定位任意时刻性能问题，持续性能分析实践解析

01 持续性能剖析简介

更好的应用性能，可以提供更好的用户体验，可以降低企业IT成本，可以让系统更稳定和可靠。在应用性能剖析技术出现以前，开发人员排查问题只能依赖各种日志和监控，这需要提前在应用代码中埋点，不但对应用代码侵入性较大且可能由于埋点不全而无法提供足够信息，诊断问题非常费时，很多时候无法找出原因。

随着应用性能剖析技术出现，开发人员可以很方便的找出应用程序性能瓶颈（如CPU利用率高、内存占用高等），从而进行优化。但由于早期应用性能剖析技术开销较大，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困难，导致解决问题的效率很低，也很有可能无法解决。

近些年来，性能剖析技术持续发展，功能越来越丰富，开销也显著改善，达到生产环境持续开启水准，不过离广泛普及还存在诸多障碍。性能剖析一般过程有三步：生产环境抓取、保存性能剖析文件、性能剖析文件可视化。当应用体量较大时，这3个步骤每步都存在着难度，需要解决大量计算、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（应用实时监控服务[2]）团队和Dragonwell[3]团队联合研发。它基于当前最成熟的性能剖析技术，将整个性能剖析过程产品化，适合在生成环境持续开启。与常规性能剖析相比，ARMS Continuous Profiler增加时间维度，核心功能如下：
• 定位任意时刻的性能问题（比如CPU占用高、内存占用高）
• 支持两个时段的性能对比，找出应用演进过程中的性能差异
• 观测应用的调用栈，以便更好的审视和理解代码设计

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