如果 Profiler 的准确性是一个问题，有哪些性能分析方法可用？

如果分析器准确性是一个问题，我们有什么选择？

Joshua Bloch 关于“性能焦虑”的演讲以及随后的论文“评估Java Profiler 的准确性”让人们对分析工具的可靠性产生了怀疑。然而，这一发现让我们陷入了两难境地：如果分析器不值得信赖，我们还有哪些替代性能分析方法？

论文的相关结论表明，不正确的分析可能会导致浪费时间来优化低影响方法。然而，回到仅仅依靠直觉进行优化是一种不切实际且过时的方法。

理解配置文件陷阱

解决这个问题的关键在于理解基本陷阱困扰分析器的问题：

• 不相关采样： 样本收集应该完全随机，无论程序状态如何。
• 忽略调用堆栈信息： 采样应该捕获活动函数调用，以准确确定每个代码行的贡献.
• 缺乏行级报告：配置文件应优先考虑按行报告百分比，阐明具体代码

解决观察者效应

本文强调了另一个问题：观察者效应 - 分析可以改变程序行为并扭曲结果。虽然实现完全不受观察者影响的分析器可能难以实现，但可以将其影响降至最低。

传统分析的替代方案

鉴于这些问题，程序员开发了性能分析的替代方法：

• 调用堆栈随机时间分析(CRTP)： Greg Dunlavey 概述的 CRTP 通过利用不相关采样、调用堆栈信息和行级报告来实现高精度。
• 统计采样： 专注于查找统计抽样可以有效地识别和解决性能问题，而不是精确的测量
• 火焰图：使用火焰图可视化调用堆栈提供了代码执行的直观表示，从而更容易查明高成本区域。

值得注意的是，这些替代方法是对传统分析方法的补充。通过了解各自的优势和局限性，开发人员可以优化其性能分析策略并发现应用程序中的真正瓶颈。

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