超越分析器：探索替代性能優化技術

在他的演講“性能焦慮”中，Joshua Bloch 強調了分析器的限制及其潛在的不準確性。然而，這提出了一個問題：我們還有哪些其他選項來優化效能？我們應該回歸我們的直覺和猜測嗎？

Bloch 引用的論文「評估 Java 分析器的準確性」中得出的結論是，分析器可能由於不正確性問題而變得不可靠。然而，這並不會使所有分析方法無效。

解決觀察者效應與分析準確度

觀察者效應是指分析器影響分析器行為的潛力。正在分析的程式。必須使用不會中斷程式執行的分析器（例如以隨機間隔捕獲資料的基於採樣的分析器）來最大程度地減少這種影響。

超越採樣：不相關採樣和調用堆疊分析

為了提高分析的準確性，採樣機制必須真正隨機且獨立於程序狀態，這一點至關重要。此外，探查器應捕獲函數呼叫堆疊，以識別採樣時哪些語句處於活動狀態。這樣可以精確定位效能瓶頸。

按行報告，而不是按函數報告

傳統分析器通常按函數報告數據，這可能會導致難以識別負責效能問題的特定程式碼行。為了解決這個問題，分析器應該提供報告來細分每行程式碼的效能貢獻，從而實現更精細的最佳化。

測量精度與位置精度

與其主要關注時間測量的精度，更重要的是優先考慮問題定位的準確性。透過識別對效能開銷有顯著貢獻的程式碼區域，即使個別測量可能存在一定程度的統計變化，也可以精確地進行最佳化。

效能調校的實用方法

在效能調校中，沒有必要在修復每個問題之前量化每個問題的確切貢獻。相反，迭代地識別和解決問題會更有效。隨著每個問題的解決，剩餘問題的百分比會變大，從而更容易定位和解決它們。

結論

雖然分析器有其局限性，但性能優化的替代方法。透過採用最小化觀察者效應的取樣方法、分析函數呼叫堆疊、按行報告資料以及關注問題定位而不是精確測量，開發人員可以有效識別和解決效能瓶頸。