cpu-profile-analysis

用途：分析 .cpuprofile（V8 采样分析器）与 DevTools 追踪文件（Trace-.json，Chrome Trace Event Format），用于定位性能瓶颈、比较代码路径、理解耗时分布。适用于用户提供性能文件并希望了解性能、排查某路径更慢的原因、找出最耗时的函数、比较新旧实现、调查布局抖动/长任务/渲染瓶颈、分析 VS Code user timing 标记、理解多进程行为等场景。\n\n主要能力：先判断文件类型（.cpuprofile 顶层含 nodes、samples、timeDeltas；Trace-.json 顶层含 traceEvents）。对 .cpuprofile 可构建节点表、父子映射、由 timeDeltas 推算绝对时间戳、栈回溯、按时间桶划分活动区域、测量里程碑间耗时、比较两条代码路径的函数自耗时并排序。对 trace 文件可识别进程与线程（Renderer/CrBrowserMain 等，重点为 Renderer 的 CrRendererMain），分析 blink.user_timing 里程碑、超过 50ms 的 RunTask 长任务、FunctionCall 源码位置、UpdateLayoutTree 等布局渲染事件、GC 压力（MinorGC/MajorGC、cppgc）、输入延迟（EventDispatch）以及重建内嵌 CPU profile（Profile/ProfileChunk）。\n\n使用方式：先用 statSync 检查文件大小；小于约 400MB 时可用 JSON.parse(readFileSync(..., 'utf8'))，更大文件需用 Buffer 按已知 JSON 键扫描分段提取，且运行脚本时使用 node --max-old-space-size=16384 script.mjs。小文件可格式化为可读 JSON 便于查看。输出通常包括时间线、各区域时长、自耗时最高函数、对比表与关键栈。\n\n限制：采样分析器只记录被采样时在栈上的函数，不保证出现精确函数名，应结合相关标记函数看整体流程。文件可能超过 V8 字符串上限（约 512MB），大文件必须走 Buffer 解析路径。