性能剖析与优化
Rust 性能剖析与优化实战：perf 与 cargo-flamegraph 定位热点、内存分配剖析（DHAT/heaptrack）、缓存友好与数据结构布局（SoA/AoS、SmallVec、repr）、零成本抽象的边界（泛型 vs dyn、内联）、LTO/PGO/target-cpu 编译优化选项与实测收益。
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Flamegraph
共 3 篇文章。
持续剖析：Pyroscope、Parca 与生产环境低开销采样
系统讲解持续剖析（Continuous Profiling）的工程实践：采样原理从 pprof 到 eBPF、Pyroscope 与 Parca 的架构对比、火焰图与差异分析、标签与维度设计、生产环境低开销采样策略、与指标和链路的联动，以及常见避坑与最佳实践清单。
云原生 APM 与性能剖析：Continuous Profiling 与火焰图
系统性云原生 APM 实战指南：APM 架构与 Agent 模式（自动插桩/字节码注入/eBPF 零侵扰）、OpenTelemetry APM 链路、持续性能剖析（Continuous Profiling）概念与价值、Go pprof / Java async-profiler / Python py-spy / Rust flamegraph 实践、CPU 火焰图 / 内存分配图 / Goroutine 阻塞图 / 锁竞争图解读、Grafana Profiles（Pyroscope/Parca）部署、APM 与 Metrics/Logs/Traces 的协同、性能基线建立与回归检测、Profiling 数据采样与低开销策略、生产环境 Profiling 安全实践。