主要观点：介绍 Meta 的性能分析协调器 Strobelight，它结合多种技术提升效率和利用率，有众多默认连续运行的配置文件，能通过多种方式增强数据，如栈模式、Strobemeta 等，还利用符号化服务处理二进制地址，主要工具是 Scuba 和 Tracery，实现了诸多效率和延迟方面的成果，如“最大与号”的案例，团队正努力开源相关工具。
关键信息：

• Strobelight 结合多种技术为 Meta 提升效率，有 42 种不同的配置文件。
• 提供自动、定期收集的 profiling 数据，有动态采样等机制。
• 多种机制增强数据，如栈模式和 Strobemeta。
• 利用符号化服务处理二进制地址。
• 主要工具 Scuba 和 Tracery 用于数据可视化和分析。
• “最大与号”案例体现其显著成果。
  重要细节：
• Strobelight 用 eBPF 构建配置文件，工程师可按需或定时收集数据。
• 不同服务在不同主机上运行时，通过调整权重使数据可比较。
• LBR 配置文件用于 FDO 优化，事件配置文件收集多种性能事件。
• 符号化服务利用多种开源技术处理 DWARF 数据。
• Scuba 有多种可视化工具，Tracery 用于组合相关数据。
• 团队正努力开源 Strobelight 的配置文件和库。