profiling

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    我想跟踪我的应用程序在Android上的某些操作的启动时间和时间。 我正在使用代码标记方法来测量我的应用中所有基本操作的时间。我在代码的不同位置插入了一些代码标记。无论何时达到代码标记,我都会记录系统时间。然后我用开始和结束标记之间的时间差来衡量开机时间和其他操作时间。 每次我测量场景的时间时,我都会在毫秒时间内发生一些变化。例如,如果我在10次迭代中测量启动时间,则每次在1400毫秒到1600毫

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    我有一个循环,大约需要3分钟的第一次迭代和周围为1毫秒,其余99 我试图找出是否有一种方式来获得独立分析每个循环的数据以及如何执行此操作。 我对分析很陌生,所以我可能会在这里忽略一些明显的东西。 我应该注意,我知道我的瓶颈在哪里。我的2个功能占用了运行时间的99.9%。我试图弄清楚它是否全部在第一个循环中(因此可能是一些分配问题),或者在脚本的执行过程中“传播”。 我在Windows 10使用Vi

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    我经常在一台特定的计算机上的某个特定CPU上看到人们的基准/配置文件(或者建议其他人进行基准测试/配置文件)某个特定情况下的特定代码;然后(可能是错误地)假定这个结果适用于各种不同情况下的CPU(例如“所有64位80x86”)在不同情况下的代码(例如同一内核中不同负载下的其他逻辑CPU)各种不同的计算机(例如不同的RAM定时等)。 我在找的是一种能够在许多条件下(主要是通过解释代码而不是直接测量)

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    是否可以对graphite指标执行分析? 例如 - 假设我公开的服务调用另一个REST api,并在将响应返回给消费者之前执行一些数据库操作...是否可以从指标中了解/识别我的服务已采取x secs响应,out-of-这y secs已为REST API互动和z secs为DB互动等... 据我了解我总能为我的服务电话,内部REST API调用和DB互动,让我X,Y指标单独和z分别。我试图弄清楚,如

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    我想改进我自己的GDB漂亮的打印机使用GDB python API。 目前我正在测试它们的核心。 我试图获取一些QMap,QList内容的信息,但他们有这么多元素,打印它们的内容真的很慢(分钟)。 所以,我想知道是否有任何已知的方式来分析哪些部分更慢。 我已经检查了Python profile manual和google-perftools,但我不知道如何在GDB执行周期中使用它们。 gdbcom

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    我感兴趣的是比较两种不同功能的速度,对两种功能使用相同的输入数据(BMP)。 当我们衡量一个函数的执行时间(使用相同的总输入),我们没有得到相同的结果(时间),即使我们应该因为该节目在多任务环境中运行。即使我们将程序作为“高优先级”运行,来自其他程序的干扰也会减慢我们的程序(为了简化考虑单个核心计算机)。 因此,大多数人会多次计时,并取平均值。我的问题是为什么我们不记录最小的执行时间而不是平均值?

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    Python线剖析的常用解决方案似乎是kernprof -l script.py,这需要在要配置的函数中添加“@profile”装饰器。如果没有python script.py而运行相同的代码,则会投诉“名称”配置文件“未定义”,因此您必须注释掉@profile行。在“profile”模式和非profile模式之间切换,而不必注释掉这些行是一个很好的解决方法?

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    我通过套件分析器分析了一个应用程序,但无法解释您的套件的“线程”选项卡中的以下两件事情。在采样时间 CPU使用率显示191ms,只是想澄清线程的状态确定在熟睡中进行,是他们通过它可以发现什么的采样基础上的确切分布的任何手段哪个线程状态表示为SLEEPING。 在某些地方会显示采样上的火焰符号,而在其他地方则不显示。在高层次上,我观察到如果样本上的CPU使用量少于30毫秒,这个符号就不会出现,除非它

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    我试图使用库BTrace作为一个分析器。 我BTrace配置很简单: import com.sun.btrace.BTraceUtils; import com.sun.btrace.Profiler; import com.sun.btrace.annotations.BTrace; import com.sun.btrace.annotations.Duration; import c

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    需要使用弹簧配置文件通过gradle运行测试。 gradle clean build 我添加了任务: task beforeTest() { doLast { System.setProperty("spring.profiles.active", "DEV") } } test.dependsOn beforeTest 而且我测试的定义是: @Run