當分析器失敗時，開發人員如何優化效能？

當分析器無法達到要求時：效能最佳化的替代方法

雖然分析器等分析工具可以提供有關軟體效能瓶頸的寶貴見解，但最近的發現使人們對這些工具的準確性。這讓許多開發人員想知道效能優化的替代方法。

正如Joshua Bloch 在他廣受好評的演講“性能焦慮”中指出的那樣，當前的分析器經常表現出不正確性，可能會誤導開發人員並導致他們優化不相關的部分代碼。這種認識引發了人們對更可靠、更有效的表現分析方法的探索。

一個突出的替代方案是減少對工具的依賴，而更多地依賴邏輯推理和實證測試。透過了解程式的執行流程如何影響效能，開發人員可以對潛在瓶頸做出有根據的猜測，並進行實驗來驗證他們的假設。

另一種方法涉及使用統計取樣來識別效能問題。透過隨機採樣程序的執行狀態，開發人員可以收集哪些函數呼叫最頻繁活動的資料以及它們對整體執行時間的相對貢獻。

除了這些方法之外，開發人員還可以利用程式碼審查等技術來識別潛在的效能問題。透過檢查程式碼庫、識別高複雜性或過多函數呼叫的區域以及進行效能模擬，開發人員可以發現透過分析資料可能不明顯的效能低下問題。

要注意的是，沒有任何單一方法可以保證完美的準確性或解決每個效能問題。然而，透過結合多種方法，開發人員可以增強找出效能瓶頸並就優化策略做出明智決策的能力。

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