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01 继续性能分析简介
更好的利用性能，能够提供更好的用户体验，能够升高企业 IT 老本，能够让零碎更稳固和牢靠。在利用性能分析技术呈现以前，开发人员排查问题只能依赖各种日志和监控，这须要提前在利用代码中埋点，岂但对利用代码侵入性较大且可能因为埋点不全而无奈提供足够信息，诊断问题十分费时，很多时候无奈找出起因。
随着利用性能分析技术呈现，开发人员能够很不便的找出应用程序性能瓶颈（如 CPU 利用率高、内存占用低等），从而进行优化。但因为晚期利用性能分析技术开销较大，只能在开发环境而不能在生产长时间开启，生产环境出问题时很可能没有被记录下来，开发人员在开发环境模拟和复现问题很艰难，导致解决问题的效率很低，也很有可能无奈解决。
近些年来，性能分析技术继续倒退，性能越来越丰盛，开销也显著改善，达到生产环境继续开启水准，不过离宽泛遍及还存在诸多阻碍。性能分析个别过程有三步：生产环境抓取、保留性能分析文件、性能分析文件可视化。当利用体量较大时，这 3 个步骤每步都存在着难度，须要解决大量计算、存储、产品设计等多方面问题。
ARMS Continuous Profiler[1]应运而生，由阿里云 ARMS（利用实时监控服务 [2]）团队和 Dragonwell[3] 团队联结研发。它基于以后最成熟的性能分析技术，将整个性能分析过程产品化，适宜在生成环境继续开启。与惯例性能分析相比，ARMS Continuous Profiler 减少工夫维度，外围性能如下：
• 定位任意时刻的性能问题（比方 CPU 占用高、内存占用高）
• 反对两个时段的性能比照，找出利用演进过程中的性能差别
• 观测利用的调用栈，以便更好的扫视和了解代码设计
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