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Continuous Profiling 解決甚麼問題
Trace 顯示延遲發生在哪裏，Profiling 解釋為何變慢
Trace 可以圈出慢速服務或 Span，卻未必能說明底層程式碼。觀測雲把函式呼叫、CPU、配置、鎖定、I/O 與查詢證據放進相同服務、版本與時間範圍，讓團隊沿實際執行行為定位問題。
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Continuous Profiling
從正式環境延遲追到真正的程式碼路徑
觀測雲 Continuous Profiling 持續取樣正式環境中的 CPU、記憶體配置、鎖定等待、I/O、慢查詢與函式呼叫。研發團隊可從慢速 APM Span 直接檢視火焰圖與執行階段證據，找出造成延遲的方法、執行緒或資源。
請求很慢，但 Trace 只停在服務耗時？繼續深入程式碼
利用取樣 Profile 找出正式環境中的昂貴函式、CPU 工作、記憶體配置、鎖定競爭、慢查詢與 I/O 等待，把「端點變慢」收斂至工程師可以修改的方法或執行階段行為。
從受影響的 Span 前往對應 Profile 時段
把 APM Span 與相同服務及時段的 Profile 資料關聯，比較熱點、呼叫堆疊與資源使用，判斷延遲來自業務邏輯、相依服務、執行階段競爭或昂貴查詢。
常見問題
甚麼是 Continuous Profiling？
Continuous Profiling 持續取樣正式環境程式碼如何使用 CPU、記憶體、鎖定、I/O、查詢與函式呼叫，協助團隊找出彙總指標或 Trace 無法解釋的程式碼層效能瓶頸。
Profiling 與 APM Trace 有甚麼分別？
APM Trace 顯示一次請求如何經過各項服務及每個 Span 的耗時；Profile 則顯示相關時段內程式碼與執行階段正在進行的 CPU、配置、鎖定、I/O 和函式工作。
正式環境 Profiling 適合調查哪些問題？
常見場景包括慢速端點、高 CPU、異常記憶體配置、記憶體壓力、鎖定競爭、I/O 等待、慢查詢及版本發布後的效能退化。
觀測雲可以把 Profile 與 Trace 關聯嗎？
可以。觀測雲在文件所列的執行環境與設定下支援 Trace 與 Profile 關聯，讓團隊從受影響的 Span 前往對應服務及時間範圍的程式碼熱點。
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