# ali-trace 这个仓库现在按两阶段组织: 1. `trace_formatter` 负责把 provider 原始 trace 整理成统一的 formatter 输出。 2. `trace_analyzer` 只分析 formatter 产出的 `*-raw.jsonl`,以及同源 build-release 产出的带 `hash_ids` 的 release jsonl。 主约束: - `trace_analyzer` 不再直接处理 provider-native 原始日志。 - `details/` 只放画图所需数据。 - `figures/` 只放最终图片。 - 当前主分析入口只维护 13 张图,对应的数据也只保留为这 13 张图服务的最小集合。 朴素 wall-clock 时间字段如 `time` 按 `UTC+8` 解释。 ## Install ```bash uv sync ``` ## Step 1: Format Raw Trace 把原始 trace 格式化成一个统一、按时间排序的 `*-raw.jsonl`。 格式化整个目录: ```bash python -m trace_formatter format trace-glm5 ``` 格式化单个原始 shard: ```bash python -m trace_formatter format trace-qwen3-coder/0419-1500-1700.jsonl ``` 默认输出: ```text trace-*-formatted/-raw.jsonl ``` formatter 会做这些事: 1. 提取 provider 原始 trace,输出统一 schema 的 `*-raw.jsonl`。 2. 基于 `user_id + messages` 重建 logical session,并更新 `session_id / parent_request_id / turn / chat_id`。 3. 保留 analyzer 需要的字段,包括: - `canonical_prompt` - `usage` - 原始 `raw_messages` - `meta.total_cost_time_ms` - `meta.backend_first_request_time_ms` - `meta.backend_first_response_time_ms` 4. 对像 `Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` 这种自带 `tool_parser.py` 的模型,优先使用模型自带 parser 做 `messages -> canonical_prompt`。 对于像 `0417-1500-1530.jsonl` 这种文件名,formatter 还会推断时间窗口,并按 ready-time 截断,避免把窗口外请求拼进结果。 示例: - `trace-glm5` -> `trace-glm5-formatted/041715-041717-raw.jsonl` - `trace-qwen3-coder/0419-1500-1700.jsonl` -> `trace-qwen3-coder-formatted/041915-041917-raw.jsonl` ## Step 2: Build Release Trace 从 `*-raw.jsonl` 构建 open-source-ready release jsonl。 ```bash python -m trace_formatter build-release trace-glm5-formatted/041715-041717-raw.jsonl --jobs 16 ``` 默认输出: ```text trace-*-formatted/.jsonl ``` 这个 release 文件包含 tokenizer/block 化后的 `hash_ids`,供 kvcache 理论复用分析使用。 ## Step 3: Analyze Formatted Trace 主分析入口: ```bash python -m trace_analyzer analyze trace-glm5-formatted/041715-041717-raw.jsonl ``` 默认输出布局: ```text outputs/ analysis/ -/ features.csv summary.json report.md analysis_snapshot.json details/ figures/ ``` 例如: - `trace-glm5-formatted/041715-041717-raw.jsonl` -> `outputs/analysis/glm5-041715-041717/` - `trace-qwen3-coder-formatted/041915-041917-raw.jsonl` -> `outputs/analysis/qwen3-coder-041915-041917/` `analyze` 会自动寻找同目录 sibling release 文件,也就是把 `*-raw.jsonl` 的 `-raw` 去掉后的 `.jsonl`。如果没有,需要先执行 `trace_formatter build-release`。 ### `details/` 当前只保留的数据 `details/` 是数据层,不再放 PNG。 - `request_metrics.csv` 请求级主表。用于: - input/output length - session turns / turn 维度请求长度 - trigger role 占比 - tool-call output length / latency / added context - bucket reuse ratio - `theoretical_block_reuse_gaps.csv` 相同 kvcache block 每次 reuse 与上次 reuse/首次出现的时间间隔分布。 - `theoretical_block_lifetimes.csv` 每个 block 从首次出现到最后一次 reuse 的生命周期。 - `theoretical_alive_block_timeline.csv` 存活 block 数量随时间变化的事件时间线。 - `session_bucket_boundary_miss.csv` session 前后轮请求跨分桶带来的 miss / reused-block loss 按 child bucket 的汇总。 - `details_summary.json` details schema 版本、分桶定义、全局 reuse 汇总。 - `progress.json` 大 trace 运行时的进度与资源占用信息。 ### `figures/` 当前只保留的 13 张图 `figures/` 是展示层,只放图片和轻量说明文件。 1. `01_input_output_length_cdf.png` 2. `02_session_turns_cdf.png` 3. `03_request_length_by_turn.png` 4. `04_request_trigger_role_pie.png` 5. `05_tool_call_output_length_cdf.png` 6. `06_tool_call_latency_cdf.png` 7. `07_consecutive_tool_call_count_cdf.png` 8. `08_tool_call_added_context_cdf.png` 9. `09_kvcache_block_reuse_time_cdf.png` 10. `10_kvcache_block_lifecycle_cdf.png` 11. `11_alive_kvcache_blocks_timeline.png` 12. `12_bucket_kvcache_reuse_ratio.png` 13. `13_session_cross_bucket_kvcache_miss.png` 另外还有: - `manifest.json` - `README.md` 所有图片都输出为 `600dpi` 的 PNG。 ## Repo Structure 下面是当前推荐关注的代码结构,方便判断哪些文件是主路径、哪些是兼容/旧路径。 ### Top Level - `pyproject.toml`: 包配置、依赖、CLI entrypoints。 - `README.md`: 使用说明和当前代码结构。 - `trace_formatter/`: formatter 和 release builder。 - `trace_analyzer/`: analyzer。 - `trace_model_meta/`: tokenizer / chat template / model-specific parser 资源。 - `tests/`: 回归测试。 ### `trace_formatter/` - `trace_formatter/cli.py`: `format` / `build-release` CLI。 - `trace_formatter/formatting.py`: formatter 主逻辑和 release builder 主逻辑。 - `trace_formatter/raw_parser.py`: provider/model-specific message 解析,以及 `messages -> canonical_prompt`。 - `trace_formatter/sessionization.py`: logical session 重建。 - `trace_formatter/time_windows.py`: shard 时间窗口解析和 ready-time 截断。 ### `trace_analyzer/` - `trace_analyzer/cli.py` 主 CLI。`analyze` 走当前主路径: `preparation.py -> resume_advanced.py -> reporting.py -> figures.py` - `trace_analyzer/parser.py` 只负责读取 formatter 生成的 `*-raw.jsonl`,反序列化成 `TraceRecord`。 它不是 stale,`parse / features / report / study` 这些子命令都在用。 - `trace_analyzer/models.py` analyzer 内部 dataclass schema 边界。 它不是 stale,`parser.py`、`features.py`、`report.py` 都依赖它。 - `trace_analyzer/preparation.py` 流式读取 `*-raw.jsonl`,生成 `features.csv`。 它是 `analyze` 主路径的第一步,不是 stale。 - `trace_analyzer/features.py` 从 `TraceRecord` 提取请求级 feature。 - `trace_analyzer/resume_advanced.py` 当前 `analyze` 主路径的数据层明细分析器。 现在只负责生成 `details/` 下的画图数据,不再生成 PNG,也不再写大量 transition/context-change/agentic 的旧产物。 - `trace_analyzer/figures.py` 当前唯一的绘图入口。 现在统一从 `details/` 读数据,输出 `figures/` 下的 13 张图。 - `trace_analyzer/reporting.py` 从 `features.csv` 和 `details_summary.json` 生成 `summary.json / report.md / analysis_snapshot.json`。 - `trace_analyzer/report.py` 旧的 record-oriented report path,主要服务 `parse / features / report / study` 这些 in-memory 子命令。 - `trace_analyzer/study.py` 兼容保留的旧 in-memory study 路径与辅助函数集合,主要给 `study` 子命令使用。 它不再是 `analyze` 主路径的明细产物生成入口。 - `trace_analyzer/helpers.py` 小工具函数。 - `trace_analyzer/layout.py` `details/` / 旧 `advanced/` 的路径兼容和存在性判断。 ### `trace_model_meta/` - `trace_model_meta/registry.py`: model family 推断、tokenizer/chat-template 解析。 - `trace_model_meta/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct/qwen3coder_tool_parser.py`: Qwen3-Coder 自带 tool parser,formatter 会优先使用它来做 tool-call prompt 序列化。 ### `tests/` - `tests/test_ali_trace_pipeline.py`: formatter + analyzer 主流程回归。 - `tests/test_trace_analyzer.py`: analyzer 单元测试和子命令测试。 ## Design Notes 当前代码清理后的边界是: - trace format 工作集中在 `trace_formatter/` - trace analyze 工作集中在 `trace_analyzer/` - `trace_analyzer` 分析输入是 formatter 产出的 `*-raw.jsonl`,而不是 provider-native raw - `details/` 只放数据 - `figures/` 只放图片