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Trancing PCs 打开Clang文档介绍链接 Tracing PCs: 跟踪的是CPU执行到的代码 首先在设置里面配置上面那一行代码 然后根据示例导入 以及实现下面的这两个方法： __sani

启动之前检测耗时 Main函数之前 pre-main Main函数之后 其实iOS已经给我们提供了监测Dyld的选项，我们只需要配置下就可以 运行，控制台输出 dylib loading time:

目标 访问代码的时候，如果发现了不标准的修饰，需要提示、警告 编写插件代码上 上一篇我们已经创建了一个插件的模块，需要写.cpp代码 我们写插件的话，可以查找下clang官方提供的一些插件开发的API

解释器和编译器 首先创建两个文件,一个后缀是.py,一个后缀是.m 使用python时直接运行了。而使用clang的时候生成了一个a.out的二进制文件。这说明了解释性语言和编译型语言最大的区别在于：

block底层编译 我们在main函数写一个最简单的block,然后转换为cpp文件查看一下。 由上面得知：block下层是__main_

block类型 GlobalBlock：位于全局区，在block内部不使用外部变量，或者只使用静态变量或者全局变量 MallocBlock

读写锁 读写锁实际是⼀种特殊的互斥锁，它把对共享资源的访问者划分成读者和写者，读者只对共享资源进⾏读访问，写者则需要对共享资源进⾏写操作。

@synchronized 上篇我们分析了@synchronized的结构，那么SyncData是怎么创建的呢？不同的对象或者不同的线程又是

各种锁真机性能 在我们的认知里，我们是否觉得@synchronized耗费的性能开销最大，在实测中，发现并非如此。 真机验证的情况如下： 模