软件性能分析-成都软件公司

随着科学技术的发展，信息传播的渠道也越来越多，如：网站制作、电子邮件、广播电视等。Windows XP或Vista的用户可以观察到，大型复杂的软件应用程序的性能并不理想。和想象中的一样复杂。以Windows 为例，随着时间的推移，应用程序需要更长的时间来加载。越来越多的Internet 访问和间谍软件的结合导致系统稍微变慢。虽然一些实际应用可以恢复原来的性能，但实际上，性能优化仍然是一项急需改进的技术。性能缓慢的软件不仅仅适用于Microsoft。各种赛门铁克工具经常收到投诉，例如诺顿的防病毒软件，速度慢得吓人。据笔者个人观察，如果电脑没有安装最新的CPU，诺顿杀毒软件是无法在24小时内完成扫描的。

软件性能

因为性能分析并不总是软件工程或计算机科学课程的一部分，所以许多软件工程师不能很好地处理性能优化。在像IBM 这样的大公司中，他们聘请在处理软件性能方面接受过专门培训的专业人员。如果公司开发的软件应用超过10000个功能点，这样的专家当然是最佳人选。目前，有许多性能工具和测量设备，例如收集动态数据的分析器。当然，将软件性能的度量能力嵌入到软件应用本身中也是可行的，这被称为“仪器化技术”。

由于检测和其他形式的分析工具会降低程序速度，因此需要进行必要的维护以确保数据正确。性能优化领域使用了几个物理术语，例如，“海森堡”（Heisenbug）就是根据海森堡的不确定性原理命名的，指的是每次阅读和分析时都会消失的错误。另一个物理学术语是“玻尔虫”，以尼尔斯玻尔的名字命名，它只在特殊条件下出现。物理学中的第三个术语是“Mandelbug”。它以创建混沌理论的Burnett Jerdelbrot 命名，这是一种由随机和混淆因素引起的错误形式，很难隔离。第四个漏洞是“Schrodenbug”，非常罕见。它以恩斯特施罗德的名字命名。通常，此类错误不会出现，除非有人意识到代码根本不应该执行；当发现这些错误时，据说该软件将停止工作。

性能问题也会根据业务周期出现。例如，许多财务和会计软件包在使用一个季度或一个财政年度后会因为使用量激增而明显变慢。软件正在运行。如果一个严重的错误导致软件无法运行，那么软件的性能将为零。并且在性能章节中没有很好地讨论它。此类问题可以通过平均故障时间来衡量。此类问题在软件交付后的一到两个月内非常常见，但随着软件的逐渐稳定会逐渐减少。拒绝服务攻击还可以阻止软件工作，这种情况正变得越来越普遍。

最后一点，性能最佳实践类似于质量控制和安全控制实践。一般的最佳做法是聘请绩效专家以及质量和安全控制人员。就安全而言，人工智能或神经网络性能优化工具比测试或人类性能测试专家更善于发现性能问题。可以在架构和设计中使用类似的软件，在编码之前根据性能优化规则和算法提供最佳的性能优化方案。

一般来说，人工智能和神经网络被推荐用于处理安全漏洞和性能问题等复杂问题。这些主题与倾向于监控和改进本机性能和质量的自主计算或应用程序相交。

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