如何可视化常规调用堆栈并计算内部和外部执行时间非常明显。但是，如果已经处理了协同程序，则调用堆栈看起来非常混乱。一个协程可能不会向其父级执行，而是向另一个协程执行（例如greenlet）。是否有一些常用的方法可以为这种情况制作一致的分析输出？
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同时考虑所有线程的堆栈的单个样本。
您需要知道的是 - 谁在等谁，以及为什么。 通常如果函数A在堆栈上高于B，则意味着A正在等待B返回，原因是A想要B做某事。 如果你看一个完整的堆栈，对于一个线程，你会得到一系列原因，为什么那个特定的纳秒被这个线程所花费。 如果您正在寻找速度，那么您正在寻找一些理由，而这些理由完全不是您真正需要的（因为存在薄弱环节）。 即使链在I / O中结束，这也可以工作。 如果是用户输入，它只是在等待用户。 但是，如果它的输出，磁盘I / O或普通的旧CPU启动，您可能能够做一些事情来减少它，并获得性能提升（如果您在2个或更多样本上看到相同的问题）
如果线程A在等待线程B怎么办？ 那么你在A堆栈底部看到的是一个等待另一个线程的函数。 您需要确定哪个是线程B，并查看其堆栈，因为它所用的时间越长，A所需的时间就越长。 所以这更难，但你当然不会害怕。
我在这里谈论手动分析，您可以在调试器中自己采样，并将全部注意力集中在每个样本上。 分析工具往往假设你很懒，只想要数字，如果没有跳出这些数字，你会很高兴，因为你什么都没发现。 事实上，如果一些愚蠢的不必要的活动占用了30％的时间，那么平均而言，你需要看两次的样本数量是2 / 0.3 = 6.67个样本（不是一个大数字），你很可能会看到它和the profiler will not。 那是random pausing。