之前我们介绍了CPU，Cache，主要在原理上理解如何充分调用CPU的性能（Why），接着又学习了SIMD技术，算是在编程层面上发挥CPU的并行计算能力（How）。今天，我们来一个不那么复杂的，谈一下如何使用性能分析工具，发现程序的Hotspot（Where），毕竟，工欲善其事必先利其器。
发布于 2018-11-12 16:14 更新于 2018-11-28 08:25
NetBeans profiler是一个NetBeans IDE插件，主要为NetBeans IDE提供性能分析相关的功。NetBeans IDE是一个开源的集成开发环境。它很好地支持所有Java应用类型（包括Java SE、JavaFX、Java ME、Web、EJB和移动应用）的开发。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
性能分析是分析应用程序性能来改进代码质量的常用方法，最流行的可视化性能分析方法是生成火焰图。
嗨，猫头虎博主今天带来了Go程序性能分析的洞见。🔍 这不仅仅是一次技术概览，而是一次深入探讨如何利用Go的性能工具来优化你的Go程序，让它更快、更高效。一起来看看如何用这些强大的工具将你的Go代码提速吧！
專 欄 ❈Pytlab，Python中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 We should forget about small efficiencies,
Python性能分析与优化 一个优秀的程序员，在保证业务正常的条件下都会追求自己的程序更快、更省。更快：运行时间短；更省：相对节省计算机资源（比如：CPU、Memory）。一般都是以这两种衡量方式来度量自己的程序及进一步优化自己程序的空间。更专业的性能分析软件一般有两类方法论：event-based profiling和statistical profiling 。 Event-based Profiling 并不是所有编程语言都支持这类性能分析，支持这类分析的语言主要有： Java:JVMTI（JVM
上一节介绍了《PHP性能分析之Xhprof的安装》（点击查看详情）。 这一节来介绍下Xhprof的具体使用。 Xhprof的使用方式，直接贴示例代码，如下： //在代码的开头处添加启动“xhprof性能分析器”函数 xhprof_enable(); function test(){ for($i=0; $i<10000; $i++){ ...... } } test(); //在代码的结束处添加“停止xhprof分析器”函数 $xhprofData = xhprof_d
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题，比如文件、网络、数据库的连接未释放，未优化的算法等。随着应用程序的持续运行，可能会造成整个系统运行效率下降，严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题，在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
Perf 是一个 Linux 性能分析工具。它可以帮助我们找出程序的性能瓶颈，提高代码运行效率。Perf 的全称是 Performance Counters for Linux (PCL)。它是 Linux 内核中一种用于性能分析的子系统，通过统计硬件和软件事件，帮助我们了解程序的运行情况。
当您学会使用 eBPF 性能分析解锁详细洞察时，不可靠的数据将成为过去。了解如何细粒度且高效地监控 CPU、内存和网络数据。
对于这些指标，我通过监控和收集它们的数值，并对它们进行分析和比较，来理解系统的性能情况。通过和系统的预期性能目标进行比较，我可以确定系统中存在的性能问题，并根据这些指标的变化来判断性能调优的效果。同时，我也可以借助工具和框架来对这些指标进行可视化展示和分析，以更好地理解系统的性能状况。
性能分析是分析应用程序性能以改善代码段性能的行为。可视化配置文件并快速识别性能问题的最流行方法之一是生成 “火焰图”。例如下图
在2023年早些时候，Go 1.20发布了供用户测试的概要版本的基于性能分析的优化（PGO）[2]。经过解决预览版已知的限制，并得益于社区反馈和贡献的进一步改进，Go 1.21中的PGO支持已经准备好供一般生产使用！请查阅性能分析优化用户指南[3]以获取完整的文档。
JProbe是一个企业级的Java剖析器，提供对内存使用，性能和测试覆盖率的智能诊断。它使得开发人员能快速查找和修复应用程序代码的性能和稳定性问题的根本原因，这些问题影响组件和集成的完整性。 JProbe提供了三种类型的分析：
去年学习Go语言时，有位同学说了一句让我至今仍深刻记忆的话：“我们有足够多的工具来进行性能分析，以找出性能问题的根源”。
perf 是Linux的一款性能分析工具，能够进行函数级和指令级的热点查找，可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率，从而定位性能瓶颈。
Profile 是分析应用程序性能来改进代码质量的常用方法，最流行的可视化性能分析方法是生成火焰图。
xhprof是php的一个性能分析扩展,它可以帮助我们查看php执行情况,有助于我们优化php的执行语句.
JProfiler是一款专业的Java应用程序性能分析工具，可帮助开发人员识别和解决Java应用程序中的性能问题。JProfiler支持Java SE、Java EE和Android平台，提供了多种分析选项，包括CPU分析、内存分析和线程分析等。
Lua性能分析本来有一些现成的工具，比如LuaProfile，不幸的是这货不支持luajit，另外LuaStudio虽然挺好用但是是收费的。 比较不爽，刚好Lua本身提供钩子功能，用来写调试工具和性能分析工具都比较简单，索性就自己写一个。
pprof是Go语言的一个性能分析库，它可以帮助开发者找出程序中的性能瓶颈。pprof提供了CPU分析、内存分析、阻塞分析等多种性能分析功能。
一波3D相关的LayaAir引擎功能更新来了，LayaAir 2.12不仅带来了重磅的性能分析工具，纹理压缩格式也新增支持了开发者期待的ETC2与ASTC。3D引擎中还增加了骨骼遮罩功能、RenderTexture的抗锯齿功能，以及优化引擎库大小等等。本篇会分别详细介绍。
项目链接，fork一下即可使用 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4482932?contributionType=1 Paddle模
最近计划用三篇文章讲述一下Golang应用性能分析，本文是第一篇，先来介绍Go语言自带的性能分析库pprof怎么使用，后面两篇会讲解怎么用pprof对Echo或者Gin框架开发的应用进行性能分析以及如何使用pprof对gRPC 服务进行性能分析。
在上一节基准测试中我们研究了对单个函数进行基准测试，这个的使用场景是在你已经提前知道瓶颈在哪里时很有用。
项目链接，fork一下即可使用 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4482932?contributionType=1 Paddle
在最近一次团队远足中，工程团队讨论了一个主题，即提高Filebeat的性能。我们的想法是生成和审查pprof性能分析文件，识别代码库中的改进区域。特别是，我们研究了在特定日志使用场景下的内存性能分析文件。
Xdebug是一个功能强大的PHP调试和分析工具。它为开发人员提供了许多有用的功能，包括代码调试、性能分析、代码覆盖率分析等。本篇博客将详细介绍如何在PHP中安装和配置Xdebug模块。
Playwright Profiler是Playwright的一个扩展工具,用于分析和优化Playwright测试的性能。作为自动化测试工程师,掌握性能分析与优化是非常重要的技能。本章我们将学习如何使用Playwright Profiler进行测试性能分析与优化。
在项目开发维护时，经常会对处理耗时较长的代码进行重构，那么该如何知道方法处理用了多长时间呢？到底该怎么实现呢？
在不断发展的软件开发领域，性能是至关重要的。应用程序的效率可以决定其成功与否，而在优化软件性能方面发挥关键作用的关键元素之一是垃圾收集（GC）。这是一个确保内存有效分配和回收的过程，从而防止内存泄漏并增强应用程序可靠性。
因为昨天在7DGroup的群里有个人一直在问问题，所以约了一个晚上8点的会开始直播在线性能分析，针对他的那个系统做一次全面的分析，免得再一直问。
算法是一组有序的操作步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程，以输入数据作为起点，经过一系列明确定义的步骤，最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征：
针对虚拟机中CPU硬件性能事件与软件代码匹配不够准确的问题，腾讯云技术团队经过深入研究和硬件探索，自主设计了Guest PEBS（精确事件采样技术) 特性在KVM上的虚拟化方案。这项技术的独到之处在于，让虚拟机上CPU运行数据从此由“黑盒”变成了“白盒”，云上开发者从此能够随时随地洞察CPU的运行状态和数据。
学会对应用系统进行运行时数据采集与性能分析是软件工程实践常用的基本技能。通常使用 profile 表示性能分析与采集，或者使用 profiling 代表性能分析这个行为。比如 Java 语言中相关的工具为 jprofiler，意为 Java Profiler。
IntelliJIDEA v2020.1向调试器添加数据流分析辅助，它根据程序执行的当前状态预测和显示可能的异常，并始终为真/始终为假条件。
Seven ways to Profile Go Applications by Dave Cheney at Golang UK Conf. 2016
在本文中，我将介绍性能分析的基本概念和不同类型的开源 Java 分析器，让你可以根据自己的需要选择最适合的分析器，并了解这些工具大致的工作原理。
在Go程序开发中，理解工具链的各个组成部分对于有效地解决bug和优化性能至关重要。本文将深入探讨Go语言中的一个较少被提及但功能强大的工具——addr2line。这个工具主要用于将程序中的地址转换成文件名和行号，从而帮助开发者更准确地定位问题。
大家肯定也都或多或少的写过一些Groovy代码，但由于不支持代码提示及编译时检查，使用Groovy开发的体验并不太好，Android Gradle插件4.0之后支持在Gradle构建配置中使用Kotlin 脚本 (KTS)，用于替代 Groovy（过去在 Gradle 配置文件中使用的编程语言）。
PHP 运行环境的性能考虑在 php 深入学习中需要逐步强化意识，并着手实现，其中对于性能分析的相关工具也需要有一定的掌握，比如压力测试工具 Apache Benchmark，Opcode 代码分析工具 vld，PHP 性能分析工具 XHProf，另外，对于日常编写代码时，也需要考虑 PHP 自身的特性，进行扬长避短，使用 isset 而不用 array_key_exists 方法，以及尽可能规避 PHP 自带的魔术方法。对 PHP 的运行流程也需要有一个大致的了解，知道 Opcode 在 PHP 执行过程中的阶段。需要逐渐加深对 PHP 深层次的思考。
代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile, cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile, profile 以及 hotshot。
深度学习开发者应该都知道，“炼丹”到后期，模型训练性能瓶颈往往是难以突破的一道屏障。明明已经优化了网络模型结构，尝试了各种BuildStrategy（计算图优化策略），但是训练速度还是没有达到要求，性能优化的十八般武艺都用上了，为什么还是达不到预期效果。
2018-11-12 08:46
以上是 Go 提供的一些主要的性能分析和调试工具，但并不全面。Go 社区还提供了许多其他的工具和库来帮助你分析和优化程序的性能。你可以根据你的需要选择使用哪些工具。
今天博文菌要给大家介绍一项不得了的新技术！ 这项技术是近年来Linux 系统技术领域的一大创新，热度攀升迅速。在Linux 内核开发者圈中，甚至有人戏称： “它会替代Linux” 这项技术就是伯克利数据包过滤器，江湖人称—— BPF 技术 什么是BPF？ BPF ,全称Berkeley Packet Filter（伯克利数据包过滤器）是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。 BPF 于1992 年诞生在美国劳伦斯伯克利国家实验室（B 代表伯克利），论文 The BSD Packet Filter
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：
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