Как искать проблемы производительности в Python

У каждого бывают ситуации, когда сервис в проде начинает тормозить. Клиенты жалуются, дашборды пестрят красными графиками, а перед глазами открывается бездна метрик, логов и трейсов. В этот момент возникает непреодолимое желание открыть профайлер и начать оптимизировать наугад. И это главная ошибка.

Меня зовут Юра Ашуров, я тимлид в Точка Банк. В статье расскажу, почему не стоит начинать расследование с профайлера и какие метрики помогают сузить область поиска. Всё это — на примере двух реальных кейсов с высоконагруженными проектами.