paperbot · PL 论文追踪

全部论文 待读 收藏

P2 Practical Software Performance Analysis on Linux Systems

Linux 系统上的实用软件性能分析
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 1/10 · 该论文是关于 Linux 系统性能分析的工作流教程,涉及 profiling、tracing 与可视化,与用户关注的静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析均无直接关联。引用 0 inbox
Adel Belkhiri, Heng Li
crossref: 2026-09-12dblp: 2026-09-12

AI 速览

一句话:展示一套整合统计 profiling、低开销 tracing 与 trace 可视化的 Linux 性能分析工作流,用于定位性能瓶颈。

本文以教程形式面向 Linux 系统上的软件性能诊断,指出仅靠强大工具不够,还需要选择、配置与组合互补分析技术的系统方法。教程引导参与者完成完整性能分析工作流,将统计性 profiling、低开销 tracing 与高级 trace 可视化结合起来,用于诊断性能问题。通过动手练习,参与者练习剖析执行热点、跟踪系统与应用事件、跨层关联性能数据,并识别性能瓶颈的根本原因。其贡献在于提供可操作的端到端方法论与实操经验,而非新的分析算法或工具实现。

问题
如何系统性地选择、配置与组合统计 profiling、低开销 tracing 和 trace 可视化,以诊断 Linux 软件性能问题并定位瓶颈根因。
方法
以教程和动手练习形式,引导参与者执行端到端性能分析工作流,关联系统层与应用层性能数据。
评估
通过指导性 hands-on exercises,参与者实践热点剖析、事件跟踪、跨层数据关联与根因识别,获得实操经验。
原文摘要(Abstract)

Diagnosing performance problems requires not only powerful tools but also a systematic methodology for selecting, configuring, and combining complementary analysis techniques. This tutorial walks participants through a complete performance analysis workflow that integrates statistical profiling, low-overhead tracing, and advanced trace visualization to diagnose performance issues in Linux systems. Through guided hands-on exercises, participants will gain practical experience in profiling execution hotspots, tracing system and application events, correlating performance data across layers, and identifying the root causes of performance bottlenecks.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) · DBLP

BibTeX
@inproceedings{BelkhiriL26,
  title = {Practical Software Performance Analysis on Linux Systems},
  author = {Adel Belkhiri and Heng Li},
  booktitle = {FSE},
  year = {2026},
  doi = {10.1145/3803437.3804902}
}