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本文将以一个案例详细展开介绍如何针对单条 sql 进行性能分析。

初学者对性能分析的感受是：横看成岭侧成峰，远近高低各不同。那么应该怎么学习才能建立起自己的性能分析体系，才能做到千山同一月，万户尽皆春。千江有水千江月，万里无云万里天呢？

在我们对 java 应用做性能分析的时候，往往采用 log 进行问题定位和分析，但是如果我们的 log 缺乏相关的信息呢？远程调试会影响应用的正常工作，修改代码重新部署应用，实时性和灵活性难以保证，有没有不影响正常应用运行，又灵活并无侵入性的方法呢？

有人说起工具到底要会哪些。既然提到这儿了，那就多写几句吧。

性能测试中当我们尝试使用 linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器 cpu 架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆 cpu、物理核、逻辑核概念等术语。

通过结合 python 脚本开发的方式，我们可以扩展部分 telegraf 不支持的监控项，本文简单提供了一种思路。

在企业实际项目中，elk 是比较成熟且广泛使用的技术方案。logstash 性能稍弱于 filebeat，一般不直接运行于采集点，推荐使用 filebeat。在日志进入 elk 前，从经验性角度，前置 kafka，一方面作为队列和缓冲，另一方面提供了统一的入口渠道。

这一课时我们进行案例实战，选择当前流行微服务框架 springcloud 作为示例，演示如何在微服务中集成 sleuth zipkin，同时模拟异常情况。

在本文中，我们总结下 java dump 的几种不同方法。