Linux 上监控 JavaScript 性能的实用方案
一 前端浏览器场景
- 使用 Chrome DevTools Performance 面板录制交互过程，关注 CPU 火焰图、长任务 Long Tasks、每秒帧数 FPS、布局与重绘 等关键指标，定位脚本执行与渲染瓶颈。
- 结合 Lighthouse / WebPageTest 做页面级体检，获取 LCP、CLS、TTFB 等 Web 核心指标与优化建议，适合回归测试和线上对比。
- 网络层面用 DevTools Network 或 curl/wget 查看 请求时序、响应大小、HTTP 状态码；必要时用 tcpdump/Wireshark 抓包分析传输层问题。
二 Node.js 后端场景
- 本地或远程调试：用 node --inspect 或 node --inspect-brk 启动，通过 Chrome DevTools 进行 CPU/内存采样与调用栈分析。
- V8 引擎剖析：用 node --prof 采集，再用 node --prof-process 生成可读报告，定位 热点函数 与 脚本耗时。
- 代码级埋点与高分辨率计时：使用 perf_hooks 的 performance.mark/measure 或 process.hrtime() 输出关键路径耗时，便于在日志或监控系统聚合。
- 运行时与进程管理：借助 PM2 监控 内存/CPU/重启次数 并聚合日志；必要时结合 systemd/journalctl 查看服务日志与异常。
- 生产 APM：接入 New Relic / Datadog / Elastic APM / Dynatrace，获取 事务追踪、错误跟踪、数据库/外部调用分析 等端到端可观测性。
三 系统层面资源监控
- 资源总览与快速定位：用 top/htop/atop 观察 CPU、内存、负载；用 vmstat/iostat 查看 上下文切换、I/O 等待；配合 strace 跟踪 系统调用与信号，排查阻塞与异常。
- 内核/硬件级剖析：用 perf 采集 CPU 热点、调用栈，将 JS 运行时（如 V8）与系统事件关联，辅助定位 CPU 绑定 与 资源争用。
四 日志与指标的可观测性落地
- 日志采集与结构化：在 Node.js 中使用 winston/morgan 等库输出 请求耗时、错误堆栈、关键业务事件；服务端用 journalctl 或文件日志统一收集。
- 检索分析与可视化：用 grep/awk/sed 做快速排查；复杂场景引入 ELK Stack（Elasticsearch/Logstash/Kibana） 或 Splunk 做 检索、聚合与仪表盘。
- 指标与告警：将 响应时间、吞吐、错误率、内存占用、事件循环延迟 等暴露为指标，结合 阈值/异常检测 建立告警，形成 监控-分析-优化 的闭环。
五 常见瓶颈与优化方向
- 主线程阻塞与长任务：减少 同步阻塞、拆分 大任务、使用 异步/Worker Threads；优化 事件循环 负载。
- 内存与 GC 压力：避免 闭包泄漏 与 全局缓存膨胀，复用对象/缓冲，必要时调整 堆大小 并做 泄漏排查。
- 渲染与 DOM：减少 重排/重绘，批量 DOM 操作，使用 事件委托 降低监听器数量。
- 数据与算法：优先 合适的数据结构（如 Map/Set），避免 低效循环与重复计算，对 慢查询/大对象 做分页/缓存。
- 网络与 I/O：启用 压缩/缓存/CDN，优化 请求并发与超时，对 慢接口 做降级与重试。
- 运行时与并发：保持 Node.js 稳定版，利用 V8 优化特性；通过 cluster/worker_threads 提升 并发处理能力。
