4 tendências:
Tipo dependente de front-end : raramente ocorre, a maioria dos quais é causada pela incapacidade de analisar e carregar microinstruções da CPU a tempo . Mas muitas vezes isso significa que, se o sistema não consegue encontrar problemas de hardware ou nível de microcódigo, ele não pode simplesmente otimizar o programa a partir do código.
Tipo de previsão incorreta : Principalmente devido ao compilador ruim e à configuração de compilação usada pelo sistema, tente resolver o problema na direção do compilador. "Alterar versão" também é uma das soluções. Obviamente, para alguns aplicativos, especialmente aqueles fortemente vinculados ao comportamento do usuário, pode-se esperar que esse processo demore muito.
aposentar : Desculpe, não há solução para aplicativos de caixa preta. Este já é o resultado ideal do sistema.
Tipo dependente do núcleo de back-end : atualize a frequência da CPU, use otimização de instrução mais pesada e melhore a taxa de utilização da porta no subitem tanto quanto possível. Além disso, se o programa suportar, desde que a proporção desse item não mude muito durante o processo, o uso de mais núcleos geralmente terá uma melhoria de desempenho muito linear.
Dependência de armazenamento de back-end : De acordo com as diferentes dependências de nível de cache nos subitens, descubra a qual nível de cache o aplicativo está mais inclinado e, se possível, encontre um produto com um cache correspondente maior. Se for memória, o desempenho pode ser melhorado atualizando a largura de banda da memória ou memória com maior frequência e menor latência.
O ponto-chave do modelo top-down é que ele também pode prever a elasticidade, a capacidade máxima e a capacidade ideal do aplicativo por meio de uma resposta de mudança da taxa de propensão no processo de mudança contínua de configuração de hardware ou software.
Para resumir minha própria compreensão do método de análise de cima para baixo: a análise de cima para baixo é essencialmente uma classificação e um resumo de todas as microinstruções de tempo de execução da CPU (tempo de execução da CPU) ocupadas pelos aplicativos. A partir desses dados, podemos entender melhor a afinidade de recursos básicos de cada microinstrução e, em seguida, fornecer uma base para a afinidade no nível do sistema.