使用VS2008找出应用程序瓶颈

最新推荐文章于 2025-07-17 15:26:28 发布
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本文介绍了Visual Studio自带的分析工具，这些工具可以帮助开发者更好地理解代码性能，并提供了来自MSDN的一篇详细文章链接。
VS自带的分析功能，用起来还可以。文章来自MSDN
[url]http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/cc337887.aspx[/url]
$大江东去$
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vs2008项目性能分析
12-05 314
在过去十年间，涌现了许多新的软件技术和平台。每种新技术都要求掌握专门的知识才能创建出性能良好的应用程序。现在，由于各种 Internet 技术（如博客）使失望的用户可轻松地否定您的应用程序，因此您确实需要将性能放到首要位置。在计划早期，就应添加响应性能要求并创建原型来确定可能的技术限制。在整个开发过程中，还应衡量应用程序的各个性能方面以发现可能的性能下降，同时确保速度较慢情形下的测试人员...
使用 Visual Studio 分析器找出应用程序瓶颈
playStudy的专栏
12-03 787
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/cc337887.aspx
vtune性能分析工具--找出程序性能瓶颈
pzhw520wlim的博客
04-04 3298
1. 概述VTune是Intel一个比较强大的性能分析软件。主要包括三个小工具：（1）Performance Analyzer：性能分析，找到软件性能比较热的部分，一般也就是性能瓶颈的关键点。（2）Intel Threading Checker：用于查找线程错误, 能够检测资源竞争、线程死锁等问题（3）Intel Threading Profiler：线程性能检测工具,多线程可能存在负载比平衡, ...
应用程序性能分析利器 —— Visual Studio Profiler
u013339596的专栏
02-18 5399
有一种速度叫做龟行，有一种感觉叫做无法忍受，有一种愿望叫做性能提升，有一种困难叫做寻找瓶颈。   所有人都希望自己的程序能够飞速运行，但是性能的提升又是何等艰辛，就连起步都那么困难。浩如烟海的代码，哪一段才是性能提升的关键？哪一段才是程序运行的瓶颈？难道你只能通过在每个函数前后都添加一段时间输出来寻找耗时最长的函数吗？你应当相信，在这个信息化的时代，在这个效率为先的时代，也许每一个需要
Linux系统性能调优指南-应用程序优化
weixin_43298211的博客
08-21 1632
应用程序优化是提高Linux系统性能的关键部分之一。这通常涉及使用各种工具来分析性能瓶颈，并对代码进行重构以提高效率。下面详细介绍一些常用的性能分析工具和代码优化技巧。在这个例子中，使用一个缓存数组来存储已经计算过的斐波那契数值，从而避免重复计算。这种方法极大地提高了计算效率，特别是在处理较大的斐波那契数时。性能分析工具可以帮助开发者找到应用程序中的瓶颈所在，从而有针对性地进行优化。一旦识别出性能瓶颈，就可以着手对代码进行优化。这将显示一份详细的性能报告，列出最耗时的函数和热点。，需要找出其中的性能瓶颈。
五步定位性能瓶颈
以择人之心择己，以恕己之心恕人。
05-23 6317
优先级明确：面对性能瓶颈，应将数据库监控放在优先位置，特别是对于Web应用而言。工具选型：根据团队实际情况，合理选用原生或第三方监控工具，平衡专业深度与操作便捷性。深入事件分析：掌握Oracle等待事件的分析技巧，能快速锁定问题，特别是在面对突发性能衰退时，能迅速指引排查方向。通过以上策略，可以更高效地识别并解决数据库层面的性能瓶颈，提升整个Web系统的响应速度和稳定性。
程序性能分析-使用vs2008的分析工具
爱屋及吾
10-10 7779
使用 Visual Studio 分析器找出应用程序瓶颈 Hari Pulapaka and Boris Vidolov 本文讨论: 以性能瓶颈为目标 应用程序代码分析 比较分析数据 性能报告 本文使用了以下技术:  Visua
Web应用的性能优化思路——找到瓶颈
tianzongnihao的博客
05-12 8845
瓶颈是什么？一条4车道的公路，运行非常顺畅，突然出了点事故，事故车导致某个地方只剩下1车道，然后就开始堵车，因为四辆车同时塞向一个车道里。把这个事故清除了，故障车拖走了，道路会开始恢复了通畅。这个道理谁都懂，但偏偏有些傻瓜交警去把4车道变成8车道，但却不清理事故路段。一个Web应用，不管是何种语言开发，粗略的结构无非是三层：1. 页面模板可以是JSP、ASP、PHP等页面技术，根据数据生成最终的H...
性能瓶颈（经验分享）
伤心的辣条
08-21 1913
在软件开发和系统运维中，性能瓶颈是常见的问题，它们可能出现在硬件、网络、应用程序、数据库或中间件等多个层面。以下是一些常见的性能瓶颈及其解决方案：
精选资源
LabVIEW应用程序中性能瓶颈的解决
07-06
使用VI分析器能够详细地诊断出应用程序的性能问题所在，从而进行针对性的优化。 当进行性能分析时，可以通过分析工具来确定代码的运行效率。例如，有些工具可以帮助识别出内存泄漏的问题，即程序在运行过程中逐渐...
深入浅出Android--Google手持设备应用程序设计
03-14
理解并应用Android Profiler工具进行性能分析和调试，有助于找出并解决性能瓶颈。 最后，理解Android的权限管理系统和多进程概念也是必要的。随着Android版本的更新，权限管理变得更为严格，开发者需要适应运行时...
小型应用程序：使用CC ++创建的小型项目和小型应用程序
02-08
8. **测试与调试**：编写单元测试，使用调试器（如GDB）找出并修复程序中的错误。 9. **优化**：分析性能瓶颈，采用各种优化技术，如循环展开、内联函数、减少冗余计算，以提高程序效率。 10. **发布与部署**：...
桌面应用抓取和程序监视器合集
09-12
- **程序监视器**：在性能优化、系统稳定性测试或者安全审计中，程序监视器可以帮助找出系统层面的问题。 这些工具的结合使用，可以为开发者提供全方位的视图，深入理解应用程序的运行机制，从而提高开发效率，解决...
提升Python Web应用性能的10个关键技巧
一键难忘的博客
05-26 6454
构建高性能的Web应用程序是一个综合性的任务，需要综合考虑多个方面的因素。通过选择合适的框架、使用异步编程、优化数据库访问、使用缓存和异步IO库，以及监控和调优，我们可以构建出性能优异的Python Web应用程序。然而，性能优化不是一劳永逸的任务，而是一个持续的过程。持续监控应用程序的性能，并根据实际情况进行调优，是保持应用程序高性能的关键。希望本文对你构建高性能的Python Web应用程序有所启发，祝你的项目顺利！
小程序开发工具性能分析：找出瓶颈所在
小程序开发
07-17 1018
在当今数字化的时代，小程序以其便捷性和轻量级的特点受到了广泛的欢迎。然而，小程序的性能问题可能会影响用户体验，导致用户流失。小程序开发工具性能分析的目的就是要找出小程序在运行过程中哪些地方耗费了过多的时间和资源，也就是找出性能瓶颈，从而有针对性地进行优化。本文的范围涵盖了常见小程序开发工具的性能分析方法和技术。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
使用TPTP在Eclipse Callisto中优化Java应用程序性能
通过TPTP，开发者可以实时监控应用程序的内存使用、CPU消耗、线程活动等关键指标，从而定位性能瓶颈。此外，静态代码分析工具可以帮助找出潜在的性能问题和编码规范的违反，提升代码质量。TPTP的集成特性使得这些...
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