{"id":21631,"date":"2026-09-21T15:04:22","date_gmt":"2026-09-21T13:04:22","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/kernel-tracepoints-linux-performanceanalyse-tracing-focus\/"},"modified":"2026-09-21T15:04:22","modified_gmt":"2026-09-21T13:04:22","slug":"punkty-sledzenia-jadra-analiza-wydajnosci-systemu-linux-sledzenie-focus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/kernel-tracepoints-linux-performanceanalyse-tracing-focus\/","title":{"rendered":"Zrozumienie i wykorzystanie punkt\u00f3w \u015bledzenia j\u0105dra do analizy wydajno\u015bci w systemie Linux"},"content":{"rendered":"<p>Dzi\u0119ki punktom \u015bledzenia j\u0105dra (kernel tracepoints) rozumiem problemy z wydajno\u015bci\u0105 w systemie Linux a\u017c do samego j\u0105dra i mog\u0119 precyzyjnie zmierzy\u0107, gdzie traci si\u0119 czas. Korzystam z nich <strong>Punkty pomiarowe<\/strong>, aby monitorowa\u0107 procesy w harmonogramie, stosie wej\u015bcia\/wyj\u015bcia oraz \u015bcie\u017cce sieciowej \u2013 przy niewielkim dodatkowym nak\u0142adzie pracy i przejrzystych danych dotycz\u0105cych zdarze\u0144.<\/p>\n\n<h2>Punkty centralne<\/h2>\n<p>Poni\u017csze kluczowe aspekty pozwol\u0105 ci szybko zorientowa\u0107 si\u0119, na co zwracam uwag\u0119 podczas pracy z punktami \u015bledzenia.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Statyczny<\/strong> Zakotwiczone zdarzenia dostarczaj\u0105 wiarygodnych danych w kluczowych miejscach kodu.<\/li>\n  <li><strong>Niskie obci\u0105\u017cenie systemowe<\/strong> sprawia, \u017ce \u015bledzenie jest wykonalne nawet przy du\u017cym obci\u0105\u017ceniu.<\/li>\n  <li><strong>Rozbudowany ekosystem<\/strong> z wykorzystaniem narz\u0119dzi ftrace, perf, LTTng i eBPF.<\/li>\n  <li><strong>Ukierunkowana aktywacja<\/strong> a filtrowanie zapobiega zalewowi danych.<\/li>\n  <li><strong>Po\u0142\u0105czenie<\/strong> za pomoc\u0105 licznik\u00f3w wydajno\u015bci wskazuje \u0142a\u0144cuchy przyczynowo-skutkowe.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Staram si\u0119, by lista by\u0142a zwi\u0119z\u0142a i skupiam si\u0119 na <strong>Priorytety<\/strong> analizy. Dzi\u0119ki temu nie trac\u0119 czasu na sprawy drugorz\u0119dne i skupiam si\u0119 na najwa\u017cniejszych sygna\u0142ach. Wymienione punkty wyznaczaj\u0105 kierunek mojej praktycznej pracy \u2013 od pierwszego podejrzenia a\u017c po zweryfikowan\u0105 optymalizacj\u0119. W ten spos\u00f3b osi\u0105gam <strong>Przejrzysto\u015b\u0107<\/strong> oraz powtarzalno\u015b\u0107. Kieruj\u0119 si\u0119 danymi i kontroluj\u0119 ka\u017cdy etap.<\/p>\n\n<h2>Czym s\u0105 punkty \u015bledzenia j\u0105dra?<\/h2>\n\n<p>Punkt \u015bledzenia to statyczny punkt instrumentacji w kodzie j\u0105dra, kt\u00f3ry wyzwala zdarzenie zawieraj\u0105ce pola o okre\u015blonej strukturze. Widz\u0119 tam mi\u0119dzy innymi <strong>PID<\/strong>, sygnatury czasowe, wykorzystanie procesora, kody statusu lub dane dotycz\u0105ce rozmiaru, w zale\u017cno\u015bci od zdarzenia. Za pomoc\u0105 makr, takich jak TRACE_EVENT, j\u0105dro okre\u015bla miejsce, format i dostarczane dane. Zdarzenia te wyst\u0119puj\u0105 w istotnych obszarach, takich jak planowanie zada\u0144, operacje wej\u015bcia\/wyj\u015bcia blokowego, systemy plik\u00f3w czy \u015bcie\u017cki sieciowe. Mog\u0119 je aktywowa\u0107 w dowolnym momencie bez konieczno\u015bci wprowadzania poprawek do j\u0105dra lub nara\u017cania system\u00f3w produkcyjnych, co mi <strong>Planowanie bezpiecze\u0144stwa<\/strong> tam.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/linux-tracepoints-analyse-4875.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Dlaczego warto wykorzystywa\u0107 punkty \u015bledzenia do pomiaru wydajno\u015bci<\/h2>\n\n<p>Punkty \u015bledzenia pozostaj\u0105 niemal bezkosztowe w stanie nieaktywnym, a dopiero po ich w\u0142\u0105czeniu powoduj\u0105 niewielkie dodatkowe obci\u0105\u017cenie. Nawet przy aktywowanych zdarzeniach zazwyczaj odnotowuj\u0119 jedynie dodatkowe op\u00f3\u017anienie rz\u0119du kilkudziesi\u0119ciu nanosekund \u2013 co jest wystarczaj\u0105ce dla system\u00f3w o rygorystycznych <strong>Cele dotycz\u0105ce op\u00f3\u017anie\u0144<\/strong>. Poniewa\u017c s\u0105 one trwale zakorzenione w j\u0105drze, mog\u0119 sp\u00f3jnie powtarza\u0107 analizy w r\u00f3\u017cnych wersjach j\u0105dra. Ich ustrukturyzowane wyniki mo\u017cna niezawodnie analizowa\u0107 i dalej przetwarza\u0107. Dzi\u0119ki temu zyskuj\u0119 <strong>niezawodny<\/strong> Pomiary zamiast niejasnych fragment\u00f3w dziennika.<\/p>\n\n<h2>Sygnatury czasowe, zegary i kolejno\u015b\u0107<\/h2>\n<p>Aby prawid\u0142owo interpretowa\u0107 op\u00f3\u017anienia, zwracam uwag\u0119 na \u017ar\u00f3d\u0142o czasu. Zegary monotonne (np. CLOCK_MONOTONIC) s\u0105 bardziej niezawodne w pomiarach ni\u017c czas rzeczywisty, poniewa\u017c korekty NTP nie dzia\u0142aj\u0105 z moc\u0105 wsteczn\u0105. W systemach wielordzeniowych bufory na poszczeg\u00f3lnych procesorach dostarczaj\u0105 zdarzenia, kt\u00f3rych kolejno\u015b\u0107 jest poprawna w obr\u0119bie danego procesora, ale mi\u0119dzy procesorami mo\u017cna je por\u00f3wna\u0107 jedynie na podstawie znacznik\u00f3w czasu. Dlatego kalibruj\u0119 ten punkt widzenia: albo porz\u0105dkuj\u0119 zdarzenia wed\u0142ug poszczeg\u00f3lnych procesor\u00f3w, albo korzystam z narz\u0119dzi, kt\u00f3re synchronizuj\u0105 bufory i prawid\u0142owo rozwi\u0105zuj\u0105 konflikty na osi czasu. W przypadku bardzo ograniczonych bud\u017cet\u00f3w sprawdzam, czy podstawa TSC jest stabilna, aby odchylenia nie by\u0142y b\u0142\u0119dnie interpretowane jako jitter. W ten spos\u00f3b zapobiegam b\u0142\u0119dnym interpretacjom, gdy na przyk\u0142ad budzenie nast\u0119puje na procesorze 3, a zmiana kontekstu na procesorze 7.<\/p>\n\n<h2>Przegl\u0105d ekosystemu \u015bledzenia w systemie Linux<\/h2>\n\n<p>Korzystam z kilku narz\u0119dzi, kt\u00f3re wszystkie opieraj\u0105 si\u0119 na tych samych zdarzeniach Tracepoint. ftrace umo\u017cliwia szybk\u0105 aktywacj\u0119 za po\u015brednictwem systemu plik\u00f3w \u015bledzenia i nadaje si\u0119 do dora\u017anych kontroli z <strong>Widok na \u017cywo<\/strong>. Za pomoc\u0105 perf \u0142\u0105cz\u0119 punkty \u015bledzenia, liczniki sprz\u0119towe i pr\u00f3bkowanie, aby uwidoczni\u0107 korelacje. LTTng umo\u017cliwia d\u0142ugotrwa\u0142e rejestrowanie z du\u017c\u0105 cz\u0119stotliwo\u015bci\u0105 zdarze\u0144 i niewielkim obci\u0105\u017ceniem dodatkowym, co ma kluczowe znaczenie dla dog\u0142\u0119bnych analiz. Narz\u0119dzia oparte na eBPF odczytuj\u0105 punkty \u015bledzenia, przeprowadzaj\u0105 agregacje w j\u0105drze i w ten spos\u00f3b redukuj\u0105 <strong>Ruch danych<\/strong> do przestrzeni u\u017cytkownika.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/linux_kernel_trace_4173.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Bufor pier\u015bcieniowy i kontrola strat<\/h2>\n<p>Za ka\u017cdym aktywnym zdarzeniem dzia\u0142a bufor pier\u015bcieniowy dla ka\u017cdego procesora. Dostosowuj\u0119 rozmiar tych bufor\u00f3w tak, aby amortyzowa\u0107 szczyty obci\u0105\u017cenia bez odrzucania zdarze\u0144. Wa\u017cne s\u0105 liczniki utraty danych i ostrze\u017cenia generowane przez narz\u0119dzia: W przypadku perf zwracam uwag\u0119 na licznik utraconych zdarze\u0144, a w przypadku ftrace sprawdzam statystyki odrzuconych zdarze\u0144 w tracefs. LTTng r\u00f3wnie\u017c sygnalizuje, gdy \u015bcie\u017cka konsumenta nie nad\u0105\u017ca. Je\u015bli dochodzi do utraty danych, zwi\u0119kszam rozmiar bufor\u00f3w, stosuj\u0119 bardziej rygorystyczne filtrowanie lub przeprowadzam agregacj\u0119 na wcze\u015bniejszym etapie. W scenariuszach typu \u201eFlight Recorder\u201c korzystam z migawek, kt\u00f3re zachowuj\u0105 dane z okresu wok\u00f3\u0142 zdarzenia wyzwalaj\u0105cego. W ten spos\u00f3b utrzymuj\u0119 wysok\u0105 jako\u015b\u0107 danych i unikam b\u0142\u0119dnych hipotez opartych na niekompletnych \u015bladach.<\/p>\n\n<h2>Wyb\u00f3r narz\u0119dzi: ftrace, perf, LTTng, eBPF<\/h2>\n\n<p>Cz\u0119sto zaczynam od polecenia \u201eperf\u201d, poniewa\u017c pozwala mi ono na wsp\u00f3ln\u0105 analiz\u0119 pr\u00f3bek, warto\u015bci liczbowych i punkt\u00f3w \u015bledzenia. Do szybkiej analizy zdarze\u0144 korzystam z \u201eftrace\u201d i w\u0142\u0105czam tylko te elementy, kt\u00f3re s\u0105 mi potrzebne <strong>Wydarzenia<\/strong> Darmowe. Z\u0142o\u017cone, d\u0142ugotrwa\u0142e sesje z wieloma procesorami ch\u0119tnie uruchamiam za pomoc\u0105 LTTng, poniewa\u017c niezawodnie rejestruje ono wysokie wska\u017aniki. Je\u015bli chc\u0119 przeprowadzi\u0107 agregacj\u0119 w j\u0105drze, korzystam z narz\u0119dzi \u015bledz\u0105cych opartych na eBPF, aby eksportowa\u0107 wy\u0142\u0105cznie zagregowane wska\u017aniki. Kto chce zag\u0142\u0119bi\u0107 si\u0119 w perf, znajdzie praktyczne wskaz\u00f3wki w artykule po\u015bwi\u0119conym <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/narzedzie-linux-perf-analiza-waskich-gardel-procesora-optymalizacja-obciazenie-serwera-profilowanie\/\">narz\u0119dzie perf<\/a>, co jest pomocne zar\u00f3wno dla pocz\u0105tkuj\u0105cych, jak i zaawansowanych.<\/p>\n\n<h2>Powtarzalno\u015b\u0107 i automatyzacja sesji<\/h2>\n<p>Zapisuj\u0119 parametry udanych sesji jako \u201eprzepis\u201d: aktywowane zdarzenia, filtry, rozmiary bufor\u00f3w, cz\u0119stotliwo\u015bci pr\u00f3bkowania i czas trwania. Dodatkowo dokumentuj\u0119 wersj\u0119 j\u0105dra, wersje narz\u0119dzi, topologi\u0119 procesora oraz ustawienia zasilania, aby p\u00f3\u017aniejsze pomiary by\u0142y por\u00f3wnywalne. Dzi\u0119ki temu w razie potrzeby mog\u0119 powt\u00f3rzy\u0107 sesj\u0119 bez zmian, przenie\u015b\u0107 j\u0105 na inne hosty lub zautomatyzowa\u0107 w potokach CI. W przypadku d\u0142u\u017cszych analiz zapisuj\u0119 dane surowe i bezpo\u015brednio po pomiarze generuj\u0119 podsumowania (histogramy, percentyle, mapy cieplne). Pracuj\u0119 iteracyjnie: kr\u00f3tkie, ukierunkowane przebiegi, analiza, doprecyzowanie hipotezy \u2013 i ponowny pomiar. W ten spos\u00f3b nie gubi\u0119 si\u0119 w danych, lecz formu\u0142uj\u0119 wiarygodne wnioski przy minimalnym czasie trwania p\u0119tli.<\/p>\n\n<h2>Scenariusze zastosowa\u0144 w praktyce<\/h2>\n\n<p>W przypadku harmonogramu obserwuj\u0119 zmiany kontekstu, wybudzenia i interakcje z kolejk\u0105, aby wykry\u0107 nadmierne prze\u0142\u0105czanie lub nieodpowiednie priorytety. W stosie blok\u00f3w koreluj\u0119 wysy\u0142anie i zako\u0144czenie \u017c\u0105da\u0144 z g\u0142\u0119boko\u015bci\u0105 i rozmiarem kolejki, dzi\u0119ki czemu wykrywam <strong>Przechowywanie<\/strong>-wykrywam w\u0105skie gard\u0142a. W \u015bcie\u017cce sieciowej \u015bledz\u0119 przychodz\u0105ce i wychodz\u0105ce pakiety oraz kolejki, aby zrozumie\u0107 \u0142a\u0144cuchy op\u00f3\u017anie\u0144 dla poszczeg\u00f3lnych przep\u0142yw\u00f3w. W przypadku wywo\u0142a\u0144 systemowych sprawdzam cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 i op\u00f3\u017anienia, aby wykry\u0107 nieprawid\u0142owo\u015bci w \u015bcie\u017ckach krytycznych. W razie potrzeby \u0142\u0105cz\u0119 to z licznikami sprz\u0119towymi, aby b\u0142\u0119dy pami\u0119ci podr\u0119cznej, b\u0142\u0119dne przewidywania rozga\u0142\u0119zie\u0144 i zdarzenia wej\u015bcia\/wyj\u015bcia mia\u0142y <strong>\u0142a\u0144cuch przyczynowo-skutkowy<\/strong> wynik.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/kernel-tracepoints-linux-8101.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Konkretne nazwy zdarze\u0144 i interpretacja p\u00f3l<\/h2>\n<p>Wybieram zdarzenia tak, aby przy pomocy niewielkiej liczby punkt\u00f3w pomiarowych m\u00f3c w pe\u0142ni odtworzy\u0107 \u015bcie\u017ck\u0119. Sprawdzony zestaw podstawowy:<\/p>\n<ul>\n  <li>Harmonogram: sched:sched_switch (poprzednie\/nast\u0119pne polecenie, poprzedni stan), sched:sched_wakeup oraz sched:sched_wakeup_new (\u017ar\u00f3d\u0142o wybudzenia, docelowy procesor)<\/li>\n  <li>Block-I\/O: block:block_rq_issue, block:block_rq_complete (sektory, rozmiar, urz\u0105dzenie, op\u00f3\u017anienie w jednostkach delta)<\/li>\n  <li>Sie\u0107: net:net_dev_queue, net:netif_receive_skb (kolejkowanie i odbi\u00f3r), tcp:tcp_retransmit_skb (ponowne transmisje)<\/li>\n  <li>Wywo\u0142ania systemowe: syscalls:sys_enter_*, syscalls:sys_exit_* (czas trwania jednego wywo\u0142ania, kody b\u0142\u0119d\u00f3w)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Najpierw sprawdzam znaczenie p\u00f3l, aby poprawnie ustali\u0107 korelacje: z pola prev_state odczytuj\u0119 zadania w stanie u\u015bpienia, a z p\u00f3l dotycz\u0105cych procesora rozpoznaj\u0119 przep\u0142ywy danych mi\u0119dzy gniazdami. W przypadku zdarze\u0144 sieciowych uwzgl\u0119dniam, o ile s\u0105 dost\u0119pne, metadane przep\u0142ywu (np. porty), aby pogrupowa\u0107 op\u00f3\u017anienia wed\u0142ug poszczeg\u00f3lnych po\u0142\u0105cze\u0144. W ten spos\u00f3b uzyskuj\u0119 \u015bcie\u017cki, kt\u00f3re faktycznie pokrywaj\u0105 si\u0119 z obserwowanym zachowaniem w us\u0142udze.<\/p>\n\n<h2>Krok po kroku: od pytania do sesji \u015bledzenia<\/h2>\n\n<p>Zawsze zaczynam od jasno sformu\u0142owanego pytania, na przyk\u0142ad: \u201eDlaczego czasy odpowiedzi wyd\u0142u\u017caj\u0105 si\u0119 w okresach szczytowego obci\u0105\u017cenia?\u201c. Ten krok zmusza mnie do znalezienia w\u0142a\u015bciwej <strong>Podsystem<\/strong> do wyboru: harmonogram, sie\u0107, blok, system plik\u00f3w lub zarz\u0105dzanie pami\u0119ci\u0105. Nast\u0119pnie wy\u015bwietlam odpowiednie punkty \u015bledzenia za pomoc\u0105 polecenia \u201eperf list\u201c lub w systemie plik\u00f3w \u015bledzenia i notuj\u0119 istotne pola. Konfiguruj\u0119 sesj\u0119, ustawiam filtry na pola PID, CPU lub zdarze\u0144 oraz okre\u015blam bufor i czas trwania. Nast\u0119pnie uruchamiam scenariusz obci\u0105\u017cenia, a potem analizuj\u0119 rozk\u0142ady op\u00f3\u017anie\u0144, kolejno\u015bci i korelacje, zanim zweryfikuj\u0119 hipotez\u0119 i ponownie zmierz\u0119 zmian\u0119, aby <strong>Efekt<\/strong> aby potwierdzi\u0107.<\/p>\n\n<h2>Filtrowanie i korelacja: PID-y, TID-y, cgroups i przep\u0142ywy<\/h2>\n<p>Precyzyjne filtry pozwalaj\u0105 mi zaoszcz\u0119dzi\u0107 czas. W zale\u017cno\u015bci od celu korzystam z filtr\u00f3w PID\/TID, selekcji procesor\u00f3w lub filtr\u00f3w cgroup, aby zachowa\u0107 granice kontener\u00f3w lub us\u0142ug. Gdy chc\u0119 zrozumie\u0107 op\u00f3\u017anienia sieciowe, koreluj\u0119 zdarzenia na podstawie atrybut\u00f3w przep\u0142ywu (np. port \u017ar\u00f3d\u0142owy\/docelowy), aby oddzieli\u0107 ruch masowy od przep\u0142yw\u00f3w wra\u017cliwych na op\u00f3\u017anienia. W przypadku plik\u00f3w przypisuj\u0119 je wed\u0142ug adresu urz\u0105dzenia\/bloku lub grupuj\u0119 wed\u0142ug punktu montowania, w zale\u017cno\u015bci od narz\u0119dzia. W obszarze harmonogramu mierz\u0119 czas od wybudzenia do pierwszego `sched_switch` na docelowym procesorze; w ten spos\u00f3b widz\u0119 czas oczekiwania w kolejkach uruchomie\u0144 oddzielony od rzeczywistego czasu procesora.<\/p>\n\n<h2>Zarz\u0105dzanie kosztami og\u00f3lnymi: najlepsze praktyki<\/h2>\n\n<p>Aktywuj\u0119 tylko te punkty \u015bledzenia, kt\u00f3re naprawd\u0119 s\u0105 mi potrzebne, aby ograniczy\u0107 ilo\u015b\u0107 danych i dodatkowe obci\u0105\u017cenie. Filtrowanie wed\u0142ug PID, procesora lub p\u00f3l pozwala ograniczy\u0107 szum i oszcz\u0119dza\u0107 zasoby <strong>Bufor<\/strong>. Rozmiar bufora dostosowuj\u0119 do cz\u0119stotliwo\u015bci zdarze\u0144, aby nie straci\u0107 \u017cadnego zdarzenia. Sesje wyra\u017anie ograniczam czasowo i powtarzam je tylko wtedy, gdy chc\u0119 zweryfikowa\u0107 hipotez\u0119. W przypadku wyj\u0105tkowo cz\u0119stych zdarze\u0144 stosuj\u0119 pr\u00f3bkowanie lub agregacj\u0119 w j\u0105drze za pomoc\u0105 eBPF, aby analiza w przestrzeni u\u017cytkownika <strong>szczup\u0142y<\/strong> pozostaje.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/kernel_tracepoints_analyse_4512.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Por\u00f3wnanie: punkty \u015bledzenia a zdarzenia wydajno\u015bciowe<\/h2>\n\n<p>Oba podej\u015bcia wzajemnie si\u0119 uzupe\u0142niaj\u0105. Punkty \u015bledzenia wyja\u015bniaj\u0105 konkretne zdarzenia w podsystemach i dostarczaj\u0105 miarodajnych <strong>Pola<\/strong>. Wydarzenia zwi\u0105zane z wydajno\u015bci\u0105 daj\u0105 mi statystyczny wgl\u0105d w cykle, nieudane odwo\u0142ania do pami\u0119ci podr\u0119cznej czy rozga\u0142\u0119zienia. Analizuj\u0105c je \u0142\u0105cznie, dostrzegam, ile czasu si\u0119 traci i na kt\u00f3rym etapie pojawiaj\u0105 si\u0119 przeszkody. Poni\u017csza tabela pomaga w wyborze narz\u0119dzi i skupia si\u0119 na tym, czego potrzebuj\u0119 w kolejnym cyklu pomiarowym. S\u0142u\u017cy mi jako <strong>Lista ulubionych<\/strong> za przygotowanie sesji.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Aspekt<\/th>\n      <th>Punkty \u015bledzenia<\/th>\n      <th>Wydarzenia zwi\u0105zane z wydajno\u015bci\u0105 (perf)<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Stabilno\u015b\u0107<\/td>\n      <td>Zdarzenia statyczne w kluczowych miejscach j\u0105dra, w du\u017cej mierze zgodne z wersjami<\/td>\n      <td>W zale\u017cno\u015bci od licznik\u00f3w sprz\u0119towych i implementacji j\u0105dra<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Nad g\u0142ow\u0105<\/td>\n      <td>Niski, uzale\u017cniony od wydarze\u0144<\/td>\n      <td>Bardzo niski poziom podczas pr\u00f3bkowania<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Koncentracja<\/td>\n      <td>Konkretne zdarzenia w podsystemach<\/td>\n      <td>Wska\u017aniki dotycz\u0105ce ca\u0142ego systemu<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Format danych<\/td>\n      <td>Uporz\u0105dkowane, nadaj\u0105ce si\u0119 do odczytu maszynowego<\/td>\n      <td>Warto\u015bci pomiarowe, pr\u00f3bki, profile<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Typowe zastosowanie<\/td>\n      <td>\u201eCo\u201c i \u201ekiedy\u201c \u015bcie\u017cki<\/td>\n      <td>\u201eIle\u201c i \u201eIle to kosztuje\u201c<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<p>Lubi\u0119 zaczyna\u0107 od test\u00f3w wydajno\u015bciowych, aby zlokalizowa\u0107 og\u00f3lne w\u0105skie gard\u0142o, a nast\u0119pnie przechodz\u0119 do szczeg\u00f3\u0142\u00f3w za pomoc\u0105 punkt\u00f3w \u015bledzenia. Z drugiej strony, je\u015bli chc\u0119 zrozumie\u0107 \u015bcie\u017ck\u0119, najpierw w\u0142\u0105czam punkty \u015bledzenia, a p\u00f3\u017aniej dodaj\u0119 liczniki dla <strong>Kwantyzacja<\/strong>. Taka kolejno\u015b\u0107 pozwala zaoszcz\u0119dzi\u0107 czas i zapewnia ukierunkowane gromadzenie danych. Wa\u017cne jest, aby mie\u0107 na uwadze cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 zdarze\u0144, aby nie dosz\u0142o do utraty danych. W ten spos\u00f3b pozostaj\u0119 na bie\u017c\u0105co z <strong>Dyscyplina pomiarowa<\/strong> na dobrej drodze.<\/p>\n\n<h2>Ograniczenia, walidacja i kontrole krzy\u017cowe<\/h2>\n<p>Nie ka\u017cda \u015bcie\u017cka sterownika jest w pe\u0142ni monitorowana, a niekt\u00f3re rzadkie \u015bcie\u017cki b\u0142\u0119d\u00f3w nie pojawiaj\u0105 si\u0119 w logach. Dlatego por\u00f3wnuj\u0119 pomiary z alternatywnymi \u017ar\u00f3d\u0142ami informacji: licznikami, logami, testami syntetycznymi, a tak\u017ce prostymi pomiarami czasu w samej us\u0142udze. Je\u015bli \u015blady i liczniki nie zgadzaj\u0105 si\u0119, najpierw sprawdzam filtry i utrat\u0119 danych, a nast\u0119pnie podstaw\u0119 zegara. Zwracam r\u00f3wnie\u017c uwag\u0119 na zak\u0142\u00f3cenia: kompilacje debugowe, wysokie cz\u0119stotliwo\u015bci logowania lub haki bezpiecze\u0144stwa mog\u0105 powodowa\u0107 przesuni\u0119cia op\u00f3\u017anie\u0144. Tylko dzi\u0119ki wzajemnej weryfikacji mog\u0119 z ca\u0142\u0105 pewno\u015bci\u0105 potwierdzi\u0107, \u017ce znaleziona przyczyna faktycznie stanowi punkt wyj\u015bcia do optymalizacji.<\/p>\n\n<h2>Przyk\u0142ad: Pomiar op\u00f3\u017anie\u0144 w pami\u0119ci masowej<\/h2>\n\n<p>W bloku \u201eStack\u201d aktywuj\u0119 punkty \u015bledzenia dla wysy\u0142ania i zako\u0144czenia \u017c\u0105da\u0144 wej\u015bcia\/wyj\u015bcia. Podczas trwania testu obci\u0105\u017ceniowego rejestruj\u0119 sygnatury czasowe, rozmiar \u017c\u0105dania, urz\u0105dzenie i identyfikator PID, aby <strong>Op\u00f3\u017anienia<\/strong> dla ka\u017cdego procesu. Nast\u0119pnie sortuj\u0119 wyniki wed\u0142ug czasu trwania i generuj\u0119 histogramy, kt\u00f3re pokazuj\u0105 szczyty i warto\u015bci odstaj\u0105ce. W drugim cyklu analizy uwzgl\u0119dniam dodatkowo liczniki procesora, aby sprawdzi\u0107, czy obci\u0105\u017cenie obliczeniowe i op\u00f3\u017anienia we\/wy s\u0105 ze sob\u0105 powi\u0105zane. Na koniec dostosowuj\u0119 harmonogram operacji wej\u015bcia\/wyj\u015bcia, g\u0142\u0119boko\u015b\u0107 kolejki lub backend pami\u0119ci masowej i powtarzam pomiar, a\u017c do momentu, gdy <strong>Cele<\/strong> zosta\u0142y niezawodnie osi\u0105gni\u0119te.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/linux_tracepoints_analyse_4723.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Przyk\u0142ad: Analiza op\u00f3\u017anie\u0144 harmonogramu i budzenia<\/h2>\n<p>Gdy w\u0105tki wykazuj\u0105 \u201espiky\u201c zachowanie, mierz\u0119 czas od zdarzenia `sched:sched_wakeup` do pierwszego zdarzenia `sched:sched_switch` na docelowym procesorze. W ten spos\u00f3b oddzielam czas oczekiwania w kolejkach uruchamiania od rzeczywistego czasu wykonania. Grupuj\u0119 dane wed\u0142ug procesora, priorytetu i polityki (CFS\/RT), aby wykry\u0107 nieprawid\u0142owo\u015bci \u2013 na przyk\u0142ad gdy w\u0105tki o wysokim zapotrzebowaniu na zasoby procesora trafiaj\u0105 na przeci\u0105\u017cone rdzenie, mimo \u017ce istniej\u0105 wolne rdzenie. Je\u015bli zauwa\u017c\u0119 wiele przebudze\u0144 mi\u0119dzy procesorami (cross-CPU wakeups), sprawdzam powinowactwa (affinities) i przydzia\u0142 NUMA. W po\u0142\u0105czeniu z licznikami Perf dla nieudanych operacji LLC (LLC-Misses) potwierdzam, czy niew\u0142a\u015bciwe rozmieszczenie powoduje wzrost op\u00f3\u017anie\u0144 pami\u0119ci podr\u0119cznej. Niewielka korekta powinowactwa w\u0105tk\u00f3w lub parametr\u00f3w planowania cz\u0119sto przynosi w tym przypadku natychmiastowe, wymierne ulepszenia.<\/p>\n\n<h2>Wskaz\u00f3wki dotycz\u0105ce tworzenia \u015brodowisk sprzyjaj\u0105cych produktywno\u015bci<\/h2>\n\n<p>W\u0142\u0105czam \u015bledzenie poza oknami konserwacyjnymi tylko przy u\u017cyciu jasno zdefiniowanych filtr\u00f3w i w kr\u00f3tkich przedzia\u0142ach czasowych. Wcze\u015bniej sprawdzam cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 zdarze\u0144 na przyk\u0142adzie systemu testowego, aby m\u00f3c <strong>Bufor<\/strong> odpowiednio dostosowuj\u0119. W \u015brodowiskach produkcyjnych korzystam z agregacji wbudowanych w j\u0105dro, aby zmniejszy\u0107 obci\u0105\u017cenie przestrzeni u\u017cytkownika. W przypadku szybkiej diagnostyki ad hoc warto zapozna\u0107 si\u0119 z <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/bpftrace-szybsze-wykrywanie-problemow-z-serwerem-hostingowym-i-diagnoza\/\">bpftrace w hostingu<\/a>, bo dzi\u0119ki temu w ci\u0105gu kilku minut otrzymuj\u0119 pierwsze wyniki. Ka\u017cdy pomiar dokumentuj\u0119 od razu, \u017ceby m\u00f3c <strong>Powtarzalno\u015b\u0107<\/strong> prawdziwe.<\/p>\n\n<h2>Bezpiecze\u0144stwo, prawa i granice izolacji<\/h2>\n<p>\u015aledzenie w j\u0105drze wymaga odpowiednich uprawnie\u0144. Upewniam si\u0119, \u017ce system tracefs jest poprawnie zamontowany, i sprawdzam ustawienia systemowe, takie jak perf_event_paranoid czy kptr_restrict, kt\u00f3re mog\u0105 maskowa\u0107 szczeg\u00f3\u0142y. W wra\u017cliwych \u015brodowiskach ograniczam kr\u0105g os\u00f3b uprawnionych do aktywacji \u015bledzenia i ustanawiam procedury zatwierdzania. W przypadku konieczno\u015bci udost\u0119pnienia danych anonimizuj\u0119 nazwy proces\u00f3w lub adresy IP oraz definiuj\u0119 jasne zasady przechowywania \u015blad\u00f3w. W przypadku kontener\u00f3w obowi\u0105zuje zasada: u\u017cytkownik root w kontenerze nie ma automatycznie uprawnie\u0144 do odczytu zdarze\u0144 j\u0105dra hosta. Dlatego preferuj\u0119 \u015bledzenie z poziomu hosta lub korzystam z wyra\u017anych filtr\u00f3w cgroup, aby rejestrowa\u0107 wy\u0142\u0105cznie docelowe obci\u0105\u017cenie.<\/p>\n\n<h2>Lista kontrolna i typowe b\u0142\u0119dy<\/h2>\n\n<p>Najpierw definiuj\u0119 zapytanie, potem podsystemy, a nast\u0119pnie zdarzenia \u2013 w tej w\u0142a\u015bnie kolejno\u015bci. Przed uruchomieniem obci\u0105\u017cenia sprawdzam, czy rzeczywi\u015bcie uwzgl\u0119dni\u0142em wszystkie potrzebne pola. Nie zapomnij ustawi\u0107 filtr\u00f3w; niefiltrowane sesje szybko generuj\u0105 zalew danych i powoduj\u0105 przeci\u0105\u017cenie <strong>Pami\u0119\u0107<\/strong>. Sprawdzam wersj\u0119 j\u0105dra, nazwy zdarze\u0144 i opcje narz\u0119dzi, aby unikn\u0105\u0107 nieporozumie\u0144. W przypadku bardziej zaawansowanych proces\u00f3w eBPF rozszerzam konfiguracj\u0119 o <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/bcc-narzedzia-linux-wydajnosc-ebpf-obserwowalnosc-w-centrum-uwagi\/\">Narz\u0119dzia BCC<\/a>, aby wst\u0119pnie przetwarza\u0107 z\u0142o\u017cone wska\u017aniki w j\u0105drze systemu i eksportowa\u0107 wy\u0142\u0105cznie zagregowane sygna\u0142y, co <strong>Przejrzysto\u015b\u0107<\/strong> tworzy.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/linux-performance-analyse-5921.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>\u015aledzenie w kontenerach i maszynach wirtualnych<\/h2>\n<p>W konfiguracjach kontenerowych najlepiej filtruj\u0119 wed\u0142ug cgroup, aby zobaczy\u0107 dok\u0142adnie t\u0119 us\u0142ug\u0119, kt\u00f3ra mnie interesuje. W ten spos\u00f3b dokonuj\u0119 pomiar\u00f3w w \u015brodowiskach wielodost\u0119pnych bez uwzgl\u0119dniania obci\u0105\u017ce\u0144 innych u\u017cytkownik\u00f3w. W przypadku maszyn wirtualnych widz\u0119 tylko to, co dzieje si\u0119 w j\u0105drze go\u015bcia. \u015acie\u017cki Virtio\/vhost oraz strona hiperwizora pozostaj\u0105 niewidoczne bez \u015bledzenia hosta. W przypadku op\u00f3\u017anie\u0144 typu \u201eend-to-end\u201d koreluj\u0119 zatem pomiary go\u015bcia i hosta, je\u015bli chc\u0119 mie\u0107 pod kontrol\u0105 oba obszary wp\u0142ywu. Dodatkowo zwracam uwag\u0119 na synchronizacj\u0119 czasu mi\u0119dzy hostem a systemem-go\u015bciem, aby m\u00f3c sensownie nak\u0142ada\u0107 na siebie logi, metryki i \u015blady. Dzi\u0119ki tej dyscyplinie analizy pozostaj\u0105 wiarygodne nawet w \u015brodowiskach wirtualnych.<\/p>\n\n<h2>Podsumowanie: najwa\u017cniejsze wnioski<\/h2>\n\n<p>Punkty \u015bledzenia zapewniaj\u0105 mi stabilne punkty odniesienia w j\u0105drze i dostarczaj\u0105 uporz\u0105dkowane zdarzenia bez zb\u0119dnego balastu. Wykorzystuj\u0119 je do dok\u0142adnego <strong>Procesy<\/strong> zrozumie\u0107, zidentyfikowa\u0107 w\u0105skie gard\u0142a i w mierzalny spos\u00f3b zweryfikowa\u0107 zmiany. Korzystaj\u0105c z narz\u0119dzi ftrace, perf, LTTng i eBPF, dobieram odpowiednie narz\u0119dzie w zale\u017cno\u015bci od celu i w razie potrzeby \u0142\u0105cz\u0119 je ze sob\u0105. Jasno sformu\u0142owane pytania, rygorystyczne filtry i odpowiednie rozmiary bufor\u00f3w pozwalaj\u0105 utrzyma\u0107 niskie obci\u0105\u017cenie i zapewni\u0107 u\u017cyteczno\u015b\u0107 danych. Dzi\u0119ki temu szybciej znajduj\u0119 przyczyny, potwierdzam skuteczno\u015b\u0107 moich dzia\u0142a\u0144 i utrzymuj\u0119 <strong>Wydajno\u015b\u0107<\/strong> pod sta\u0142\u0105 kontrol\u0105.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dowiedz si\u0119, jak wykorzysta\u0107 punkty \u015bledzenia w j\u0105drze systemu Linux do skutecznej analizy wydajno\u015bci. Artyku\u0142 pokazuje, kt\u00f3re narz\u0119dzia do \u015bledzenia w systemie Linux opieraj\u0105 si\u0119 na punktach \u015bledzenia oraz jak za ich pomoc\u0105 zidentyfikowa\u0107 rzeczywiste w\u0105skie gard\u0142a.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":21624,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[],"class_list":["post-21631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":"1790008692:1","_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"106","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"kernel tracepoints","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"21624","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21631","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21631"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21631\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/21624"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}