Datadog Continuous Profiler を用いたパフォーマンス改善の事例紹介

ツール導入前の課題

弊社のバックエンドでは Ruby on Rails、DB は Amazon Aurora (MySQL) を使用しています。リクエストがスパイクするとアプリケーション全体が遅延する問題がありました。特に処理に時間がかかっていたリクエストについて Datadog APM の Trace で状況を確認すると、空白期間があったり mysql2 の実行時間が長いにも関わらず RDS のスロークエリログには遅いクエリはなく、アプリケーション側での問題であることがわかっていましたが、具体的な問題点がわからず改善策が見つけられませんでした。

どのような状態を目指していたか

Ruby や C のメソッドレベルでボトルネックを特定し、パフォーマンス改善に繋げることを目指しました。

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

Porfiler を導入したことにより、特定のリクエストにおける特定の時刻で実行されているメソッドや CPU の状況を確認できるようになりました。また別スレッドの状況も確認できるようになり、Ruby の GVL によるブロックが発生していることがわかりました。また処理に時間がかかっているメソッドも特定できたため、それらのメソッドの改善を行うことでリクエストの処理時間を短縮することができました。

どのような成果が得られたか

リクエスト全体の処理時間を 4 倍高速化することができました。またリクエストがスパイクしてもアプリケーション全体が遅延することがなくなりました。詳しくは弊社の 技術ブログ に記載しています。

料金体系の理解が難しいことに加えて、ページによって記載されている料金が異なったりするなど、導入によってどの程度のコストがかかるのかがわかりにくかったです。

Trace だけでは分からなかったことが Profiler を用いることで分かるようになるので、パフォーマンス改善を行いたい場合はおすすめします。

しかしコストは意外とかかるので、事前にサポートに連絡してコミットメントの利用を検討することをおすすめします。 また Profiler 自体の料金だけでなく、Datadog と AWS の通信量に対する従量課金も発生するので考慮しておくと良いと思います。