トラブルシューティング

このページでは、Cloud Profiler の問題を解決する方法について説明します。

Google Cloud プロジェクトの構成に関するエラー

このセクションでは、発生する可能性がある構成に関する問題と、各問題の修正方法のヒントを示します。

Cloud Profiler API が無効

Google Cloud プロジェクトで Profiler API が有効になっていな場合は、次のエラーが発生します。

failed to create a profile, will retry: rpc error: code = PermissionDenied
desc = Cloud Profiler API has not been used in project 012345 before or it is disabled.

この問題を解決するには、Google Cloud プロジェクトで Profiler API を有効にしておくする必要があります。プロジェクトの Profiler API の設定にアクセスするには、次の手順に従います。

  1. [Go to Profiler API settings] をクリックします。

  2. ツールバーで、Google Cloud プロジェクトを選択します。

  3. [有効にする] が表示されている場合は、このボタンをクリックして Cloud Profiler API を有効にします。それ以外の場合は、Cloud Profiler API はすでに有効になっています。

呼び出し元に権限がない

Google Cloud プロジェクトにプロファイリング データを書き込む権限がない場合は、次のエラーが発生します。

failed to create a profile, will retry: rpc error: code = PermissionDenied
desc = The caller does not have permission.

この問題を解決するには、そのプロジェクトに対する追加の権限を付与するよう管理者に依頼してください。必要な権限とロールの詳細なリストについては、アクセス制御をご覧ください。

Node.js でのエラー

このセクションでは、Node.js プロファイリング エージェントの使用時に発生する可能性のある問題と、各修正方法のヒントを示します。

Node.js でアプリケーションが正常に終了しない

Node.js のプロファイリング エージェントが原因でプログラムが通常どおり終了しません。プログラムのすべてのタスクが完了してからプログラムが終了するまでに、最大で 1 時間ほどかかります。

この問題を解決するには、SIGINT シグナルを発行します(たとえば Ctrl-C を使用します)。SIGINT シグナルを発行すると、プロセスは正常に終了します。

Python でのエラー

このセクションでは、Python プロファイリング エージェントの使用時に発生する可能性のある問題と、各修正方法のヒントを示します。

Python での NotImplementedError 例外

Linux 以外の環境でアプリケーションを実行すると、start 関数の実行時に次の例外がスローされます。

NotImplementedError

この問題を解決するには、Linux 環境でアプリケーションを実行します。

Python での ValueError 例外

以下の例外は、関数の引数が無効な場合、環境変数と引数から必要な情報が特定できない場合、または CPU 時間プロファイリングと経過時間プロファイリングの両方無効になっている場合に、start の間にスローされます。

ValueError

この問題を解決するには、以下のすべてを確認します。

  • サービス名とバージョンが、サービス名とバージョンの引数で定義されている要件を満たしていることを確認します。
  • 経過時間プロファイリングが有効になっている場合は、start がメインスレッドから呼び出されるようにします。
  • サポートされているバージョンの Python を使用し、CPU プロファイリングまたは経過時間プロファイリングが有効になっていることを確認します。詳細については、start 関数をご覧ください。
  • Google Cloud の外部で実行している場合は、project_id パラメータ start に指定されていることを確認します。詳細については、start 関数をご覧ください。

Python でのリソースを一時的に利用できないエラー

Profiler を有効にした後、エラーログには次のエントリが含まれます。

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

これらのメッセージは、アプリケーションがシグナル wakeup ファイル記述子 signal.set_wakeup_fd で登録され、warn_on_full_buffer=True を設定した場合に、ファイル記述子のバッファがなくなると発生します。

Cloud Profiler がプロファイルを収集すると、高い頻度でシグナルがトリガーされ、シグナル ファイル記述子がいっぱいになることがあります。GitHub の問題については、App Engine での BlockingIOError をご覧ください。

この問題を解決するには、アプリケーションで warn_on_full_buffer=True が必要かどうかを確認します。この設定の詳細については、signal.set_wakeup_fd: をご覧ください。

  • 必須でない場合は、フラグを False. に設定します。
  • 必要に応じて、Cloud Profiler の使用を停止することをおすすめします。使用し続けると、シグナル番号がなくなり、エラーログのエントリが過剰になる可能性があります。

すべてのプロファイルが不明

プロファイル表示されない場合は、一般的に次の 2 つの理由が考えられます。

  • プロファイルの収集のためにサービスを実行するのに十分な時間がない。
  • 認証を行うようにサービスが構成されていない。

実行時間が短い現象に関連する問題を解決するには、サービスが 3 分以上継続して実行されるようにします。

認証に関連する問題を解決するには、プロファイリング エージェントで Google Cloud プロジェクトにデータを書き込めるようにします。

  • サービスが Google Cloud で実行されている場合は、Compute Engine にコンテナをデプロイする場合を除き、自動的に認証が行われます。Compute Engine にコンテナをデプロイする場合は、Profiler エージェントの start コマンドで Google Cloud プロジェクトの ID を指定する必要があります。手順については、エージェントを Google Cloud プロジェクトにリンクするをご覧ください。

  • サービスが Google Cloud の外部で実行されている場合は、サービス アカウントを作成し、Profiler エージェントを Google Cloud プロジェクトにリンクする必要があります。詳細については、Google Cloud 外部でのプロファイリングをご覧ください。

特定の種類のプロファイルが不明

このセクションでは、プロファイルが収集されない(1 つ以上のプロファイル タイプが対象)特定の構成を示します。最初のセクションには一般的な内容が記載されていて、残りのセクションには特定の言語に関する問題が記載されています。

全般情報

特定のプロファイル タイプを表示し、そのタイプのプロファイルがない場合は、次の点を確認します。

このページの残りのセクションでは、1 つのプロファイル タイプのデータが収集されない言語に固有の構成について説明します。

Go: c-archives の CPU 時間プロファイルは収集されません

-buildmode フラグを c-archive または c-shared に設定して Go アプリケーションをビルドする場合、デフォルトでは CPU 時間プロファイリングは無効です。ヒープ、競合、スレッドのプロファイルが収集されます。 詳しくは、GitHub の問題 #993: プロファイラが c-archive で Go コードの CPU データを収集しないをご覧ください。

この問題を解決するには、サービスが profiler.Start を呼び出す前での CPU 時間プロファイルの収集を有効にして、signal.Notify(make(chan os.Signal), syscall.SIGPROF) の呼び出しを追加します。signal.Notify の詳細については、func Notify をご覧ください。

Java: 複数のプロファイラが有効になっている場合、ヒープ プロファイルが収集されない

Java アプリケーションで複数のヒープ プロファイラが有効になっており、プロファイルがありません。

Java ヒープ サンプラーは、ソロ エージェント機能として有効になっています。このため、一度に使用できるプロファイラは 1 つだけになります。複数のヒープ プロファイラをサポートするよう Java を拡張するために、バグがオープンされています。バグの詳細については、ヒープ サンプリング メカニズム用にマルチエージェント サポートを追加するをご覧ください。

この問題を解決するには、1 つのプロファイラを有効にします。

Python: uWSGI を使用する場合、CPU 時間プロファイルなし、経過時間プロファイルなし

uWSGI が複数のワーカーを使用してリクエストを処理する場合、デフォルトの動作では、プライマリ(master)プロセスでのみアプリケーションの初期化が行われます。フォークしたプロセスでは、初期化シーケンスは行われません。

アプリケーションの初期化シーケンスでプロファイリング エージェントを構成する(たとえば、Django アプリケーションの AppConfig.ready() メソッドでプロファイリング エージェントを構成する)と、フォークしたプロセスではプロファイリング エージェントは構成されません。

この問題を解決するには、すべてのワーカー プロセスで、lazy-apps フラグを true に設定してアプリケーションの初期化を行います。

Python: uWSGI を使用する場合、CPU 時間プロファイルはあるものの、経過時間プロファイルなし

経過時間プロファイラは Python シグナル モジュールに依存します。 Python インタープリタのコンパイルでスレッド サポートを有効にすると、デフォルトの構成では、フォークしたプロセスのカスタム シグナル処理が無効になります。

この問題を解決するには、uWSGI アプリケーションで py-call-osafterfork フラグを true に設定してカスタム シグナル処理を有効にします。

Python: フォークされたプロセスにプロファイルがない

プロファイリング エージェントは、エージェントを起動したプロセスのみをプロファイリングできます。

アプリケーションでプロセスをフォークする場合や、フォーク プロセスからプロファイルを収集する場合に、この問題を解決するには、フォーク後にエージェントを初期化します。