超越分析器：我们如何有效优化性能？

超越分析器：揭开性能之谜

在 Joshua Bloch 富有洞察力的演讲“性能焦虑”之后，揭示了分析器可能并不像我们认为可靠提出了一个关键问题：性能优化有哪些替代方案？我们应该恢复本能驱动的调优吗？

然而，他引用的论文“评估 Java 分析器的准确性”虽然对分析器提出了质疑，但未能提供可行的替代方案。人们承认探查器的缺点源于不正确的统计采样和有限的调用堆栈数据。然而，这并不能否定它们的潜在价值。

有效性能分析的原则

为了有效优化性能，必须遵守几个关键原则：

不相关采样：
采样应该是随机的，不受影响通过程序的状态，确保活动代码的真实表示。

调用堆栈分析：
分析应在采样时捕获调用堆栈，查明哪些代码部分对性能负责瓶颈。

逐行报告：
逐行百分比报告至关重要，因为它揭示了影响性能开销的确切行，而不是简单地突出显示整个功能。

位置准确性，而不是测量：
优先考虑问题定位的精度测量精度简化了调谐过程。通过识别和解决影响较大的问题，可以显着提高性能。

位置准确性的力量：
即使测量不完美，瓶颈的识别也可以进行有针对性的优化，导致显着的加速。一个示例表明，通过解决局部问题而不依赖于精确的时间测量，性能提高了 43 倍。

统计准确性的限制：
虽然统计准确性很重要，但样本的分布围绕平均值提供了有价值的信息。可以用更少的样本检测到调用堆栈频率更高的更大问题。

采用新方法：

在对分析器的怀疑中，必须接受替代方法方法：

指令级成本分析：
此方法从调用堆栈采样中获取性能信息，发现指令级瓶颈并提供可操作的见解。

纳秒测量：
细粒度纳秒级计时等测量技术可以实现精确的问题识别和优化。

拥抱进化：

性能优化必须适应不断发展的工具和方法。通过接受这些原则并探索新方法，我们可以释放代码的真正潜力。是时候放弃误解并重新定义性能调优领域，为更快、更高效的软件铺平道路。

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