DotTrace系列:1. 理解四大经典的诊断类型(上)
一:背景
1. 讲故事
在所有与 .NET相关的JetBrains产品中,我觉得 DotTrace
是最值得深入学习和研究的一款,个人觉得它的优点如下:
- 跨平台诊断 (Windows,Linux,MacOS)
- 兼容 dotnet-trace 产出的 nettrace。
- 优秀的可视化界面,尤其是 timeline 时间轴。
- 支持自我托管和代码的局部诊断。
在我的 .NET高级调试知识系列
下,这是一款不可或缺的利器,话不多说,我们就从四大诊断类型
来开聊吧。
二:四大诊断类型
1. Sampling 模式
如果你的程序出现了性能变慢,但你又不知道是哪里的变慢?不知道从何入手,这时候就可以使用 Sampling
模式,它是从应用程序
的角度帮你宏观洞察程序的性能,相当于性能洞察的第一道关卡。
Sampling 模式默认 5~11ms 对各个线程栈进行采样,通过大量的样本就能通过 group by
的方式计算出每个函数的累计执行时间,这里有一个小细节,如果 函数执行时间<5ms
的话,肯定是捕获不到的,这个也能理解。
接下来我们写一个简单的矩阵运算,然后寻找耗时的函数,参考代码如下:
using System;
using System.Diagnostics;
namespace MatrixOperations
{
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
const int baseSize = 1000;
const int iterations = 3;
for (int i = 0; i < iterations; i++)
{
int matrixSize = baseSize - (i * 100);
PerformMatrixMultiplication(matrixSize);
}
}
static void PerformMatrixMultiplication(int matrixSize)
{
Console.WriteLine($"\n=== 处理 {matrixSize}x{matrixSize} 矩阵 ===");
Console.WriteLine("创建随机矩阵...");
var matrixA = GenerateRandomMatrix(matrixSize, matrixSize);
var matrixB = GenerateRandomMatrix(matrixSize, matrixSize);
Console.WriteLine("执行矩阵乘法...");
var timer = Stopwatch.StartNew();
var resultMatrix = MultiplyMatrices(matrixA, matrixB);
timer.Stop();
Console.WriteLine($"运算完成,耗时: {timer.Elapsed.TotalSeconds:0.000} 秒");
DisplayMatrixPreview(resultMatrix);
}
static double[,] GenerateRandomMatrix(int rows, int cols)
{
var random = new Random();
var matrix = new double[rows, cols];
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
matrix[i, j] = random.NextDouble() * 100;
}
}
return matrix;
}
static double[,] MultiplyMatrices(double[,] matrixA, double[,] matrixB)
{
int aRows = matrixA.GetLength(0);
int aCols = matrixA.GetLength(1);
int bCols = matrixB.GetLength(1);
if (matrixA.GetLength(1) != matrixB.GetLength(0))
throw new ArgumentException("矩阵维度不匹配");
var result = new double[aRows, bCols];
for (int i = 0; i < aRows; i++)
{
for (int j = 0; j < bCols; j++)
{
double sum = 0;
for (int k = 0; k < aCols; k++)
{
sum += matrixA[i, k] * matrixB[k, j];
}
result[i, j] = sum;
}
}
return result;
}
static void DisplayMatrixPreview(double[,] matrix, int previewSize = 3)
{
Console.WriteLine($"\n矩阵预览 (前{previewSize}x{previewSize}个元素):");
int rows = Math.Min(previewSize, matrix.GetLength(0));
int cols = Math.Min(previewSize, matrix.GetLength(1));
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
Console.Write($"{matrix[i, j],8:0.00} ");
}
Console.WriteLine();
}
}
}
}
打开 dottrace,选择 Sampling
模式,点击 Start 即可,截图如下:
程序在运行完之后,会自动退出,dottrace 会自动打开收集到的追踪文件,截图如下:
从卦中可以挖出如下信息:
- dottrace采样了 21s。
- 非托管层占 14s + 托管层占 7s
- MultiplyMatrices 吃了7s,相对其他方法来说最耗cpu
要想知道 MultiplyMatrices 为什么会吃 7s,这个就属于细节问题了,Sampling模式就无法告诉你答案了。
值得一提的是,Sampling 属于大粒度的性能跟踪,生成的采样文件很小,适合天级别的长期监控。
2. Tracing 模式
刚才我们从应用程序
角度做了一个宏观洞察,发现了可疑函数 MultiplyMatrices
,我相信你此时会非常感兴趣,这个方法为什么会吃那么多的时间???
这就是本节要谈到的 Tracing
模式,相比 Sampling,它是方法级别
的洞察,你会看到方法的更多信息,比如:
- 方法的调用时间
- 方法的调用次数
有些人可能会好奇,方法的调用次数底层是怎么算出来的? 这个是得益于 coreclr 的 ICorProfilerCallback 通知机制,在进入方法和退出方法时,coreclr都会通知给注册的第三方(DotTrace),具体细节就不说了。
接下来修改为 Tracing
模式,重新执行程序,截图如下:
DotTrace 跟踪完成之后,会产生跟踪文件,然后用F5搜索目标函数MultiplyMatrices
。截图如下:
从卦中我们获得了更多的信息,比如发现有人对 MultiplyMatrices 方法做了三次调用,总计花费近 8s,平均下来每次call 近 3s,如果觉得单次 3s 还是有点长,接下来该如何继续下钻呢?
值得一提的是,Tracing 属于方法级作用域,生成的采样文件相对较大,适合小时级监控。
3. Line-by-Line 模式
刚才我们说到的 Tracing
属于一种方法级作用域,再往下走的话只能是 语句级
了,它的底层主要借助了IL插桩技术
,有一些像 harmony 的 transpiler,由于插入了大量的垃圾代码,会导致程序运行速度极度的下降,久久不能跟踪结束!所以在这种细粒度的场景下,更适合用代码实现局部跟踪,后续的文章会跟大家继续聊。
当我跟踪了100s后,停止跟踪,打开视图后,右键点击 MultiplyMatrices 方法查看源代码,截图如下:
从卦中可以清晰的看到,在我跟踪的100s周期内都是被MultiplyMatrices方法给吃掉了,从 命中次数
角度看,耗时都在三层的 for 循环中 O(N3)。其中第三层的 for 已执行了 10亿+ 次。。。
三:总结
DotTrace 是一款非常的可视化商业工具,非常适合程序突然变慢
的场景分析。
作为JetBrains社区内容合作者,如有购买jetbrains的产品,可以用我的折扣码 HUANGXINCHENG,有25%的内部优惠哦。
DotTrace系列:1. 理解四大经典的诊断类型(上)的更多相关文章
- 老生常谈系列之Aop--Aop的经典应用之Spring的事务实现分析(三)
老生常谈系列之Aop--Aop的经典应用之Spring的事务实现分析(三) 前言 上一篇文章老生常谈系列之Aop--Aop的经典应用之Spring的事务实现分析(二)从三个问题导入,分析了Spring ...
- OpenStack实践系列⑦深入理解neutron和虚拟机
OpenStack实践系列⑦深入理解neutron和虚拟机 五.深入理解Neutron 5.1 虚拟机网卡和网桥 [root@node1 ~]# ifconfig brq65c11cc3-8e: fl ...
- 《Entity Framework 6 Recipes》中文翻译系列 (25) ------ 第五章 加载实体和导航属性之加载完整的对象图和派生类型上的导航属性
翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 5-5 加载完整的对象图 问题 你有一个包含许多关联实体的模型,你想在一次查询中, ...
- C++ : 从栈和堆来理解C#中的值类型和引用类型
C++中并没有值类型和引用类型之说,标准变量或者自定义对象的存取默认是没有区别的.但如果深入地来看,就要了解C++中,管理数据的两大内存区域:栈和堆. 栈(stack)是类似于一个先进后出的抽屉.它的 ...
- 【ABAP系列】SAP ABAP 实现FTP的文件上传与下载
公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[ABAP系列]SAP ABAP 实现FTP的文 ...
- 【ABAP系列】SAP ABAP ALV里日期类型的F4帮助
公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[ABAP系列]SAP ABAP ALV里日期类 ...
- vue 快速入门 系列 —— 使用 vue-cli 3 搭建一个项目(上)
其他章节请看: vue 快速入门 系列 使用 vue-cli 3 搭建一个项目(上) 前面我们已经学习了一个成熟的脚手架(vue-cli),笔者希望通过这个脚手架快速搭建系统(或项目).而展开搭建最好 ...
- 【一个idea】YesSql,一种在经典nosql数据库redis上实现SQL引擎的方案(我就要开历史的倒车)
公众号链接 最高级的红酒,一定要掺上雪碧才好喝. 基于这样的品味,我设计出了一套在经典nosql数据库redis上实现SQL引擎的方法.既然redis号称nosql,而我偏要把SQL加到redis上, ...
- K3S系列文章-使用AutoK3s在腾讯云上安装高可用K3S集群
开篇 <K3s 系列文章> <Rancher 系列文章> 方案 在腾讯云上安装 K3S 后续会在这套 K3S 集群上安装 Rancher 方案目标 高可用 3 台master ...
- JS核心系列:理解 new 的运行机制
和其他高级语言一样 javascript 中也有 new 运算符,我们知道 new 运算符是用来实例化一个类,从而在内存中分配一个实例对象. 但在 javascript 中,万物皆对象,为什么还要通过 ...
随机推荐
- pandas(进阶操作)-- 政治献金项目数据分析
博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境:集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jup ...
- 包装类面试题--java进阶day05
1.面试题 如下两个输出,请问分别是true还是false呢? 答案: 当范围在-128~127时,对象相同就会返回true 在讲解这个问题之前,先了解自动装箱的原理 2.自动装箱的原理 自动装箱,就 ...
- 小白快速了解的Java知识!
Java初学习 1.Java的诞生与崛起 1972年,c语言诞生,其高效率,运行速度快让大批程序员为之倾倒,但是c语言的指针及其内存管理需要程序员自行操作,浪费了大量的时间以及精力,再加上c语言需要尽 ...
- ShadowSql之借Dapper打通ORM最后一公里
ShadowSql专职拼写sql,要想做为ORM就需要借高人之手 我们要借的就是Dapper,Dapper以高性能著称,ShadowSql搭配Dapper就是强强联手 为此本项目内置了一个子项目Dap ...
- 【ESP32】移植 Arduino 库到 idf 项目中
今天咱们要聊的内容非常简单,所以先扯点别的.上一篇水文中,老周没能将 TinyUSB 的源码编译进 Arduino 中,心有两百万个不甘,于是清明节的时候再试了一次,居然成功了,已经在 esp32 开 ...
- 使用Python+SymPy计算无穷级数
引言 在数学中,级数是指由数列的无限项组成的求和表达式.无穷级数的求和是一个非常重要且具有挑战性的数学问题,特别是在信号处理.物理学和工程学等领域.今天,我们将介绍如何利用 Python 中的 Sym ...
- Clion搭建C++开发环境
1.下载和安装MinGW 1)下载链接:http://www.mingw.org/ 2)选择安装目录,目录尽可能简单(如:D:\MinGW)且不要包含中文和空格 3)添加相关的包 所需的包如下:min ...
- 如何在Uniapp项目中引入uni_modules中的依赖?
在Uniapp项目中引入uni_modules中的依赖分为以下几种情况: 对于通用组件: 如果你已经通过HBuilderX插件市场安装了某个uni_modules组件,通常只需在页面的.vue文件中按 ...
- Git错误,fatal: The current branch master has no upstream branch. To push the current branch and set the remote as upstream
问题:当我执行git push命令的时候,报错如下: fatal: The current branch master has no upstream branch. To push the curr ...
- DOC,PDF,PPT文件转换为HTML代码记录
pom文件引入 <repositories> <repository> <id>com.e-iceblue</id> <url>http:/ ...