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Oracle性能分析3：TKPROF简介
其主要作用是将原始跟踪文件格文本文件的类型，例如，最简单的方法，使用下面的： tkprof ly_ora_128636.trc ly_ora_128636.txt tkprof带有非常多參数，在多数情况下，使用这些參数对你的分析将非常有帮助 503 0.03 0.15 0 1465 0 50001 上面分别相应了parse、execute和fetch这3个阶段 不精确 这里你能够看到运行中遇到的等待事件，通过对这些等待事件的分析。有助于你了解在等待什么样的资源，查询的瓶颈，有针对的做出优化。
2K20编辑于 2022-07-06 - 来自专栏7DGroup
性能分析之分析决策树3与4
背景 初学者对性能分析是个《横看成岭侧成峰，远近高低各不同。不识庐山真面目，只缘身在此山中。》那么应该怎么学习才能建立起自己的知识体系，才能做到《千山同一月,万户尽皆春。 千江有水千江月,万里无云万里天》今天咱们谈谈7DGroup创始人高楼老师的性能分析之决策树分析法。 分析决策树图一 ? 分析决策树图二 ? 这种合并消除了第二个请求的寻道时间，从而提高了总体磁盘性能。当请求被放入磁盘队列时，如果磁盘当前不忙，它将开始为I/O请求提供服务。 作为一名未来的全栈工程师，还是有必要了解每一层做什么，这样在解决性能问题能如鱼得水，如果想深入学习可以参加高老师课程，老师可以把大家讲明白。
75620发布于 2019-12-11 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 3 部分
我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。 与我们之前的文章一样，我们将定义一个玩具 PyTorch 模型，然后迭代地分析其性能、识别瓶颈并尝试修复它们。 只有通过分析，我们才能识别潜在的性能瓶颈和训练加速的潜在机会。那么，话不多说，让我们看看我们的模型的表现如何。 我们演示了如何使用 PyTorch Profiler 等性能分析器及其关联的 TensorBoard 插件来识别此类事件。 往期推荐 如何在 Linux 中设置 SSH 无密码登录 PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分 如何在 Ubuntu 中安装最新的 Python 版本 PyTorch模型性能分析与优化
80120编辑于 2023-09-06 - 来自专栏C++ 动态新闻推送
现代CPU性能分析与优化-性能分析方法-静态性能分析
同样，也有一些工具试图解决代码的性能方面的问题。静态性能分析器不会执行或分析程序，而是模拟代码，就好像它在真实硬件上执行一样。静态预测性能几乎是不可能的，因此这种类型的分析有很多限制。 首先，由于我们不知道要编译成的机器代码，所以不可能静态分析 C/C++ 代码的性能。因此，静态性能分析针对的是汇编代码。 其次，静态分析工具模拟工作负载而不是执行它。 这显然非常慢，因此不可能静态分析整个程序。相反，工具会取一小段汇编代码，并试图预测它在真实硬件上的行为。用户应该选择特定的汇编指令（通常是小型循环）进行分析。因此，静态性能分析的范围非常窄。 静态性能分析器的例子包括 UICA: https://uica.uops.info/2 和 llvm-mca: https://llvm.org/docs/CommandGuide/llvm-mca.html3 顺便说一句，这是一个好主意，因为 UICA 等静态性能分析器并不是准确的模型。
78211编辑于 2024-08-19 - 来自专栏Linux运维
性能分析工具：使用 sysstat 分析性能问题
在Linux运维与系统优化领域，性能分析工具是定位瓶颈、提升系统稳定性的关键手段。 工具集主要包含以下组件：工具功能说明sar综合性能采集与历史分析（CPU、内存、I/O、网络等）iostat磁盘I/O性能分析mpstat多核CPU性能分析pidstat进程级CPU、内存、I/O分析nfsiostatNFS BashAI代码解释sudosed-i's/ENABLED="false"/ENABLED="true"/'/etc/default/sysstatsudosystemctlenable--nowsysstat3. 场景3：网络吞吐下降展开代码语言：BashAI代码解释sar-nDEV1sar-nTCP,ETCP1检查是否丢包、重传、带宽耗尽。 是Linux系统中最强大、最全面的性能分析工具集之一。
21710编辑于 2026-01-28 - 来自专栏Vue源码 & 前端进阶体系
【性能】Performance 页面性能分析
，不知道你网站的性能如何就像盲目地填一个不知道多深的坑，如此没有目的性的优化必然浪费大量精力而得不到想要的结果 所以填坑须知坑有多深，性能优化须知性能如何 那么怎么知道你的网站性能如何呢？ Performance 简介 为了解决网页性能测试的困难，更加精确地测量和提高网页和 web 程序的性能 W3C 和各大浏览器厂商共同制定了 Web Performance API 通过 performance 可以查看用户访问网站的各项性能数据，比如 1、连接建立的时间 2、DNS 解析的时间 3、网站内容响应的时间 4、各项图片的加载时间 等等等等 我们通常会怎么衡量网站的性能？ 3performance.timing timing 是一个对象，包含了很多属性 介个对象非常重要啊，包含了各种浏览器性能相关的信息 比如说网站建立连接，DNS查询等各种数据从 timing ，你可以了解到网站各节点加载情况 ，可以更为全面的得了解网页性能的详细情况你可以通过这些属性，计算出页面的信息 比如 1、页面经历了多长时间 2、网页加载的耗时 3、DNS 解析耗时 4、TCP 连接耗时 5、TTFB 获取首字节 耗时
3.5K20发布于 2019-11-12 - 来自专栏C++ 动态新闻推送
现代CPU性能分析与优化-性能分析方法- Roofline 性能模型
Roofline 性能模型是一个以吞吐量为导向的性能模型，在 HPC 领域广泛使用。它于 2009 年在加州大学伯克利分校开发。模型中的“roofline”表示应用程序的性能不能超过机器的能力。 在 roofline 图表上，我们可以绘制标量单核、SIMD 单核和 SIMD 多核性能的理论最大值 这将使我们了解改进应用程序性能的空间。 src/master/2 和 Intel Advisor: https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/advisor.html3 总结来说，Roofline 性能模型可以帮助： 识别性能瓶颈。 指导软件优化。 确定优化何时结束。 相对于机器能力评估性能。 Empirical Roofline Tool - https://bitbucket.org/berkeleylab/cs-roofline-toolkit/src/master/. ↩ 3.
2.2K11编辑于 2024-08-19 - 来自专栏7DGroup
性能分析之两个性能瓶颈分析
最近处理了几个项目中的性能问题，来跟大家唠唠。 这几个问题是非常常见的。 性能瓶颈就有这么个特点，大部分瓶颈分析到最后，都给人有一种猛拍大腿突然醒悟的感觉。 但是在分析到具体的原因之前，都是抓耳挠腮，百思不解。 这就是性能瓶颈的魅力所在了。 问题一：单队列网卡导致软中断高 这个问题在我的专栏也好，公众号文章也好，都不止一次描述过。 如果你不知道的话，分析过程可以去看一下这个文章《性能分析之单队列网卡导致sys CPU高》。 于是企业2联系企业3说，要把虚拟机的配置修改一下支持多队列网卡，企业3说不行，要解决问题去虚拟机操作系统层面解决，别想着改KVM这一层。 于是这样明确可优化的点，也就搁浅了。 但是从现象到这个关键的计数器却有着一段不容易走的路，这就是我们一直强调的RESAR性能分析七步法的价值所在了。
1.4K20编辑于 2022-04-01 - 来自专栏NetCore 从壹开始
MiniProfiler 性能分析
dis_k=3cc4540bf66cc071d7d43e4ac68b38df&dis_t=1649659917&vid=wxv_1387960818117083136&format_id=10002&support_redirect =0&mmversion=false 一个好的项目，肯定要有一定的性能监控和分析， 先从小工具入手，然后慢慢向微服务发展。
53710编辑于 2022-04-11 - 来自专栏技术最杂谈
Greenplum性能分析
1470 26768 顺序写4K 18 517 188 4506 46978 129388 顺序写128K 178 2365 186 1390 1457 18926 随机读写4K 12 45 11 3,183 285 11336 随机读写128K 124 627 26 969 200 4,898 3，大数据机型 8T 数据测试 ，跑完数据。 待分析数据。 4，基于 本地SSD，云SSD，SATA盘 的Snova集群测试。 4个segment， 4.1 平均update, TPS 60以内，单次请求耗时170ms。 4.2 各磁盘介质对性能影响不大，反而master对性能有影响。 3，顺序读写GP性能与磁盘介质顺序读写性能一致，比如大量的OLAP分析，涉及写临时文件，磁盘顺序写请求负载高，因此磁盘顺序写性能占优。
1.7K62发布于 2020-10-22 - 来自专栏web share
网页性能分析
三、对于性能的影响 提高网页性能，就是要降低"重排"和"重绘"的频率和成本，尽量少触发重新渲染。 DOM变动和样式变动，都会触发重新渲染。 table元素的重排和重绘成本，要高于div元素 四、提高性能的九个技巧 第一条，DOM 的多个读操作（或多个写操作），应该放在一起。不要两个读操作之间，加入一个写操作。 如果色柱都超过30FPS，这个网页就有性能问题了。 image.png image.png 七、window.requestAnimationFrame() 可以调节重新渲染，大幅提高网页性能 window.requestAnimationFrame() 这会在短时间内触发大量的重新渲染，显然对于网页性能很不利。
1.4K00发布于 2021-04-05 - 来自专栏owent
Lua性能分析
比较不爽，刚好Lua本身提供钩子功能，用来写调试工具和性能分析工具都比较简单，索性就自己写一个。 设计思路 在lua提供了钩子函数的情况下，性能分析其实比较简单。 这种情况可以做到手动对单个函数的单次调用关系和消耗分析。对于查找性能毛刺有一定帮助。 ，而且lua的钩子是独占的，所以在lua层增加了接口用于控制性能分析组件。 profile.start() -- 启动栈性能分析 profile.stop() -- 停止栈性能分析 profile.reset() -- 重置栈性能分析缓存数据 profile.enable() -- 恢复性能分析 profile.disable() -- 暂停性能分析 profile.enableNativeProfile() -- 启动本地调用统计 profile.disableNativeProfile
2.6K10发布于 2018-08-01 - 来自专栏旅途散记
性能分析工具
关于profiling(性能分析，或特征分析与实践追踪) go性能分析工具--profiling profiling 英[ˈprəʊfaɪlɪŋ] 美[ˈproʊfaɪlɪŋ] n. show profiles; 针对单个Query获取详细的profile信息 SELECT * FROM information_schema.profiling WHERE query_id = 3 我这里把Profiling看成是Tracing的上一级） Profiling Go Programs Go pprof官方文档 部分译文： 译文 Go 高性能系列教程之二：性能评估和分析 译文 Go 性能工具小抄 原创分享 Go 高性能系列教程：读懂 pprof 生成的报告 更多可参考： 奇伢-全面的整理：golang 调试分析的高阶技巧 曹大-Go 应用优化指北 曹大-pprof 和火焰图 鸟窝-[译]Go性能分析工具工具和手段 性能分析方法论 李文周的博客 使用 pprof 和火焰图调试 golang 应用 Golang -CPU 性能、内存分析调试方法汇总 golang pprof 的使用调试 cpu，heap，gc,逃逸
1K21编辑于 2023-06-18 - 来自专栏FunTester
Java 性能分析
这时，Java 分析器便成为您的秘密武器，帮助解决这些性能挑战。 本篇文章我将分享 Java 性能分析的基础只是和实践内容，以帮助各位： 精准定位性能问题：通过精确的分析识别内存泄漏、CPU 瓶颈以及运行缓慢的代码段，从而准确诊断问题根源。 性能分析的的重要性 分析对优化 Java 应用性能至关重要，原因如下： 识别性能问题：分析能够帮助精准定位性能下降的根本原因，能够将优化工作集中在那些对性能影响最显著的领域。 Java 性能分析的类型 有多种类型的分析方法，每种方法都专注于应用程序行为的不同方面，以便全面了解和优化性能： CPU 分析：这种分析专注于衡量代码的不同部分对 CPU 处理能力的消耗。 分析方法： 监控 I/O 性能：通过 APM（应用性能管理）工具监控数据库查询的执行时间，识别耗时的查询。 日志分析：分析日志文件，找出频繁的文件读写操作。
51900编辑于 2025-01-23 - 来自专栏运维录
Redis性能分析
前言 redis性能分析常见的有以下几个方面： redis slowlog分析 SCAN，SSCAN，HSCAN和ZSCAN命令的使用方法 redis是否受到系统使用swap redis watchdog > scan 0 match *mid_sent* #类似于keys命令按模式匹配 sscan查询sets集合的方法： redis 127.0.0.1:6379> sadd setone 1 2 3 ) 6 redis 127.0.0.1:6379> sscan setone 0 match f* 1) "0" 2) 1) "foo" 2) "feelsgood" 3) name Tom age 35 OK redis 127.0.0.1:6379> hscan hash 0 1) "0" 2) 1) "name" 2) "Tom" 3) 查看那些较大的内存消耗是否引发了大的swap使用 cat smaps | egrep '^(Swap:Size)' redis watchdog定位延时 注意：实验功能，请确保redis数据已备份,会对redis服务性能产生影响
1.5K30发布于 2019-11-19 - 来自专栏信且诚心之动
pprof性能分析
这篇论文实现了一种特定的循环查找算法，例如您可以在C ++，Go，Java，Scala中使用编译器的流分析传递，然后使用这些程序得出这些语言中典型性能问题的结论。 该论文中提出的Go程序运行速度非常慢，这使它成为演示如何使用Go的分析工具来实现慢速程序并使其更快的绝佳机会。 http://localhost:8061/debug/pprof 关键名词解释（Profile） profile（cpu profiling），默认进行 30s 的 CPU Profiling，得到一个分析用的 Memory Profiling），查看活动对象的内存分配情况 mutex（Mutex Profiling），查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪 threadcreate，查看创建新OS线程的堆栈跟踪 分析 seconds=60 top 输入top查看占用cpu前10的函数，也可指定top数，如top25 top 启用CPU分析时，Go程序每秒停止大约100次，并在当前正在执行的goroutine堆栈上记录由程序计数器组成的样本
1K20编辑于 2022-12-28 - 来自专栏嵌入式Linux系统开发
Linux 性能分析
Linux 性能分析大神 Brendan Gregg 博客： https://www.brendangregg.com/ https://www.brendangregg.com/linuxperf.html
1.9K11编辑于 2022-10-25 - 来自专栏Sun
Java性能分析
背景 最近参与开发的java项目存在比较严重的性能问题，前端访问经常需要很长时间才能获得回包，为了定位系统中的热点区域，需要对系统进行profile，然后针对性的优化。 所谓工欲善其事必先利其器，一个好的profile工具需要具备：1、能以图形化形式统计各种性能指标的详细信息，包括内存、CPU、函数调用耗时等信息。2、对原应用影响小。3、能方便进行远程profile。 Instrumentation是通过Instrument技术在待分析的class中插入监控字节码，能做复杂的分析，如函数调用次数等。Sampling是定时采集每个线程栈中的调用链，对原应用影响最小。 3. JProfile使用 以下通过profile一个远程服务进行举例说明。
1.1K20发布于 2019-12-03 - 来自专栏数据库相关
高性能：3-为何性能分析工具需要BPF 【bpf performance tools读书笔记】
性能工具之所以使用扩展的BPF，部分原因在于它的可编程性。BPF程序可以执行自定义等待时间计算和统计摘要。仅这些功能就可以构成一个有趣的工具，并且还有许多其他具有这些功能的跟踪工具。 让我们看一些输出和一个图表，以了解性能工具如何使用BPF。该示例来自我发布的早期BPF工具bitehist，该工具以直方图的形式显示了磁盘I/O的大小： ? 3. 在用户空间中：定期将所有事件的缓冲区复制到用户空间。 4. 在用户空间中：遍历每个事件，为字节字段解析事件元数据。其他字段将被忽略。 5. 在用户空间中：生成字节字段的直方图摘要。 步骤2到步骤4对于高I / O系统具有高性能开销。想象一下，每秒传输10,000个磁盘I / O跟踪记录到用户空间程序以进行分析和汇总。 使用BPF，bitesize程序的步骤为： 1. 3. 在用户空间中：一次读取BPF地图直方图并打印出来。 此方法避免了将事件复制到用户空间并对其进行重新处理的开销。它还避免了复制未使用的元数据字段。
1.2K21发布于 2020-03-06 - 来自专栏程序员IT圈
前端性能优化 —— 前端性能分析
前端性能测试 获取和衡量一个页面的性能，主要可以通过以下几个方面：Performance Timing API、Profile工具、页面埋点计时、资源加载时序图分析。 参考资料：https://www.w3.org/TR/resource-timing/。 1．分析页面脚本执行过程中最耗资源的操作 2．记录页面脚本执行过程中JavaScript对象消耗的内存与堆栈的使用情况 3．检测页面脚本执行过程中CPU占用情况 使用console.profile()和 = 0; i < 100000; i++) { console.log(i * i); } console.profileEnd(); 三、 页面埋点计时 使用Profile可以在一定程度上帮助我们分析页面的性能 四、资源加载时序图 我们还可以借助浏览器或其他工具的资源加载时序图来帮助分析页面资源加载过程中的性能问题。
2.8K120发布于 2018-03-05
腾讯云开发者
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