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Agent会抽样一些请求，拦截对应请求及后续一系列的调用信息。比如在A调用B然后调用C的场景，请求进入A后，APM系统会采用智能采样算法，决定是否对请求进行调用链跟踪。 智能采样算法 APM系统会采用智能采样算法，决定是否对请求进行调用链跟踪。 如果决定要跟踪，那么就会生成一个TraceID，拦截A下面的一些重
历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。
样率参考应用管理）抽样一些请求，拦截对应请求及后续一系列的调用信息。比如在A调用B然后调用C的场景，请求进入A后，APM系统会采用智能采样算法，决定是否对请求进行调用链跟踪。 这里的“调用链”，是针对链路追踪接入的探针采集上来的数据，进行调用链跟踪。 调用链搜索 调用链搜索主要是
Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只
基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析
AOM（应用运维管理）实时监控应用运维指标，APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后，CPTS（云性能测试服务）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据
e Object Memory类型。 2.4.9-profiler Agent版本2.4.9-profiler及以后版本，时延度量线程采集算法优化。 2.4.8-profiler Agent版本2.4.8-profiler及以后版本，支持性能优化推荐。 2.4.7-profiler
10版本所有功能。 2.4.9 2.4.9-jdk17 优化springbean启动时间。 2.4.9-profiler Profiler时延度量线程采集算法优化。 此版本集成2.4.9版本所有功能。 2.4.8 2.4.8-jdk17 支持redisson支持3.17.x。 url接口调用支持分位数。
的应用运维指标进行综合判断。 找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据
是 LinkedList，而LinkedList底层数据结构是链表，通过下标遍历效率会非常差。 图5 代码分析 修复代码，将list的遍历算法从普通的下标for循环改为增强的for循环。 图6 修复代码 优化后，重复步骤4-步骤5，发现CPU使用率<1%。 图7 优化后CPU(%)
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