为什么要持续 Profiling
离线抓火焰图只能解释“当下问题”，无法覆盖版本演进中的渐进回归。持续 profiling 能提供趋势视角。
落地关键
- 采样频率按服务等级分层，避免全局高频。
- 只保留聚合后的符号栈，降低存储压力。
- 结合版本号维度做回归对比。
噪声治理
- 排除短命批处理进程。
- 对 JIT 语言补齐符号映射。
- 过滤启动期冷缓存阶段样本。
常见风险
- 盲目提高采样率导致 CPU 额外开销。
- 内核版本不一致引发采样偏差。
- 只看 Top 函数，忽视调用链变化。
小结
持续 profiling 不是“多收集”，而是“低扰动、可对比、可解释”的长期性能体检体系。