Để giám sát việc phân tích bộ nhớ trong quy trình CI/CD, bạn nên theo dõi các số liệu chính sau:
1. Thông lượng thu gom rác: Chỉ số này đo lường lượng thời gian dành cho các hoạt động thu gom rác so với tổng thời gian thực hiện. Giá trị thấp hơn cho thấy việc quản lý bộ nhớ tốt hơn[1].
2. Thời gian tạm dừng thu gom rác trung bình: Chỉ số này đo thời gian trung bình mà ứng dụng tạm dừng trong quá trình thu gom rác. Giá trị thấp hơn cho thấy ít tác động hơn đến hiệu suất ứng dụng[1].
3. Thời gian tạm dừng thu gom rác tối đa: Chỉ số này đo thời gian tối đa mà ứng dụng tạm dừng trong quá trình thu gom rác. Giá trị thấp hơn cho thấy ít tác động hơn đến hiệu suất ứng dụng[1].
4. Tốc độ tạo đối tượng: Chỉ số này đo tốc độ tạo đối tượng bởi ứng dụng. Giá trị cao hơn có thể cho thấy rò rỉ bộ nhớ hoặc việc sử dụng bộ nhớ không hiệu quả[1].
5. Kích thước vùng heap đỉnh: Giá trị này đo lượng bộ nhớ tối đa mà ứng dụng sử dụng. Giá trị cao hơn có thể cho thấy rò rỉ bộ nhớ hoặc việc sử dụng bộ nhớ không hiệu quả[1].
6. Số lượng luồng: Điều này đo số lượng luồng hoạt động trong ứng dụng. Giá trị cao hơn có thể cho thấy mức sử dụng bộ nhớ tăng lên[1].
7. Trạng thái luồng: Điều này đo lường sự phân bổ của các luồng trên các trạng thái khác nhau (ví dụ: đang chạy, đang ngủ, bị chặn). Điều này có thể giúp xác định các vấn đề liên quan đến bộ nhớ[1].
8. Nhóm luồng: Điều này đo số lượng nhóm luồng trong ứng dụng. Giá trị cao hơn có thể cho thấy mức sử dụng bộ nhớ tăng lên[1].
9. Bộ nhớ bị lãng phí: Chỉ số này đo lượng bộ nhớ không được sử dụng hiệu quả. Giá trị cao hơn có thể cho thấy rò rỉ bộ nhớ hoặc việc sử dụng bộ nhớ không hiệu quả[1].
10. Số lượng đối tượng: Giá trị này đo tổng số đối tượng trong ứng dụng. Giá trị cao hơn có thể cho thấy rò rỉ bộ nhớ hoặc việc sử dụng bộ nhớ không hiệu quả[1].
11. Số lượng lớp: Điều này đo lường số lượng lớp trong ứng dụng. Giá trị cao hơn có thể cho thấy mức sử dụng bộ nhớ tăng lên[1].
Bằng cách theo dõi các số liệu này, bạn có thể xác định sớm các vấn đề liên quan đến bộ nhớ trong vòng đời phát triển và tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ để đảm bảo hiệu suất ứng dụng hiệu quả.
Trích dẫn:[1] https://blog.heaphero.io/2018/07/10/micrometrics-for-ci-cd-pipeline/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/cicd-pipeline-metrics-palani-thiyagarajan
[3] https://thenewstack.io/using-dora-metrics-to-optimize-ci-pipelines/
[4] https://docs.gitlab.com/ee/user/analytics/ci_cd_analytics.html
[5] https://codilime.com/blog/continuous-monitoring-and-observability-in-devops/