- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏FunTester
Java 性能分析 5 大工具
上一篇文章我们分享了 Java 性能分析 的理论知识，相信一定有人跃跃欲试了，下面轮到了实践环节，本文将会重点介绍 5 大分析利器，让各位在进行Java 性能分析的时候如虎添翼，更上层楼。 JProfiler JProfiler 特点 JProfiler 是一款功能强大的 Java 性能分析和调优工具，它为开发人员和性能工程师提供了深入分析 Java 应用程序的各项性能指标的能力。 这意味着我们能够在实际运行环境中获得真实的性能反馈，而不必担心分析工具本身会引入额外的性能负担。 远程支持：如果你需要在不同机器上分析应用程序，YourKit 的远程分析功能使这一过程变得轻松自如。 实时和历史数据分析：支持实时监控和历史数据分析，帮助用户即时解决当前问题并回顾过去的性能趋势。 用户友好界面：直观的用户界面和图形化的数据展示，简化了复杂的性能分析过程，使分析结果更加易于理解。 历史数据分析：支持对过去的性能数据进行回顾和分析，帮助识别长期存在的性能问题。
1.2K10编辑于 2025-01-23 - 来自专栏功能测试
实战演示 H5 性能分析
W3C标准是浏览器标准，一般浏览器都支持W3C标准，它规定使用者可以通过api查询性能信息，可借用W3C协议完成自动化H5性能测试。 org/TR/navigation-timing/ 使用chrome浏览器对webview进行手工查看，伴随着业务增多，数量加大，手工操作的速度会无法跟上业务增长，此时需要自动化方法测试webview性能 JSON.stringify(window.performance.\ getEntriesByName (document.querySelector("img").src)[0],null,2) 案 例 H5性能测试需要配合自动化测试工具使用 name=article&project_id=qrcode&from=txyun×tamp=1650595112 执行后会返回一个json数据，包含了简介中的各个性能指标，可对性能指标做二次处理或可视化展示
58050编辑于 2022-04-22 - 来自专栏ceshiren0001
实战演示 H5 性能分析
W3C标准是浏览器标准，一般浏览器都支持W3C标准，它规定使用者可以通过api查询性能信息，可借用W3C协议完成自动化H5性能测试。 org/TR/navigation-timing/ 使用chrome浏览器对webview进行手工查看，伴随着业务增多，数量加大，手工操作的速度会无法跟上业务增长，此时需要自动化方法测试webview性能 JSON.stringify(window.performance.\ getEntriesByName (document.querySelector("img").src)[0],null,2) 案 例 H5性能测试需要配合自动化测试工具使用 driver.execute_script( "return JSON.stringify(window.performance.timing)")) 执行后会返回一个json数据，包含了简介中的各个性能指标 ，可对性能指标做二次处理或可视化展示： {"navigationStart":1585043212714, "unloadEventStart":0,"unloadEventEnd":0, "redirectStart
53320编辑于 2022-05-06 - 来自专栏muller的测试分享
软件测试|H5性能分析实战
图片 H5性能该如何测试呢？很多人不知道该如何下手。其实可以借用W3C协议完成自动化H5性能测试。 因为W3C标准是浏览器标准，一般浏览器都支持W3C标准，它规定使用者可以通过api查询性能信息。 org/TR/navigation-timing/ 前文使用chrome浏览器对webview进行手工查看，伴随着业务增多，数量加大，手工操作的速度会无法跟上业务增长，此时需要自动化方法测试webview性能 driver.execute_script( "return JSON.stringify(window.performance.timing)")) 执行后会返回一个json数据，包含了简介中的各个性能指标 ，可对性能指标做二次处理或可视化展示： {"navigationStart":1585043212714, "unloadEventStart":0, "unloadEventEnd":0,"redirectStart
63210编辑于 2023-01-10 鸿蒙5开发宝藏案例分享---性能分析简介
** 最近在HarmonyOS文档里扒出个「隐藏副本」——官方其实默默提供了**100+场景化开发案例**，覆盖性能优化、UI设计、设备适配等全链路！ ) ``` **关键技巧**： - 使用`ConstraintLayout`约束布局避免绝对定位 - 悬停时底部区域添加`clip`属性防止内容溢出 案例2：**万人列表极致优化** **官方性能数据 | 问题场景 | 案例路径 | 亮点技术 | | ------- | ------------- | ---------- | | 列表滚动卡顿 | 性能优化 > **调试技巧**： 用`DevEco Profiler`抓取案例的性能数据： ``` hdc shell hilog | grep "RenderFrame" ``` 最后说两句 这些案例简直是官方开的 **彩蛋**：在「最佳实践 > 应用质量 > 性能」里藏着**抖音级短视频流畅度优化方案**，连GPU指令优化都给了！ **讨论区**：你挖到过哪些神级案例？评论区见
20910编辑于 2025-06-27- 来自专栏大前端修炼手册
Android H5页面性能分析策略
本文将详细介绍如何在Android环境下，通过拦截资源加载请求、注入JavaScript代码、使用vConsole工具以及抓包分析等方法，对H5页面的性能进行分析和优化。 五、通过抓包分析优化网络性能 抓包分析是一种常用的网络性能分析方法，可以帮助我们了解H5页面的加载过程和性能瓶颈。 以下是使用抓包工具（如Wireshark或Charles）来分析Android H5页面性能的基本步骤： 设置代理：首先，我们需要在Android设备或模拟器上设置一个HTTP代理。 加载H5页面：在Android设备或模拟器上加载H5页面。我们应该能够在抓包工具上看到所有的网络请求。 分析数据：我们可以分析抓包数据来了解H5页面的加载过程。 六、总结 通过以上方法，我们可以从多个角度对Android H5页面的性能进行分析和优化，从而提高用户体验。
1.3K10编辑于 2024-10-29 - 来自专栏GavinUI
H5 常见性能优化和原理分析
H5 常见性能优化和原理分析 静态资源整理 常见图片格式种类： JPEG 格式： 首先JPEG compress的整个流程是将图片的颜色rgba()进行一个转换，然后进行重采样区分高频和低频的颜色变换， 当然在词法分析的过程中，就可以解析出link script标签，对应的web资源就会被请求加载。 因此，使用 GPU 加速提升动画性能时，最好给当前动画元素增加一个高一点的 z-index 属性，人为干扰复合层的排序，可以有效减少 Chrome 创建不必要的复合层，提升渲染性能。 不能随意地创建图层，一定要结合当前项目的情况去分析。因为创建一个新的层是有代价的，每创建一个新的渲染层，就意味着新的内存分配和更复杂的层管理。对于部分安卓机型是负担不起这个性能开销的。 localStrage & sessionStrage localStrage & sessionStrage：相对于cookie这个两个是H5新出的专门用于存储数据的属性，容量可以达到5M，唯一的区别就是一个是关闭后数据还在
1.5K71发布于 2021-04-12 - 来自专栏裸机思维
实时性迷思(5)——实战RTOS多任务性能分析
【重要的使用注意事项】 每个任务默认都拥有一个CPU性能计数器，它们彼此独立，互不干扰。 不要忘记在任务一开头用 init_task_cycle_counter() 对其进行初始化。 比如 Arm Compiler 6（armclang）中要把 Language C设置为 gnu99或者 gnu11： 在 Arm Compiler 5（armcc）中要选择 C99和GNU extensions 具体部署细节，可以参考文章《【喂到嘴边了的模块】超级嵌入式系统“性能/时间”工具箱》。 include "Pre_Include_Global.h" 此外，目前 perf_counter的ThreadX补丁仅在 Arm Compiler 6（armclang）下有效，对于Arm Compiler 5（ 【说在后面的话】 其实很多RTOS自己就提供了类似的功能，比如FreeRTOS和ThreadX就是这样，但也有一些RTOS并非如此，比如大家熟悉的 RT-Thread和RTX5。
2.3K20编辑于 2022-04-02 - 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。 动态微架构性能分析器的例子包括 nanoBench: https://github.com/andreas-abel/nanoBench,5 uarch-bench: https://github.com 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。 这很容易导致令人失望的 5% 速度提升。但别担心，你仍然做对了。 最后，让我们提醒您，UICA 或任何其他静态性能分析器都不适合分析大段代码。但它们非常适合探索微架构效应。
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。 sysstat是最常用、最成熟的系统性能监控工具集之一，涵盖CPU、内存、磁盘I/O、网络、进程等多个维度，能够提供实时监控与历史数据分析能力。 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 场景4：历史性能回溯sysstat会自动记录历史数据：展开代码语言：BashAI代码解释sar-u-f/var/log/sysstat/sa10可用于：故障后回溯性能趋势分析容量规划5.最佳实践与优化建议开启 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
有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录 笔记列表在公众号右下角 平常我们总说性能优化，性能优化，也懂个什么文件压缩，雪碧图什么的 但是你根本还是不清楚你性能优化的程度 ，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？ ，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 readystatechange 事件被触发 domComplete 当前网页 文档解析完成的时间Document.readyState 变化 complete，readystatechange 事件被触发 5、 5performance.getEntries() 这也是一个方法，返回一个数组 浏览器在获取网页时，网页中的每一个资源都会发起一个 http 请求，包括图片，JS，CSS 文件等 而 这个方法则会捕捉到这些所有的请求信息
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
对于 Intel Core i5-8259U 处理器，使用 AVX2 和 2 个 Fused Multiply Add (FMA) 单元的最大 FLOP 数（单精度浮点）可以计算如下： 峰值 FLOPS 逻辑核心数量) × 256 (AVX 位宽)32 位 (float 大小) × 2 (FMA)× 3.8 GHz (最大睿频)=486.4 GFLOPs 我用于实验的 Intel NUC Kit NUC8i5BEH https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-software-development-emulator.html5 图中显示了对之前代码进行以下两个更改所带来的性能提升： 交换两个最内层的循环（交换第 4 和第 5 行）。这可以实现缓存友好的内存访问（参见 [@sec:MemBound]）。 Likwid - https://github.com/RRZE-HPC/likwid. ↩ 5.
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》。 从这些事情可以看出来，性能问题不止是技术问题，还会涉及到沟通、协作甚至合同、商务的问题。 问题2：通过网络队列判断瓶颈点 这是一个生产上的问题。架构简单画一下。 架构逻辑是非常简单的。 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
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
53710编辑于 2022-04-11 - 来自专栏技术最杂谈
Greenplum性能分析
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。 云SSD 1 块盘 nc.large snova-kkxo5r38 4 节点 45 tps update.sql master 2核 8G， SSD云盘50G 高性能云盘150GB 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。 5，GP的OLTP性能一般，对于update，不超过 100 tps，平均耗时20-300ms。master节点配置容易成为瓶颈，与segment数量规格，磁盘介质影响不大。
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. nil)) }() var mu sync.Mutex var items = make(map[int]struct{}) runtime.SetMutexProfileFraction(5) 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
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。 使用合适的工具和方法，定期进行性能分析，能够帮助开发团队在不断变化的需求中，保持应用的高效性和可靠性。 读到这里是不是会觉得理论有些枯燥呢，下一篇我将分享 Java 性能分析的 5 大利器，敬请期待。
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 定位延时 关于redis的延时监控框架,可参考官网资料下面我们分别从这几个方面来介绍 redis slowlog分析 慢查询设置在Redis中有两种修改配置的方法,一种是修改配置文件 slowlog-log-slower-than 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 2) (integer) 207 2) 1) (integer) 1480865711 2) (integer) 217 LATENCY DOCTOR延时事件统计信息的智能分析与建议 1. command: 5 latency spikes (average 300ms, mean deviation 120ms, period 73.40 sec).
1.5K30发布于 2019-11-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号