持续性能剖析数据存储在用户名下的SLS中（SLS Project：proj-xtrace-<encode>-<region-id>，SLS Logstore：logstore-profiling）。本文介绍持续性能剖析的日志数据格式。
日志数据
字段 | 类型 | 说明 | 示例 |
aggTypes | String | 聚合方式。 | sum |
dataType | String | 数据格式。 | CallStack |
durationNs | Long | 一次Profile过程持续的时间。单位：纳秒。 | 10000000000 |
labels | JSON | 标签信息。 | {"ip" : "10.10.10.10"} |
language | String | 语言类型。 | go |
name | String | 栈顶名，精确到函数名。 | runtime.allocm /usr/local/go/src/runtime/proc.go |
profileID | String | 此次Profile生成的UUID。 | c3869101-8e6c-43a8-803e-f11b14a30cfe |
stack | String | 调用关系，从栈第二层到栈底。 | runtime.newm /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.startm /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.handoffp /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.stoplockedm /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.schedule /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.goschedImpl /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.gopreempt_m /usr/local/go/src/runtime/proc.go runtime.newstack /usr/local/go/src/runtime/stack.go runtime.morestack /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s |
stackID | String | 标识唯一的调用栈，可用于统计不同调用栈方法的执行时间。 | 70376ab5b5ad88ddadb51b6dfd4c486a |
type | String | profile_mem | |
units | String | 值的单位。 | bytes |
val | Double | 函数自身占用值。 | 10000000.00 |
valueTypes | String | 值的类型。 | cpu |
Profile类型
Profile类型、值的类型、值的单位之间的对应关系如下表所示。
Profile类型 | 属性 | 单位 | 含义 |
profile_cpu | cpu | nanoseconds | CPU执行耗时。 |
profile_wall_clock | wall_clock | nanoseconds | 实际执行耗时。 |
profile_mem | alloc_in_new_tlab_bytes | bytes | 创建新TLAB内对象空间。 |
profile_mem | alloc_in_new_tlab_objects | count | 创建新TLAB内对象大小。 |
profile_mem | alloc_outside_tlab_bytes | bytes | 创建新TLAB外对象空间。 |
profile_mem | alloc_outside_tlab_objects | count | 创建新TLAB外对象大小。 |
profile_goroutines | goroutines | count | Go协程使用情况。 |
profile_block | block_count | count | 阻塞分析，等待共享资源的次数。 |
profile_block | block_duration | nanoseconds | 阻塞分析，等待共享资源花费的时间。 |
profile_mutex | mutex_count | count | 互斥锁分析，锁定次数。 |
profile_mutex | mutex_duration | nanoseconds | 互斥锁分析，锁定时间。 |
CPU：CPU执行代码块所花费的时间。测量线程在CPU上实际执行指令的时长，不包括线程阻塞、切换或者IO等待的时间。通过profile_cpu的数据，可以定位计算密集型的热点代码，发现CPU使用率过高的性能瓶颈。属性：cpu，单位：nanoseconds。
MEM：代码块执行过程中的内存分配情况。包括线程本地缓冲区（TLAB）内的对象分配（alloc_in_new_tlab_bytes/objects）和TLAB外的堆内存分配（alloc_outside_tlab_bytes/objects）。通过分析内存使用模式，可以发现内存泄漏、优化GC性能，确保应用内存使用合理。单位：bytes（内存空间）和count（对象数量）。
WALLCLOCK：代码块的实际执行时间，从开始到结束的全部时长。包括CPU执行时间以及线程阻塞、IO等待、锁竞争等各种暂停的时间。wall_clock反映了用户实际感知到的性能，总是大于等于CPU时间。属性：wall_clock，单位：nanoseconds。
GOROUTINE：Go协程使用情况。记录goroutine的创建、调度和销毁等信息，帮助发现并发问题如goroutine泄漏、调度性能瓶颈等。通过分析goroutine的行为可以优化并发程序的性能。属性：goroutines，单位：count。
BLOCK：代码块在执行过程中的阻塞情况。记录等待共享资源的次数（block_count）和总等待时间（block_duration）。通过分析阻塞数据，可以发现资源竞争热点，优化并发访问模式，避免性能瓶颈。单位：count（次数）和nanoseconds（时间）。
MUTEX：互斥锁的使用情况。记录获取锁的次数（mutex_count）和持有锁的总时间（mutex_duration）。通过分析锁的使用模式，可以发现锁竞争问题，优化并发设计，提高程序的并发性能。单位：count（次数）和nanoseconds（时间）。