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ARMS 持续剖析本次升级在存储计算引擎方面做了哪些优化?

#ARMS#存储引擎#火焰图#性能优化#查询效率

CNOps | 2026-03-20

ARMS 持续剖析本次升级在数据格式和查询引擎方面做了大量优化,核心改进是大幅提升了数据聚合的时间范围和查询效率:

升级前的痛点:火焰图数据结构复杂,大数据量的存储和聚合计算存在挑战。之前仅支持 1/5/15 分钟的数据聚合,部分产品甚至需要临时开启功能采集一段时间数据。这种方式在遇到不易复现的间歇性性能问题时,定位成本非常高。

升级后的效果:

  • 查询时间间隔从之前的分钟级扩展到天级别的数据聚合
  • 支持多实例、多线程等多维度的灵活聚合
  • 实现秒级聚合响应,即便查询天级别的大范围数据也能快速返回结果

这意味着用户可以对更长时间跨度的性能数据进行分析,不仅聚合范围更广,粒度也更细。对于定位那些具有周期性规律、偶发性出现的性能瓶颈问题尤为有效,无需再担心采集窗口太短而错过问题复现时机。