LTTng

一、LTTng简介       LTTng: (Linux Trace Toolkit Next Generation),它是用于跟踪 Linux 内核、应用程序以及库的系统软件包。LTTng 主要由内核模块和动态链接库(用于应用程序和动态链接库的跟踪)组成。它由一个会话守护进程控制,该守护进程接受来自命令行接口的命令。babeltrace 项目允许将追踪信息翻译成用户可读的日志,并提供一个读追踪

译者注：最近在看Linux内核追踪工具相关的东西，就看到了这篇论文《Combined Tracing of the Kernel and Applications with LTTng》，介绍了使用LTTng实现用户空间追踪，并能与内核空间追踪关联并进行分析。 其实本文更像一篇论文总结博客，不是纯粹的翻译！所以也没有严格的按照原文的句逗，大家学习知识就好。 --------------------

前略。 简单Makefile编写 因为编译要依赖LTTng的库，所以写几行makefile 避免重复敲命令行。 LTTNG_Lib = $(shell pkg-config --cflags --libs lttng-ctl lttng-ust) all: g++ my_lttng_ctl.cpp $(LTTNG_Lib) clean: rm a.out 启动 session dae

Start a session daemon 在使用lttng命令行工具之前，需要先有一个session daemon。 每一个user，都可以有一个自己的session daemon。但是对内核进行trace，必须要root的session daemon。 大多数情况，因为创建record session的指令lttng create会隐式创建一个session daemon。所以本指令不需要执

将Trace数据通过TCP发送走而不是保存在目标板上。 如果虚拟机作为上位机，需要网卡配置成桥接模式。 在上位机上打开 LTTng relay daemon: lttng-relayd 在目标板上开启record session 的时候，指定远程url: lttng create my-session --set-url=net://remote-system 具体的： Create a netw

     1. LTTng 介绍： LTTng: (Linux Trace Toolkit Next Generation),它是用于跟踪 Linux 内核、应用程序以及库的系统软件包.LTTng 主要由内核模块和动态链接库(用于应用程序和动态链接库的跟踪)组成。根据这个介绍我们大概可以知道需要安装LTTng模块、支持内核模块以及支持用户应用程序（C/C++、JAVA、Python, etc.）模

我试图了解C程序在汇编级别上的样子，所以我运行gdb并在主get_input上使用反汇编。该程序很短，因此我可以更好地遵循它。有2行我不明白。在 main（） 中的第一个是：

跟踪钩子宏是一个很强大的功能，用来收集嵌入式应用的相关数据。freeRTOS提供的源代码中的跟踪宏是空的，因此开发者可以根据自己的需求设计宏需要跟踪的数据，不使用的空的宏不会影响应用程序的时序。 如下几个使用跟踪宏的例子： 设置一个数字输出，用来表明当前执行的任务。可以使用逻辑分析仪来观察、记录、分析任务的执行序列及时序 相似的，可以设置模拟输出，比如电压，则可以使用示波器来观察时序 记录任务的执

问题内容： 我正在尝试遵循Web性能测试与WebDriver谷歌测试自动化大会演讲和ChromeDriver “性能日志”文档页面中提出的想法，以获取要提交给webtest稍后进行性能分析的跟踪数据。 如何使用 pythonselenium绑定 检索性能日志？ 我试图打印出驱动程序实例中可用的 但只有 而且我没有看到相关的命令行开关。 问题答案： 默认情况下， 性能日志是 禁用的 。 要启用它，请

跟踪行为控制着 Entity Framework Core 是否会在其变更跟踪器里维持实体实例的信息。如果实体是被跟踪的，任何检测到的该实体的变更都将在 SaveChanges() 时持久化到数据库中。Entity Framework Core 还会对已跟踪的、之前已加载到 DbContext 实例中的查询和实体进行相互的导航属性装配。 提示 你可以在 GitHub 上查阅当前文章涉及的代码样例。

KnockoutJs会在值更新时自动跟踪依赖项。 它有一个称为dependency tracker （ko.dependencyDetection）的对象，它充当了双方之间用于订阅依赖关系的中间件。 以下是依赖性跟踪的算法。 Step 1 - 每当您声明一个计算的observable时，KO立即调用其求值函数来获取其初始值。 Step 2 - 订阅被设置为评估者读取的任何可观察对象。 在应用程序中

随着服务的数量和复杂性的增加，跨数据中心的统一的可观察性变得越来越重要。Linkerd 的跟踪和度量工具旨在汇总，为所有服务的健康提供广泛而细致的洞察。Linkerd 作为服务网格的角色使其成为可观察性信息的理想数据源，特别是在多语言环境中。 当请求通过多个服务时，使用传统的调试技术来识别性能瓶颈变得越来越困难。分布式跟踪提供通过多个服务的请求的整体视图，允许立即识别延迟问题。 使用 linker