5-24.【性能分析与优化】在 Instruments 中，如何判断一个性能问题是 ARC、派发、算法、I/O 中的哪一类？

目标：10 分钟内判断问题属于 ARC / 派发 / 算法 / I/O 中哪一类

一、先给你一张「症状 → 根因」速查表（很实用）

Instruments 症状	最可能类别
`swift_retain / swift_release` 占比高	ARC
`objc_msgSend / witness table`	派发
CPU 高、调用栈很“干净”	算法
CPU 不高但卡	I/O / 等待 / 调度
Allocation rate 高 + 生命周期短	ARC / Boxing
单次调用耗时长但不频繁	I/O / 系统调用

先有这个全局印象，下面是具体如何确认。

二、Step-by-Step 诊断流程（真实工作流）

Step 1️⃣ 只看 Time Profiler：CPU 在干嘛？

先不展开你自己的代码，看 Top Symbols。

🧠 如果你看到的是这些：

🔴 ARC 型

swift_retain
swift_release
swift_allocObject

👉 先判定：ARC 问题

下一步验证：

切到 Allocations
看是否有：
- 大量短命对象
- existential container
- closure

🔴 派发型

objc_msgSend
swift_dynamicCast
swift_witness_table

👉 派发问题

含义：

协议存在类型
非 final class
@objc / dynamic
泛型未特化

🔴 算法型

你看到的栈是：

myFunction
 └── helper
     └── loop
         └── math / array access

没有 runtime
没有 retain/release
栈很“干净”

👉 算法 / 数据结构问题

🔴 I/O / 等待型

CPU 不高
App 仍然卡顿
Time Profiler 显示：
- mach_msg_trap
- pthread_cond_wait
- dispatch_sync

👉 I/O / 锁 / 主线程阻塞

三、第二确认：Allocations 怎么说？

Allocations 是验证器。

ARC / 派发相关

Allocations 现象	说明
很多小对象	boxing / closure
生命周期极短	ARC 热点
分配与 UI 帧同步	SwiftUI / body

算法相关

现象	说明
分配很少	纯计算
CPU 高	算法复杂度 / cache miss
单次调用耗时稳定	O(n) / O(n²)

I/O 相关

现象	说明
几乎没分配	等待系统
CPU 低	被阻塞
时间线有大块空白	sleep / wait

四、第三确认：对照“反事实假设”

这是我个人最常用的技巧。

假设 1：如果我把代码改成纯 struct + 泛型，会怎样？

如果 ARC / 派发热点消失 → 原因确认
如果几乎没变化 → 算法 or I/O

假设 2：如果我把数据量减半，会怎样？

时间 ≈ 1/2 → O(n)
时间 ≈ 1/4 → O(n²)
时间几乎不变 → ARC / 派发 / I/O

假设 3：如果我关掉网络 / 磁盘？

问题消失 → I/O
问题仍在 → 纯 CPU / ARC

五、四类问题的「最终确认信号」

🟠 ARC（内存管理）

swift_retain / release 排前
Allocations：短命对象
closure / protocol existential
优化方式：
- 泛型
- inout
- 减少逃逸

🟣 派发（Dispatch）

objc_msgSend / witness table
协议类型 / open class
优化方式：
- final
- 泛型
- private / internal
- @inlinable

🔵 算法（Algorithm）

CPU 高
栈干净
分配少
优化方式：
- 改复杂度
- 数据结构
- cache locality

🟢 I/O / 等待

CPU 低
主线程阻塞
dispatch / mach
优化方式：
- 异步
- 批量
- 预取

六、最终心法（非常重要）

Instruments 从来不会直接告诉你“这是 ARC 问题”
它只会告诉你：

CPU 在 runtime

还是在你的代码

还是在等系统

你要做的是：

从“运行时在忙什么”，反推出“代码结构在逼它干什么”。