主要观点：大规模实时服务面临严苛经济压力，延迟和资源使用的回归难以察觉，调试工作需从症状追溯原因，全行业性能回归成本高，需采用系统调试和分析实践。
关键信息：

• 服务需在毫秒级内决定盈利或亏损，回归常伴随常规操作出现。
• 行业性能回归成本高但难以精确衡量，采用系统调试可预防回归。
• 性能回归从少数指标异常开始，如 CPU 使用率、堆图等。
• 调查需有清晰时间线，从最早异常指标开始分析各信号关联。
• JVM 是调试关键，可通过 JFR 等工具分析内存、线程等。
• 堆增长和保留可通过堆转储等方式找出原因。
• Tomcat 的连接器和执行器可反映资源压力。
• 需区分内部和外部导致的延迟。
• 垃圾收集调优可解决部分问题。
  重要细节：
• 在广告技术等环境中，性能微小下降会导致运营成本增加和收入损失。
• 调试工作需遵循从症状到原因的路径，关联 JVM 内各信号。
• 可通过编程触发堆转储，如 Java 中的HeapDumper类。
• 线程死锁检测可集成到应用中，如DeadlockDetector类。
• 通过添加时间戳可区分内部和外部延迟。
• 调整垃圾收集器参数可改善性能。
• 以某回归案例为例，通过多种工具和方法找出问题并修复，降低 CPU 使用率和延迟，减少请求拒绝。
• 调查模式像分层系统，从检测到验证变化，各工具和假设相互关联。
• 跨团队推行该纪律需文化变革，将 JFR 集成到 CI/CD 管道可提前发现回归，复盘记录可缩短解决时间，提升业务成果，如节省数据中心扩展成本、提高 SLA 合规率等。调试不仅是救火，更是保护信任和提升业务的战略能力。