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軟件的性能分析

來(lái)源：尚品中國(guó)| 類型：網(wǎng)站百科| 時(shí)間：2015-03-24
隨著科技的發(fā)展，信息傳播的載體的途徑也在增多，例如：網(wǎng)站制作、電子郵件、廣播電視等等。Windows XP或Vista的用戶可以觀察到，大型復(fù)雜軟件應(yīng)用的性能并不像想象中那么復(fù)雜。拿 Windows舉例來(lái)說(shuō)，隨著時(shí)間的推移，應(yīng)用程序加載的時(shí)長(zhǎng)也會(huì)變長(zhǎng)。越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)與間諜軟件的結(jié)合，致使系統(tǒng)的運(yùn)行速度略有下降。雖然一些實(shí)用的應(yīng)用程序可以恢復(fù)原來(lái)的性能，但事實(shí)上，性能優(yōu)化仍然是亟待提高的一項(xiàng)技術(shù)。性能遲緩的軟件不僅只在微軟公司出現(xiàn)。各種Symantec的工具都遭到了頻繁的投訴，比如諾頓的防毒軟件，它的速度很讓人著急。據(jù)筆者個(gè)人觀察，假如電腦沒(méi)有安裝最新的CPU的話，諾頓殺毒軟件在24小時(shí)內(nèi)是無(wú)法完成掃描的。
 
軟件性能
因?yàn)樾阅芊治霾⒉豢偸擒浖こ袒蛴?jì)算機(jī)科學(xué)課程里的一部分，所以許多軟件工程師都不能很好地處理性能優(yōu)化的問(wèn)題。在像IBM這樣的大公司，他們會(huì)雇用一些專業(yè)人員，這些專業(yè)人員在處理軟件性能方面接受過(guò)特殊的訓(xùn)練。假如公司開(kāi)發(fā)功能點(diǎn)大于10000的軟件應(yīng)用，這類專家當(dāng)然是最佳人選。目前，有許多性能工具和度量設(shè)備，比如收集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的分析器。當(dāng)然，將軟件性能的度量能力嵌入到軟件應(yīng)用本身也是可行的，這被稱為“插樁技術(shù)。”

因?yàn)椴鍢都夹g(shù)和其他形式的性能分析工具可能會(huì)降低程序運(yùn)行速度，所以需要必要的維護(hù)來(lái)確保數(shù)據(jù)的正確性。性能優(yōu)化領(lǐng)域用到了幾個(gè)物理學(xué)方面的術(shù)語(yǔ)，例如，“海森堡漏洞”( Heisenbug）是根據(jù)海森堡不確定性原理命名的，它是指每次在閱試分析時(shí)就消失的漏洞。另一個(gè)物理學(xué)術(shù)語(yǔ)是“波爾漏洞”( Bohrbug)，它是根據(jù)尼爾斯·玻爾的名字來(lái)命名的，這種漏洞只有在特殊的條件下才會(huì)出現(xiàn)。第三個(gè)物理學(xué)術(shù)語(yǔ)是“曼德?tīng)柭┒?rdquo;( Mandelbug).它是以伯尼特·且德?tīng)柌剂_特的名字來(lái)命名的，他創(chuàng)造了混沌理論，這種形式的漏洞是由隨機(jī)的和混亂的因素引起的，所以隔離起來(lái)很困難。第四個(gè)漏洞是“施羅德漏洞”( Schrodenbug)，該漏洞非常少見(jiàn).是以恩斯特·施羅德的名字命名的。通常情況下，這種漏洞是不會(huì)出現(xiàn)的，除非有人意識(shí)到那些代碼根本就不應(yīng)該執(zhí)行；并且據(jù)說(shuō)，當(dāng)這些漏洞被發(fā)現(xiàn)時(shí)，軟件也會(huì)停止工作。

性能問(wèn)題的出現(xiàn)也基于商業(yè)周期。例如，許多的金融和會(huì)計(jì)軟件包會(huì)在一個(gè)季度或者一個(gè)財(cái)政年度的使用后.運(yùn)行速度會(huì)顯著變慢，那是因?yàn)槭褂昧康捏E增造成的。軟件在運(yùn)行過(guò)程中.如果嚴(yán)重的漏洞導(dǎo)致軟件無(wú)法運(yùn)行.那么軟件的性能將為零.而在性能這一章中沒(méi)有對(duì)其很好的討論。這種問(wèn)題能夠通過(guò)平均失效時(shí)間來(lái)測(cè)量。這樣的問(wèn)題在軟件交付后一到兩個(gè)月內(nèi)是很常見(jiàn)的，但是會(huì)隨著軟件的逐步穩(wěn)定而減少。拒絕服務(wù)攻擊也會(huì)使軟件停止工作，這種情況越來(lái)越常見(jiàn)了。

最后需要說(shuō)明的一點(diǎn)是，性能的最佳實(shí)踐和質(zhì)量控制以及安全控制的做法類似。一個(gè)通用的最佳實(shí)踐就是雇用性能方面的專業(yè)人員以及質(zhì)量控制和安全控制方面的優(yōu)秀人員。就安全來(lái)說(shuō).在查找性能問(wèn)題上，人工智能或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化工其的效果會(huì)比測(cè)試或人工性能測(cè)試專家好很多。一款相似的軟件可以運(yùn)用在架構(gòu)和設(shè)計(jì)上，該下具在編碼前就可以根據(jù)性能優(yōu)化規(guī)則和算法提供最佳的性能優(yōu)化方案。

一般來(lái)說(shuō)，在處理復(fù)雜問(wèn)題，如安全漏洞和性能問(wèn)題上，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是值得推薦的。這些主題與自主計(jì)算或者應(yīng)用交叉，并且這些應(yīng)用都傾向于監(jiān)控并提高本機(jī)的性能和質(zhì)量。
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