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整吗？
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。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，这是众所周知的。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，必须接受替代方案方法：
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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