_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/cloudprofiler.agent

Prima di utilizzare il comando precedente, sostituisci quanto segue:

  • GCP_PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto.
  • MY_SVC_ACCT_ID: il nome del tuo account di servizio.

Per informazioni dettagliate, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Utilizzo di Cloud Profiler

Per le best practice sull'utilizzo di Python, consulta Configurazione di un ambiente di sviluppo Python.

Compute Engine

Per Compute Engine:

  1. Installa il compilatore C/C++ e gli strumenti di sviluppo:

    sudo apt-get install -y build-essential

  2. Installa pip:

    sudo apt-get install -y python3-pip

  3. Installa il pacchetto Profiler:

    pip3 install google-cloud-profiler

  4. Importa il modulo googlecloudprofiler e chiama la funzione googlecloudprofiler.start il prima possibile nel codice di inizializzazione:

    import googlecloudprofiler


def main():
    # Profiler initialization. It starts a daemon thread which continuously
    # collects and uploads profiles. Best done as early as possible.
    try:
        googlecloudprofiler.start(
            service="hello-profiler",
            service_version="1.0.1",
            # verbose is the logging level. 0-error, 1-warning, 2-info,
            # 3-debug. It defaults to 0 (error) if not set.
            verbose=3,
            # project_id must be set if not running on GCP.
            # project_id='my-project-id',
        )
    except (ValueError, NotImplementedError) as exc:
        print(exc)  # Handle errors here

    Devi specificare il parametro service nella funzione start. Per eseguire il filtering in base alla versione dell'applicazione nell'interfaccia di Profiler, specifica il parametro service_version. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi e sulle eccezioni, consulta la sezione Risoluzione dei problemi.

GKE

Per GKE, svolgi i seguenti passaggi:

  1. Modifica il Dockerfile per installare il pacchetto Profiler:

    FROM python:3
...
RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential python3-pip
RUN pip3 install google-cloud-profiler

  2. Importa il modulo googlecloudprofiler e chiama la funzione googlecloudprofiler.start il prima possibile nel codice di inizializzazione:

    import googlecloudprofiler


def main():
    # Profiler initialization. It starts a daemon thread which continuously
    # collects and uploads profiles. Best done as early as possible.
    try:
        googlecloudprofiler.start(
            service="hello-profiler",
            service_version="1.0.1",
            # verbose is the logging level. 0-error, 1-warning, 2-info,
            # 3-debug. It defaults to 0 (error) if not set.
            verbose=3,
            # project_id must be set if not running on GCP.
            # project_id='my-project-id',
        )
    except (ValueError, NotImplementedError) as exc:
        print(exc)  # Handle errors here

    Devi specificare il parametro service nella funzione start. Per eseguire il filtering in base alla versione dell'applicazione nell'interfaccia di Profiler, specifica il parametro service_version. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi e sulle eccezioni, consulta la sezione Risoluzione dei problemi.

Ambiente flessibile

Per l'ambiente flessibile di App Engine:

  1. Aggiungi google-cloud-profiler al file requirements.txt.

  2. Importa il modulo googlecloudprofiler e chiama la funzione googlecloudprofiler.start il prima possibile nel codice di inizializzazione.

Per App Engine, service e service_version sono ricavati dall'ambiente operativo. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi e sulle eccezioni, consulta Risoluzione dei problemi.

Ambiente standard

Per l'ambiente standard di App Engine, che richiede l'utilizzo dell'ambiente di runtime di Python 3:

  1. Aggiungi google-cloud-profiler al file requirements.txt.

  2. Importa il modulo googlecloudprofiler e chiama la funzione googlecloudprofiler.start il prima possibile nel codice di inizializzazione.

Per App Engine, service e service_version sono ricavati dall'ambiente operativo. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi e sulle eccezioni, consulta la sezione Risoluzione dei problemi.

start funzione

La funzione googlecloudprofiler.start crea un thread daemon che raccoglie e carica continuamente i profili. Devi chiamare start una volta e il prima possibile nella tua applicazione.

Parametro Descrizione
service1 (Obbligatorio) Il nome del servizio di cui viene creato il profilo. Per le limitazioni relative al nome del servizio, consulta Argomenti nome servizio e versione.
service_version1 (Facoltativo) La versione del servizio di cui viene creato il profilo. Per le limitazioni relative alla versione del servizio, consulta Argomenti nome e versione del servizio.
verbose (Facoltativo) Il livello di registrazione. Per informazioni dettagliate sui livelli di registrazione, vedi Registrazione dell'agente.

Il valore predefinito è 0 (Errore).
project_id2 (Facoltativo) L'ID del tuo progetto Google Cloud.
disable_cpu_profiling (Facoltativo) Per disattivare il profiling del tempo della CPU, imposta disable_cpu_profiling=True.

Questo parametro è supportato solo per Python 3.2 e versioni successive. Per tutte le altre versioni di Python, il profiling del tempo della CPU non è supportato e questo parametro viene ignorato.

Il valore predefinito è False.
disable_wall_profiling (Facoltativo) Per disattivare il profilo della parete, imposta disable_wall_profiling=True.

Questo parametro è supportato per Python 3.6 e versioni successive. Per tutte le altre versioni di Python, il profiling della parete non è supportato e questo parametro viene ignorato.

Per le limitazioni della funzione start quando il profilo della parete è attivo, consulta Limitazioni.

Il valore predefinito è False.

1 Solo per Compute Engine e GKE. Per App Engine, il valore viene ricavato dall'ambiente.
2 Per Google Cloud, il valore è ricavato dall'ambiente. Per gli ambienti non Google Cloud, devi fornire un valore. Per informazioni, consulta Eseguire il profiling delle applicazioni in esecuzione all'esterno di Google Cloud.

Analisi dei dati

Dopo che Profiler ha raccolto i dati, puoi visualizzarli e analizzarli utilizzando l'interfaccia di Profiler.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profiler:

Vai a Profiler

Puoi trovare questa pagina anche utilizzando la barra di ricerca.

Argomenti nome e versione del servizio

Quando carichi l'agente Profiler, specifica un argomento service-name e un argomento service-version facoltativo per configurarlo.

Il nome del servizio consente a Profiler di raccogliere i dati di profilazione per tutte le repliche del servizio. Il servizio di profilazione garantisce un tasso di raccolta di un profilo al minuto, in media, per ogni nome di servizio in tutte le versioni e le zone dei servizi combinati.

Ad esempio, se hai un servizio con due versioni in esecuzione su repliche in tre zone, il profiler creerà in media 6 profili al minuto per quel servizio.

Se utilizzi nomi di servizi diversi per le repliche, il servizio verrà sottoposto a profilazione più spesso del necessario, con un overhead di conseguenza più elevato.

Quando selezioni un nome di servizio:

  • Scegli un nome che rappresenti chiaramente il servizio nell'architettura dell'applicazione. La scelta del nome del servizio è meno importante se esegui un solo servizio o un'unica applicazione. È più importante se la tua applicazione viene eseguita come un insieme di microservizi, ad esempio.

  • Assicurati di non utilizzare valori specifici per il processo, ad esempio un ID processo, nella stringa del nome del servizio.

  • La stringa del nome del servizio deve corrispondere a questa espressione regolare:

    ^[a-z0-9]([-a-z0-9_.]{0,253}[a-z0-9])?$

Una buona linea guida è utilizzare una stringa statica come imageproc-service come nome del servizio.

La versione del servizio è facoltativa. Se specifichi la versione del servizio, Profiler può aggregare le informazioni di profilazione di più istanze e visualizzarle correttamente. Può essere utilizzato per contrassegnare versioni diverse degli tuoi servizi durante il loro dispiegamento. L'interfaccia utente di Profiler ti consente di filtrare i dati in base alla versione del servizio. In questo modo, puoi confrontare il rendimento delle versioni precedenti e successive del codice.

Il valore dell'argomento service-version è una stringa di formato libero, ma i valori per questo argomento in genere assomigliano a numeri di versione, ad esempio 1.0.0 o 2.1.2.

Logging dell'agente

Per impostazione predefinita, l'agente di profilazione registra i messaggi con un livello di gravità error. Per configurare l'agente in modo che registri i messaggi con livelli di gravità inferiori, specifica il parametro verbose all'avvio dell'agente. Per verbose sono supportati quattro valori:

  • 0 : Errore
  • 1 : avviso
  • 2 : informativo
  • 3 : debug

Se imposti il parametro verbose su 1 nella chiamata a start, i messaggi con un livello di gravità pari a Warning o Error vengono registrati, mentre i messaggi Informational e Debug vengono ignorati.

Per registrare tutti i messaggi, imposta verbose su 3 all'avvio dell'agente:

googlecloudprofiler.start(service='service_name', verbose=3)

Risoluzione dei problemi

Questa sezione elenca limitazioni, eccezioni e problemi noti specifici per il profiling delle applicazioni Python. Per assistenza in merito ai problemi comuni, consulta la sezione Risoluzione dei problemi.

Limitazioni

Tipo di profilo Restrizioni e limitazioni
Tempo totale di esecuzione
  • Solo profilazione del thread principale.
  • La funzione del profilo start deve essere chiamata dal thread principale.
  • Il gestore degli indicatori del profiler viene eseguito solo sul thread principale. Se il thread principale non può essere eseguito, non vengono acquisiti dati di profiling.

Eccezioni

Errore Causa Soluzione
NotImplementedError lanciato durante start Applicazione eseguita in un ambiente non Linux.
  • Esegui l'applicazione in un ambiente Linux.
ValueError lanciato durante start Gli argomenti della funzione start non sono validi, le informazioni necessarie non possono essere determinate dalle variabili e dagli argomenti dell'ambiente o dal profiling se sia il profiling del tempo della CPU sia il profiling del tempo di sistema sono disabilitati.
  • Assicurati che il nome e la versione del servizio soddisfino i requisiti definiti in Argomenti nome e versione del servizio.
  • Se il profilo della parete è abilitato, assicurati che start venga chiamato dal thread principale.
  • Assicurati di utilizzare una versione supportata di Python e che sia attivato il profiling del tempo CPU o del tempo di sistema. Per ulteriori informazioni, consulta la funzione start.
  • Verifica di aver specificato il parametro project_id su start se esegui l'operazione al di fuori di Google Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta la funzione start.

Problemi noti

Comportamento Causa Soluzione
Non hai dati del profilo oppure hai attivato un nuovo tipo di profilo e mancano dati del profilo. Le cause più comuni sono legate alla configurazione. Consulta la sezione Risoluzione dei problemi.
Utilizzi uWSGI e non disponi di dati su tempo CPU e profilo wall per tutti i processi.

Quando uWSGI utilizza più worker per gestire le richieste, il comportamento predefinito è eseguire l'inizializzazione dell'applicazione solo nel processo principale ("master"). I processi forcati non eseguono la sequenza di inizializzazione.

Se configuri l'agente di profilazione nella sequenza di inizializzazione dell'applicazione, ad esempio in AppConfig.ready() in un'applicazione Django, l'effetto è che l'agente di profilazione non è configurato per i processi forkati.

Per eseguire l'inizializzazione dell'applicazione in tutti i processi di lavoro, imposta il flag lazy-apps su true.

Per un problema correlato, consulta l'argomento successivo in questa tabella.
Utilizzi uWSGI e non disponi di dati del profilo di tempo di attesa, ma hai dati del profilo di tempo CPU.

Il profiler di Wall dipende dal modulo Python signal. Quando l'interprete Python viene compilato con il supporto dei thread, la configurazione predefinita disattiva la gestione personalizzata degli indicatori per i processi forked.

Per le applicazioni uWSGI, attiva la gestione personalizzata degli indicatori impostando il flag py-call-osafterfork su true.

Per un problema correlato, consulta l'argomento precedente di questa tabella.
Dopo aver attivato il profiler, il log degli errori contiene nuove voci:

BlockingIOError: [Errno 11] Resource temporarily unavailable Exception ignored when trying to write to the signal wakeup fd

Problema GitHub

La tua applicazione registrata con il descrittore file di riattivazione di Segnale, signal.set_wakeup_fd. Per impostazione predefinita, se il buffer del descrittore file si riempie, viene registrato un avviso in stderr.

Quando Cloud Profiler raccoglie i profili, attiva gli indicatori con frequenza elevata. Questo comportamento può causare il riempimento del buffer del descrittore file.

Se la tua applicazione può funzionare in sicurezza quando i segnali vengono persi, puoi utilizzare Cloud Profiler. Se utilizzi Python 3.7 o versioni successive e vuoi disattivare i messaggi di avviso, passa warn_on_full_buffer=False come parametro a signal.set_wakeup_fd.

Se la tua applicazione non può essere eseguita in sicurezza quando gli indicatori vengono persi, ti consigliamo di interrompere l'utilizzo di Cloud Profiler. L'utilizzo continuato potrebbe causare la perdita di numeri di indicatori e voci eccessive nel log degli errori.

Esecuzione con Linux Alpine

L'agente di profilazione Python per Linux Alpine è supportato solo per le configurazioni di Google Kubernetes Engine.

Per compilare l'agente di profilazione di Python, devi installare il pacchetto build-base. Per utilizzare l'agente di profilazione di Python su Alpine senza installare dipendenze aggiuntive nell'immagine Alpine finale, puoi utilizzare una build in due fasi e compilare l'agente di profilazione di Python nella prima fase. Ad esempio, la seguente immagine Docker utilizza una compilazione a più fasi per compilare e installare l'agente di profilazione di Python:

FROM python:3.7-alpine as builder

# Install build-base to allow for compilation of the profiling agent.
RUN apk add --update --no-cache build-base

# Compile the profiling agent, generating wheels for it.
RUN pip3 wheel --wheel-dir=/tmp/wheels google-cloud-profiler

FROM python:3.7-alpine

# Copy over the directory containing wheels for the profiling agent.
COPY --from=builder /tmp/wheels /tmp/wheels

# Install the profiling agent.
RUN pip3 install --no-index --find-links=/tmp/wheels google-cloud-profiler

# Install any other required modules or dependencies, and copy an app which
# enables the profiler as described in "Enable the profiler in your
# application".
COPY ./bench.py .

# Run the application when the docker image is run, using either CMD (as is done
# here) or ENTRYPOINT.
CMD python3 -u bench.py

Errore di autenticazione

Se utilizzi immagini Docker che vengono eseguite con Linux Alpine (ad esempio golang:alpine o solo alpine), potresti visualizzare il seguente errore di autenticazione:

connection error: desc = "transport: authentication handshake failed: x509: failed to load system roots and no roots provided"

Tieni presente che per visualizzare l'errore devi aver attivato la registrazione degli agenti.

L'errore indica che le immagini Docker con Linux Alpine non hanno i certificati SSL di root installati per impostazione predefinita. Questi certificati sono necessari per consentire all'agente di profilazione di comunicare con l'API profiler. Per risolvere questo errore, aggiungi il seguente comando apk al tuo Dockerfile:

FROM alpine
...
RUN apk add --no-cache ca-certificates

Devi quindi ricostruire e eseguire nuovamente il deployment dell'applicazione.

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