深入Python延迟分析：从代码到系统性能优化

本文深入探讨了Python中的延迟分析技术，揭示了为什么平均值可能隐藏严重的性能问题，强调了使用百分位数（如P95、P99）的重要性。文章详细解析了延迟的多维特性，包括墙钟时间和CPU时间的区别，以及微观延迟和宏观延迟的不同来源。作者介绍了多种Python延迟分析工具，如cProfile、py-spy和line_profiler，并提供了实际案例演示如何使用这些工具识别性能瓶颈。文章还讨论了延迟在复杂系统中的传播和放大效应，以及如何从性能分析转向系统仪表化，使用Prometheus和OpenTelemetry等工具实现持续监控。对于构建高性能AI系统、自动驾驶应用以及优化芯片利用率的开发者来说，这篇文章提供了宝贵的实践指导和工具选择建议。