云原生 Profiling：零侵入、随用随取的动态采集实战

背景

应用在运行过程中，开启性能分析（Profiling）通常是诊断性能瓶颈、内存泄漏和线程问题的关键手段。然而，持续开启 Profiling 会带来显著的性能开销（可能达 5%-20%），并可能生成大量数据，影响生产环境稳定性。动态开启 Profiling 允许开发或运维人员按需、实时地启动/停止数据收集，实现以下目标：

降低持续开销：仅在需要时启用，避免长期性能损耗；
精准问题定位：针对特定时段（如流量高峰或故障期间）进行分析；
在线诊断：无需重启应用即可获取生产环境实时性能快照；
灵活控制：可结合监控指标（如 CPU 飙升）自动触发，或在安全审计时手动开启。

通过动态控制，实现了观测能力与系统负载的平衡，保障了关键业务场景的效率和稳定性。

Flameshot

Flameshot 是一个基于 Sidecar 模式运行的轻量级自动性能剖析（Profiling）工具。它通过监控目标进程的资源使用情况（CPU/内存），在达到预设阈值时自动触发底层 Profiler（如 async-profiler ），从而实现无侵入的现场快照采集。

Flameshot 采用 Sidecar 容器模式部署。它必须与业务主容器（Main Container）运行在同一个 Pod 中，并开启 PID 命名空间共享。

监控 (Monitor)：Flameshot 持续轮询主容器内目标进程的资源水位。
触发 (Trigger)：当满足阈值（如 CPU > 80%）或收到 HTTP API 请求时，触发采集任务。
执行 (Execute)：根据配置的语言类型（目前支持 Java），调用对应的 Profiler 工具 attach 到目标进程。
收集 (Collect)：生成的 Profile 文件（如 .jfr ）存储于共享卷中，随后上传至数据观测中心。

观测云 datakit-operator 从 1.7.0 版本开始支持工具 flameshots，实现动态开启应用 Profiling。

实践

当前在 K8S 环境上部署 JAVA 应用，当 CPU、内存使用率达到 20%（演示方便）则触发 Profiling 数据采集。

前提条件

观测云帐号
K8S 环境

DataKit

DataKit 主要是用来采集数据并上报观测云。

1. 下载 & 安装

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wget https://static.guance.com/datakit/datakit.yaml

2. 配置 `datakit.yaml`

配置 DataWay 数据网关地址

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name: ENV_DATAWAY
value: https://openway.guance.com?token=tkn_xxxxx

DataKit 会默认开启主机相关采集器，这里需要追加 pyroscope

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name: ENV_DEFAULT_ENABLED_INPUTS
value: cpu,disk,diskio,mem,swap,system,hostobject,net,host_processes,container,pyroscope

3. 启动

调整完配置后，启动 DataKit

复制代码

root@root:~$ kubectl apply -f datakit.yaml
root@root:~$ kubectl get pods -n datakit
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
datakit-4zg7q                       1/1     Running   0          14h
datakit-wdtdq                       1/1     Running   0          14h

DataKit Operator

1. 下载

下载最新的 datakit-operator.yaml

复制代码

wget https://static.guance.com/datakit-operator/datakit-operator.yaml

2. 配置 `datakit-operator.yaml`

主要调整 jsonconfig 下的 flameshots 内容，参考如下：

复制代码

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: datakit-operator-config
  namespace: datakit
data:
  jsonconfig: |-
    {
        "server_listen": "0.0.0.0:9543",
        "log_level":     "info",
        "admission_inject_v2": {
            ...
            "flameshots": [
                {
                    "namespace_selectors": ["default"],
                    "label_selectors":     [],
                    "image": "pubrepo.jiagouyun.com/datakit/flameshot:0.1.1",
                    "envs": {
                        "FLAMESHOT_DATAKIT_ADDR":     "http://datakit-service.datakit.svc:9529/profiling/v1/input",
                        "FLAMESHOT_MONITOR_INTERVAL": "1s",
                        "FLAMESHOT_PROFILING_PATH":   "/flameshot-data",
                        "FLAMESHOT_HTTP_LOCAL_IP":    "{fieldRef:status.podIP}",
                        "FLAMESHOT_HTTP_LOCAL_PORT":  "8089",
                        "FLAMESHOT_SERVICE":          "{fieldRef:metadata.labels['app']}",
                        "POD_NAME":                "{fieldRef:metadata.name}",
                        "POD_NAMESPACE":           "{fieldRef:metadata.namespace}",
                        "NODE_NAME":               "{fieldRef:spec.nodeName}",
                        "FLAMESHOT_TAGS":          "pod_name:$(POD_NAME),pod_namespace:$(POD_NAMESPACE),host:$(NODE_NAME)"
                        
                    },
                    "resources": {
                        "requests": {
                            "cpu":    "100m",
                            "memory": "128Mi"
                        },
                        "limits": {
                           "cpu":    "200m",
                           "memory": "256Mi"
                        }
                    },
                    "processes": "[{\"command\":\"java\",\"duration\":\"60s\",\"events\":\"--all\",\"language\":\"java\",\"jdk_version\":\"-\",\"tags\":[\"env:testing\",\"version:1.0.0\"],\"cpu_usage_percent\":20,\"mem_usage_percent\":20,\"mem_usage_mb\":1024}]"
                }
            ]
        },
        ...
    }

参数说明：

namespace_selectors：空间选择，即哪些空间需要开启 flameshots
env: 配置环境变量信息
processes：执行命令，如果为空，则 flameshots 不生效

processes 通用字段说明：

service (String): 选填，上报到观测中心的服务名称。
language (String): 目标进程语言。目前支持 java。
command (String): 匹配进程命令行的正则表达式。
duration (String): 单次采集时长（例如 30s，1m）。注意：受限于执行超时，建议不超过 5 分钟。
tags (List): 自定义标签列表，建议包含 env，version 等元信息。
cpu_usage_percent (Int): CPU 触发阈值 (0-N)。多核环境下数值可能超过 100。
mem_usage_percent (Int): 内存使用率触发阈值 (0-100)。
mem_usage_mb (Int): 内存使用量绝对值触发阈值 (MB)。

当前配置 processes 可以实现所有 JAVA 服务，为了实践方便，当 cpu 使用率达到 20% 或内存使用率达到 20% 或内存使用值达到 1024m，则会触发执行 Profiling 操作。

复制代码

"processes": "[{\"command\":\"java\",\"duration\":\"60s\",\"events\":\"--all\",\"language\":\"java\",\"jdk_version\":\"-\",\"tags\":[\"env:testing\",\"version:1.0.0\"],\"cpu_usage_percent\":20,\"mem_usage_percent\":20,\"mem_usage_mb\":1024}]"

3. 启动

复制代码

root@root:~$ kubectl apply -f datakit-operator.yaml
root@root:~$ kubectl get pods -n datakit
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
datakit-4zg7q                       1/1     Running   0          15h
datakit-operator-849f868b78-zbcd9   1/1     Running   0          58s
datakit-wdtdq                       1/1     Running   0          15h

JAVA 应用

1. Yaml 配置

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: springboot-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: springboot-server
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: springboot-server
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/lr_715377484/springboot-server:flameshots
          name: springboot-server
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          ports:
            - containerPort:  8080
              protocol: TCP

          securityContext:
            seccompProfile:
              type: Unconfined

2. 启动应用

复制代码

root@root:~$  kubectl apply -f springboot-server.yaml
root@root:~$ kubectl get pods
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
springboot-server-d55fc79dd-48c95   2/2     Running   0          3s

3. 查看 `flameshot` 执行日志

需要指定 containerName 为 -c datakit-flameshot

复制代码

root@root:~$ kubectl logs -f springboot-server-d55fc79dd-48c95 -c datakit-flameshot
2026-01-15T03:55:58.090Z        ERROR        flameshot        flameshot/config.go:243        read config file failed, err:open /flameshot/flameshot.conf: no such file or directory
2026-01-15T03:55:58.092Z        INFO        flameshot        flameshot/monitor.go:78        start monitor, interval: 1s
2026-01-15T03:55:58.092Z        INFO        flameshot        flameshot/http.go:77        start http server on 10.187.217.101:8089
2026-01-15T03:55:58.092Z        INFO        flameshot        flameshot/http.go:78        profile start at /v1/profile
2026-01-15T03:55:58.092Z        INFO        flameshot        flameshot/http.go:79        prom http start at /metrics
2026-01-15T03:56:58.093Z        INFO        flameshot        flameshot/monitor.go:102        match: PID=7, name=java or cmd=java -jar app.jar

从启动日志上分析，已经找到了 java 服务，且 PID 为 7，等待触发事件

4. 触发阈值

访问应用

复制代码

root@root:~$ kubectl exec -it springboot-server-d55fc79dd-48c95  -- /bin/bash 
Defaulted container "springboot-server" out of: springboot-server, datakit-flameshot
springboot-server-d55fc79dd-48c95:/home/app#
springboot-server-d55fc79dd-48c95:/home/app# curl http://localhost:8080/profiling/generator
write success!springboot-server-d55fc79dd-48c95:/home/app#

再来看看 flameshot 执行日志，已触发了阈值 cpu_avg:36.60 且正常上报数据。

之后恢复了正常，正常之后则不会再产生 Profiling 数据，除非再次触发了阈值。

观测云平台

登录观测云平台，访问「应用性能检测」-「Profling」可以查看到刚刚上报的 Profling 信息

点击列表可以查看 Profling 详细信息，如 CPU 耗时、内存分配情况等，可以更深度的剖析应用代码性能损耗。

云原生 Profiling：零侵入、随用随取的动态采集实战

背景

Flameshot

实践

前提条件

DataKit

1. 下载 & 安装

2. 配置 datakit.yaml

3. 启动

DataKit Operator

1. 下载

2. 配置 datakit-operator.yaml

3. 启动

JAVA 应用

1. Yaml 配置

2. 启动应用

3. 查看 flameshot 执行日志

4. 触发阈值

观测云平台

2. 配置 `datakit.yaml`

2. 配置 `datakit-operator.yaml`

3. 查看 `flameshot` 执行日志