DotTrace系列：2. 理解四大经典的诊断类型（下）

一：背景

1. 讲故事

前面我们已经聊过四大诊断类型中的前三个 Sampling,Tracine，Line-by-Line，这篇补上最后一个诊断类型 Timeline，这也是真实场景中使用最多的，它能够采集到所有它能采集到的，比如：

• 线程栈数据 （函数执行时间）
  
• ETW事件 （Windows日志）
  
• TPL数据（方便绘制异步栈）
  
• 按时序绘制时间轴 (Timeline)
  

二：Timeline 解读

1. 一个简单的测试案例

为了方便演示，我们还是用上一篇的矩阵运算的例子，参考代码如下：

1. using System;
2. using System.Diagnostics;
4. namespace MatrixOperations
5. {
6.     internal class Program
7.     {
8.         static void Main(string[] args)
9.         {
10.             const int baseSize = 1000;
11.             const int iterations = 3;
13.             for (int i = 0; i < iterations; i++)
14.             {
15.                 int matrixSize = baseSize - (i * 100);
16.                 PerformMatrixMultiplication(matrixSize);
17.             }
18.         }
20.         static void PerformMatrixMultiplication(int matrixSize)
21.         {
22.             Console.WriteLine($"\n=== 处理 {matrixSize}x{matrixSize} 矩阵 ===");
24.             Console.WriteLine("创建随机矩阵...");
25.             var matrixA = GenerateRandomMatrix(matrixSize, matrixSize);
26.             var matrixB = GenerateRandomMatrix(matrixSize, matrixSize);
28.             Console.WriteLine("执行矩阵乘法...");
29.             var timer = Stopwatch.StartNew();
31.             var resultMatrix = MultiplyMatrices(matrixA, matrixB);
33.             timer.Stop();
34.             Console.WriteLine($"运算完成，耗时: {timer.Elapsed.TotalSeconds:0.000} 秒");
36.             DisplayMatrixPreview(resultMatrix);
37.         }
39.         static double[,] GenerateRandomMatrix(int rows, int cols)
40.         {
41.             var random = new Random();
42.             var matrix = new double[rows, cols];
44.             for (int i = 0; i < rows; i++)
45.             {
46.                 for (int j = 0; j < cols; j++)
47.                 {
48.                     matrix[i, j] = random.NextDouble() * 100;
49.                 }
50.             }
52.             return matrix;
53.         }
55.         static double[,] MultiplyMatrices(double[,] matrixA, double[,] matrixB)
56.         {
57.             int aRows = matrixA.GetLength(0);
58.             int aCols = matrixA.GetLength(1);
59.             int bCols = matrixB.GetLength(1);
61.             if (matrixA.GetLength(1) != matrixB.GetLength(0))
62.                 throw new ArgumentException("矩阵维度不匹配");
64.             var result = new double[aRows, bCols];
66.             for (int i = 0; i < aRows; i++)
67.             {
68.                 for (int j = 0; j < bCols; j++)
69.                 {
70.                     double sum = 0;
71.                     for (int k = 0; k < aCols; k++)
72.                     {
73.                         sum += matrixA[i, k] * matrixB[k, j];
74.                     }
75.                     result[i, j] = sum;
76.                 }
77.             }
79.             return result;
80.         }
82.         static void DisplayMatrixPreview(double[,] matrix, int previewSize = 3)
83.         {
84.             Console.WriteLine($"\n矩阵预览 (前{previewSize}x{previewSize}个元素):");
86.             int rows = Math.Min(previewSize, matrix.GetLength(0));
87.             int cols = Math.Min(previewSize, matrix.GetLength(1));
89.             for (int i = 0; i < rows; i++)
90.             {
91.                 for (int j = 0; j < cols; j++)
92.                 {
93.                     Console.Write($"{matrix[i, j],8:0.00} ");
94.                 }
95.                 Console.WriteLine();
96.             }
97.         }
98.     }
99. }

复制代码

接下来打开 dotrace，选择 Timeline 模式，采样频次默认是 1000samples/s，即每秒1000次采样，这个相比 Sampling 模式的5~11s 要快得多，也让采集结果成倍的增加，如果你想采集的更密集些，可以设置为 8000 samples/sec，最后就是启动 Start，截图如下：

采集完成之后，就能看到如下的 采集结果界面，映入眼帘的就是
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