前言
性能问题可以分为两种类型：
On-CPU：线程花时间在CPU上运行的地方；
Off-CPU：在I/O，锁，计数器，分页/交换上阻塞等待的时间
Off-CPU的分析是一种性能分析的方法，用于测量和研究Off-CPU的时间以及堆栈跟踪等上下文。它不同于CPU Profiling，后者仅当线程在On-CPU上执行时检查线程。在这里，我们的目标是阻塞和Off-CPU的时间段。如下图蓝色部分：
Off-CPU的分析是与CPU分析相辅相成的，可以理解为这个就是100%的线程时间。此方法不同于应用程序功能阻塞的跟踪技术，因此这个方法是针对内核调度的阻塞概念。这是一种方便捕获的概念。
线程离开CPU的原因包括：I/O，锁，也有一些跟当前线程执行无关的原因包括：由于对CPU资源的高需求而导致的非自愿上下文切换和中断。不管是什么原因，如果在工作负载请求（同步代码路径）期间发生的这种情况，就会引入延迟。
在本节中，主要介绍Off-CPU时间作为指标，并总结Off-CPU的分析的技术，作为Off-CPU的示例实例。
进行Off-CPU分析的先决条件要求
Off-CPU分析要求堆栈跟踪可供跟踪器使用的，因此首先必须解决这个问题。许多应用程序都是使用 -fomit-frame-pointer gcc选项编译的，从而打破了基于帧指针的堆栈遍历。VM运行时（如动态的Java编译方法）和跟踪器在没有其他帮助的情况下可能无法找到其符号信息，从而导致堆栈跟踪仅为十六进制。当然还有其他陷阱。后续再展开。
几个相关概念的说明
1）CPU采样
许多传统的分析工具使用跨所有CPU的活动定时采样，以特定的时间间隔或速率（例如：90Hz）收集当前指令地址（Program Counter）或整个堆栈回溯跟踪的快照。这将给出正在运行的函数或堆栈跟踪计数，从而可以合理估计CPU周期是花费在哪些地方。在linux上我们可以使用perftool来对cpu进行定时采样。
2）应用程序跟踪
在函数的enter和exit会被记录，Off-CPU也是没有记录。
3）Off-CPU跟踪
记录的是Off-CPU的时间段
4）Off-CPU采样
Off-CPU的时间段内的采样
这种方法使用的是定时从未在CPU上运行的线程捕获阻塞的堆栈跟踪，同样它也可以通过墙上时间profiler：一个始终对所有线程所有时间进行采样的profiler。然后可以过滤掉On-CPU的时间，以留下Off-CPU进行分析。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-431058.html
系统很少使用Off-CPU采样。采用通常作为每个CPU计时器中断，然后检查当前正在运行的中断进程，生成On-CPU profile，一个Off-CPU采样器需要不同的方式工作：在每个应用程序线程中设置计时器以唤醒他们并捕获堆栈，或者让内核按一定间隔遍历所有线程并捕获其堆栈。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-431058.html
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