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...况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...优操作的主要平台。 Profiling , 在MySQL中，Profiling是一种系统内置的功能，用于追踪和分析SQL语句的执行情况。通过设置系统变量profiling为1，MySQL会记录每条SQL语句从接收请求到返回结果的详细执行过程，包括各个阶段的耗时、资源消耗等信息，并将这些数据保存在“information_schema”数据库的“PROFILING”表中。用户可以通过查询该表获取SQL语句的执行剖析报告，从而找出潜在的性能瓶颈，实现对SQL语句的优化。 Slow Query Log（慢查询日志） , 在MySQL中，慢查询日志是对执行时间超过预设阈值的SQL语句进行记录的日志文件。默认情况下，MySQL未开启慢查询日志功能，但管理员可以根据需要配置其参数，如设置执行时间阈值、指定日志输出路径等。文章提到的Percona Toolkit中的pt-query-digest工具，可以读取并解析慢查询日志，生成详细的统计报告，帮助DBA了解SQL语句的具体执行情况，定位性能问题并实施针对性优化措施。 Percona Toolkit , Percona Toolkit是一套针对MySQL、MariaDB和其他数据库系统的实用工具集，由Percona公司开发，旨在帮助数据库管理员进行性能优化、管理、监控等工作。在本文中，特别提到了其中的pt-query-digest工具，它可以深度分析MySQL的慢查询日志，提供SQL语句执行时间、频率、资源消耗等多维度统计信息，以辅助数据库性能调优。

本文针对Java开发者在使用Maven构建工具时，通过命令行指定execution-id却无法按预期执行特定构建步骤的问题进行了解析。在Maven的POM文件中定义了多个execution元素以细分构建生命周期，而execution-id作为每个构建阶段的唯一标识符。然而，默认情况下，Maven仅执行第一个execution，而非用户在命令行中指定的execution-id所对应的阶段。为解决此问题，开发者需要正确设置execution元素的id属性，并在命令行中准确地提供整个execution元素的XML字符串来精确控制构建流程，实现自动化构建过程中的灵活调度。

本文针对Rack MiniProfiler在Rails应用中无法正常显示性能监控结果的问题，深入剖析了其背后可能的原因，包括配置错误、Ruby版本不兼容以及网络问题，并提出了具体的解决方案，如检查并修正配置、更新至支持的Ruby版本及最新Gem包、适时重启服务器等。作为一款强大的HTTP请求时间消耗性能分析工具，Rack MiniProfiler在正确配置和使用下，能够有效指导开发者定位与解决性能瓶颈。

本文详细介绍了Nacos的客户端SDK使用，特别关注Java与Python两种主流编程语言的集成应用。通过Nacos提供的SDK，开发者可以便捷地实现配置管理、服务发现和命名服务等功能，有效简化现代微服务架构的构建流程。文中展示了Java SDK的初始化与配置更新示例，以及Python SDK的安装与配置获取方法。强调了Nacos客户端SDK在不同语言环境中的灵活性与高效性，为开发者提供了全面支持，显著提升开发效率。

本文介绍了在JavaScript开发过程中，如何利用Chrome DevTools中的Throttling功能来模拟10倍性能降低。首先打开Chrome DevTools并进入Performance面板，在此通过调整CPU Throttling和Network Throttling参数模拟低配设备或网络环境差的场景。开发者可点击Record按钮进行性能测试，并通过查看Timeline记录分析应用在极端条件下的性能瓶颈。这一方法有助于开发者深入理解并优化应用程序的性能表现。

这篇文章主要介绍了使用Maven对Java项目进行依赖管理和构建打包的具体步骤。首先，配置maven-dependency-plugin的copy-dependencies目标，将项目依赖复制到与src目录平级的lib目录下；然后通过maven-assembly-plugin生成包含所有依赖的jar包（即jar-with-dependencies），并指定主类（如com.Log4j2Memory.App）的全路径。整个过程在Maven的package生命周期阶段执行，确保了项目构建过程中依赖管理的有效性和可执行jar包的完整性。

...命令行工具和轻量级 profiling API，提供包括CPU、内存、类加载、线程、垃圾回收等多方面的监控与分析功能，帮助开发者定位并解决Java应用程序中的性能问题，文中使用VisualVM来检测和诊断Tomcat服务器的性能瓶颈。 微服务架构 , 微服务架构是一种将单一应用程序划分成一组小的、相互独立的服务的设计方法，每个服务运行在其自身的进程中，服务之间采用轻量级的方式进行通信，通常通过HTTP RESTful API。在应对Tomcat性能瓶颈的解决方案中提及微服务架构，是因为它可以将大型系统的复杂性分散到多个小型服务中，从而避免单个节点成为性能瓶颈，提高系统的可扩展性和容错性。

本文探讨了在Android开发中使用Kotlin为CardView内嵌的LinearLayout实现圆角效果的问题。通过动态创建ShapeDrawable并设置为LinearLayout背景，可轻松实现标准圆角效果；针对复杂需求，文章还介绍了采用ClipPath或CornerCutBitmap方法裁剪圆角，但提醒开发者需考虑性能与兼容性问题。此外，文中提及ViewOutlineProvider在应用ClipPath方案中的关键作用，旨在帮助开发者根据实际需求灵活选择最佳实践。

本文聚焦于Struts2框架中的拦截器顺序问题，探讨了其基本概念及默认执行顺序。文中指出，拦截器顺序异常可能源于配置错误、插件冲突或自定义拦截器管理不当。解决策略包括检查配置、排查第三方插件影响和调试自定义拦截器的加入方式。通过深入理解并优化配置，开发者能有效避免并解决拦截器执行顺序的不一致问题，提升Struts2应用的稳定性和可维护性。

本文是一篇实用指南，针对初次接触Gradle或遇到构建问题的开发者，详细介绍了Gradle构建工具的特点、常见报错分析以及解决策略。涵盖了从找不到依赖、版本冲突到编译错误的问题，强调了查阅文档、逐步调试和使用Gradle Wrapper的重要性。通过实例演示，帮助读者掌握如何有效处理Gradle构建过程中遇到的挑战，提升开发技能。

该文章介绍了如何利用Python的os模块和subprocess.Popen函数实现自动切换WiFi功能以应对游戏过程中频繁断网的问题。作者详细阐述了通过系统命令"netsh wlan"查看和连接WiFi的方法，并使用ping检测网络连通性。脚本首先获取当前WiFi，然后测试其能否成功ping通百度服务器，若无法ping通，则从预设的WiFi列表中随机选择一个进行连接。通过这一自动化脚本实现WiFi连接管理，有效解决了文本游戏断网问题，充分体现了“人生苦短，我用Python”的便捷与高效。

...erboseWhenProfiling: Boolean 开启webpack --profile ,仍然希望HappyPack产生输出。 debug: Boolean 启用debug 用于故障排查。默认 false。 https://www.jianshu.com/p/b9bf995f3712 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42265852/article/details/96104507。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

本文针对Tomcat中的性能瓶颈，详细分析了内存泄漏、线程阻塞和数据库查询效率低下的常见原因，并提供了相应的优化方案。通过定期重启Tomcat、使用Profiler工具定位内存泄漏，以及优化代码逻辑来解决内存问题；通过异步处理和设置超时时间减少线程阻塞；通过使用索引和优化SQL语句提高数据库查询效率。这些方法能有效提升Tomcat系统的整体性能。

本文针对Android开发中的内存优化，深入剖析了OOM（Out of Memory）、内存泄漏及频繁GC引发卡顿三大问题。通过理解Java虚拟机的GC机制，特别是GC Roots与对象引用关系（包括StrongReference、SoftReference、WeakReference和PhantomReference）的作用，以及ReferenceQueue在监控对象回收过程中的价值，有助于开发者发现并解决实际编码中内存管理的问题，从而提升应用性能和用户体验。文章旨在引导读者关注Android应用内存分配与回收的细节，养成良好的编程习惯。

这篇文章详述了在Linux环境中搭建MySQL数据库的全过程，包括停用防火墙服务（firewalld）与SELinux安全模块以优化环境配置。通过添加openEulerOS的软件仓库源并安装MySQL，对MySQL所需目录结构进行初始化设置，并细致地配置了my.cnf文件以定义MySQL服务参数。文章指导如何初始化数据库、设置root账户密码以及创建新用户并授权。此外，还解决了MySQL.sock路径问题，通过systemctl管理MySQL服务的启动、停止及开机自启动设置，并确保了系统动态链接库的正确配置。整个过程涵盖了Linux下MySQL从安装到运行的关键步骤。

本文针对Impala中出现的InvalidTableIdOrNameInDatabaseException异常，深度剖析了该问题背后的四大常见原因：拼写错误、表名不准确、表被删除或移动以及表不在当前工作目录。为解决此异常，提出了五个具体操作建议，包括仔细检查并修正表名拼写、核对确认表名无误、恢复被误删的表、重新加载移动后数据表以及切换至正确的工作目录进行查询。通过明确问题源头和采取相应措施，能有效解决在使用Impala进行大数据查询时遇到的此类表ID或名称无效异常。

本文介绍了在Iris框架中结合JWT和OAuth2进行安全认证和授权的方法。首先，详细讲解了JWT和OAuth2的基本概念及在Go语言中的应用示例。接着，探讨了如何构建策略决策树，通过JWT的角色授权和OAuth2的客户端授权，实现智能授权决策。文章通过具体代码示例，展示了如何在Iris框架中有效利用这两种技术，提高应用的安全性和用户体验。关键词包括Iris框架、JWT、OAuth2、安全认证、授权决策、策略决策树、Go语言、身份验证、角色授权和客户端授权。

本文聚焦于Maven构建项目时常见的一类错误："Error:The project has a build goal with an invalid syntax"。通过深入解析这一问题，文章详细介绍了错误产生的常见原因，包括pom.xml配置文件错误、命令行参数输入错误以及依赖冲突。为了帮助开发者有效解决这些问题，文章提供了针对性的排查和解决策略，强调了利用IDE的自动完成功能和在线验证工具的重要性。通过实例分析，文章旨在提供一套实用的方法论，使开发者能够高效地识别、诊断并解决Maven构建过程中的常见错误，从而提升项目开发的效率与质量。

mysqldump是MySQL数据库系统中的重要备份工具，可实现整个数据库或特定表的导出。使用时，可通过诸如--add-locks、--opt等选项优化导出性能，并支持完整INSERT语句、锁定表、压缩数据等功能。在执行大规模数据库备份时，务必注意避免内存溢出问题。常见的 mysqldump 应用场景包括创建数据库备份文件（如backup-file.sql）和通过SQL语句将数据导入到目标数据库中。此外，该工具还提供一系列详细选项以满足用户对导出内容、格式及安全性的定制需求，确保了数据库迁移与同步操作的灵活性与高效性。

本文深入探讨了Apache Impala查询性能与硬件配置之间的密切关系，着重强调了内存优化、CPU配置及并行查询策略在提升查询效率中的关键作用。通过实际代码示例，指导用户如何利用Cloudera Manager进行配置调整，以实现资源的最优利用。文章进一步阐述了性能监控与诊断的重要性，介绍了Explain Plan等工具在识别查询瓶颈和优化过程中的应用价值。最终，本文旨在为大数据分析提供一套全面、细致的性能优化方案，确保在实际应用中能够高效地处理PB级数据集，实现数据分析的高效与精准。

该文详述了在基于VMware虚拟机的deepin系统环境下，如何进行一系列软件的安装配置。首先确保SSH服务启动并更新源，接着安装开发常用的基础工具如JDK8、Node.js（并配置淘宝源以优化下载速度）。随后依次部署MySQL、PostgreSQL、Redis数据库，以及Nginx服务器。同时涵盖了办公必备的SVN、Git版本控制工具，和诸如WPS Office、VS Code编辑器等应用软件的安装步骤。此外，还介绍了如何在deepin系统中安装百度网盘、微信、QQ等通讯软件及迅雷下载工具，以及视频播放器、SSH工具electerm和FTP/SFTP工具FileZilla。最后，文章指导读者成功安装Microsoft Edge浏览器，从而完成了一套全面且实用的deepin系统软件环境搭建流程。