Async-profiler中jfrconv工具线程分组功能的问题与修复
2025-05-28 03:29:52作者:俞予舒Fleming
在性能分析工具Async-profiler中,jfrconv工具负责不同格式的性能数据转换工作。近期发现了一个关于线程分组功能在数据反向转换时失效的问题,本文将详细分析该问题的技术背景、影响范围以及解决方案。
问题背景
Async-profiler的jfrconv工具能够将JFR格式的性能数据转换为HTML火焰图,同时也支持反向操作——将HTML火焰图转换回其他格式。当使用--threads参数生成火焰图时,工具会按线程分组显示调用栈信息,这在分析多线程应用性能时非常有用。
然而,当用户尝试对已分组的HTML火焰图进行反向转换时,发现原本按线程分组的调用栈信息会被合并为一个统一的调用栈,丢失了线程维度的分析能力。
技术分析
这个问题本质上源于数据转换过程中的信息丢失。在正向转换过程中(JFR转HTML),线程分组信息被正确保留在HTML输出中。但在反向转换时,转换逻辑没有正确处理HTML中的线程分组结构,导致所有线程的调用栈被扁平化处理。
从实现角度来看,HTML火焰图中的线程分组信息是以特定结构存储的,反向转换器需要识别这种结构并相应地重建线程分组。原始实现中缺少这部分逻辑,因此造成了信息丢失。
解决方案
开发团队已经提交了修复代码,主要修改包括:
- 在反向转换过程中增加对HTML中线程分组结构的识别
- 保持原始线程分组信息不丢失
- 确保转换后的输出仍然保持线程维度的调用栈分离
修复后的版本能够正确保留原始火焰图中的线程分组信息,使得性能分析人员可以在不同格式间转换时仍能保持完整的线程分析能力。
使用建议
对于需要保留线程信息的性能分析工作流,建议:
- 生成火焰图时明确使用
--threads参数 - 在反向转换时使用最新版本的jfrconv工具
- 验证转换后的输出是否仍然包含预期的线程分组信息
这个问题提醒我们,在性能数据格式转换过程中,保持元信息的完整性至关重要,特别是像线程分组这样的关键维度信息。Async-profiler团队对此问题的快速响应也体现了该项目对数据准确性的重视。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210