超越分析器：我們如何有效優化效能？

超越分析器：揭開性能之謎

在Joshua Bloch 富有洞察力的演講「表現焦慮」之後，揭示了分析器可能不像我們認為可靠提出了一個關鍵問題：效能優化有哪些替代方案？我們應該恢復本能驅動的調整嗎？

然而，他引用的論文「評估 Java 分析器的準確性」雖然對分析器提出了質疑，但未能提供可行的替代方案。探查器的缺點源自於不正確的統計採樣和有限的呼叫堆疊數據，這是眾所周知的。然而，這並不能否定它們的潛在價值。

有效性能分析的原則

為了有效最佳化效能，必須遵守幾個關鍵原則：

不相關取樣：
取樣應該是隨機的，不受影響通過程式的狀態，確保活動程式碼的真實表示。

呼叫堆疊分析：
分析應在採樣時捕獲呼叫堆疊，找出哪些程式碼部分對效能負責瓶頸。

逐行報告：
逐行百分比報告至關重要，因為它揭示了影響性能開銷的確切行，而不是簡單地突出顯示整個功能。

位置準確性，而不是測量：
優先考慮問題定位的精度測量精度簡化了調諧過程。透過識別和解決影響較大的問題，可以顯著提高效能。

位置準確度的力量：
即使測量不完美，瓶頸的辨識也可以進行有針對性的最佳化，導致顯著的加速。一個例子表明，透過解決局部問題而不依賴精確的時間測量，效能提高了 43 倍。

統計準確性的限制：
雖然統計準確性很重要，但樣本的分佈圍繞平均值提供了有價值的資訊。可以用更少的樣本檢測到調用堆疊頻率更高的更大問題。

採用新方法：

在分析器的懷疑中，必須接受替代方案方法：

指令級成本分析：
此方法從呼叫堆疊取樣中獲取效能信息，發現指令級瓶頸並提供可操作的見解。

奈秒測量：
細粒度納秒級計時等測量技術可以實現精確的問題識別和最佳化。

擁抱演化：

效能最佳化必須適應不斷發展的工具和方法。透過接受這些原則並探索新方法，我們可以釋放程式碼的真正潛力。是時候放棄誤解並重新定義效能調優領域，為更快、更有效率的軟體鋪路。

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