BEAM 内存剖析与泄漏排查：recon、observer 与堆分析
BEAM 内存问题的系统排查方法：进程堆、二进制堆、ETS 与进程外内存的构成与观测入口、recon 的 proc_window/bin_leak/alloc 工具链、引用计数二进制与堆大小的分析手段、邮箱堆积与原子泄漏等典型模式，以及从 RSS 到具体进程的完整定位流程。
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Profiling
共 10 篇文章。
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。
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。
查询剖析与慢日志：profile API、热点定位与优化闭环
系统讲解 Elasticsearch 查询性能诊断：profile API 逐阶段耗时拆解、慢查询日志阈值与配置、热点分片与热点线程定位，以及从剖析到优化的完整闭环。
后端性能优化实战：从CPU剖析到内存调优的全链路指南
系统讲解后端性能优化的方法论与工具链，涵盖CPU剖析、内存分析、GC调优、并发优化、数据库优化、缓存策略等核心技术，提供Go、Java实战案例与性能基准测试方法。
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。
MongoDB 生产优化实战：慢查询分析、内存调优与安全加固
MongoDB 生产环境调优：慢查询分析与 Profiling、WiredTiger 内存调优、连接池与安全配置
小游戏性能剖析与内存管理：Chrome DevTools 实战 + 引擎级 Profiler
深入讲解 H5/小游戏性能优化方法论。涵盖 Chrome DevTools Performance 面板完整解读、内存泄漏检测（Heap Snapshot / Detached DOM）、JavaScript GC 优化策略、对象池（Object Pool）模式实现、Draw Call 合并（Batching）、物理引擎 Matter.js 调优。提供引擎级 Profiler 工具类、性能预算表与优化前后 FPS 对比数据。
React 性能优化深度指南：React.memo、useMemo、虚拟列表与渲染剖析
系统性掌握 React 性能优化：渲染瓶颈定位（React DevTools Profiler）、React.memo/useMemo/useCallback 正确用法、代码分割（lazy/Suspense）、虚拟列表（react-window）、Context 优化、状态拆分与 Bundle 分析。含实战代码与性能基准。
Rust 系统编程与性能优化：零拷贝、内存剖析与编译调优
Rust 系统编程深度实践：操作系统原语、零拷贝 I/O、mmap 内存映射、性能剖析（cargo flamegraph）、编译器优化（LTO/PGO）、Benchmark 与内存分析，以及 no_std 嵌入式场景。