当思源笔记（SiYuan）出现卡顿怎么办

当思源笔记（SiYuan）出现卡顿、响应慢或 CPU/内存占用过高时，火焰图（Flame Graph）是一种强大的可视化工具，可以帮助快速定位性能瓶颈。本指南介绍如何生成和分析火焰图，优化思源性能。

1. 火焰图简介

火焰图是一种直观的性能分析图表，用于展示程序在运行时的函数调用栈及其耗时情况：

• X 轴 表示时间（采样次数），Y 轴 表示调用栈深度。
• 每一层 代表一个函数调用，宽度 表示该函数占用的 CPU 时间。
• 最宽的部分 通常是性能瓶颈所在。

示例火焰图（来自 perf 或 py-spy）：

text

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_______________
|    main()    |
|______|_______|
|  funcA()     |  <-- 耗时较长
|______|_______|
|  funcB()     |
|______|_______|

2. 生成火焰图（以 Linux 为例）

方法 1：使用 perf（适用于 C/C++/Rust 程序）

1. 安装 perf 和依赖
   bash

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   sudo apt install linux-tools-common linux-tools-generic  # Ubuntu/Debian
   sudo yum install perf                                   # CentOS/RHEL
   

2. 采集性能数据
   bash

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   # 获取思源笔记的PID（假设进程名为 siyuan）
   pidof siyuan
   
   # 采样CPU调用栈（30秒）
   sudo perf record -F 99 -p <PID> -g -- sleep 30
   

3. 生成火焰图
   bash

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   # 转换数据为可读格式
   sudo perf script > out.perf
   
   # 使用 FlameGraph 工具生成SVG
   git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
   cd FlameGraph
   ./stackcollapse-perf.pl < ../out.perf | ./flamegraph.pl > ../flame.svg
   

方法 2：使用 py-spy（适用于 Python 程序）

如果思源部分模块是 Python 实现（如插件），可用 py-spy 采样：

bash

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pip install py-spy
py-spy record -p <PID> -o flame.svg --duration 30

3. 分析火焰图

1. 打开生成的 flame.svg（浏览器可直接查看）。
2. 查找最宽的“塔”：
   • 较宽的块代表耗时较长的函数。
   • 检查是否涉及：
     • 频繁的 I/O 操作（如文件读写、网络请求）。
     • 高 CPU 计算（如正则匹配、复杂渲染）。
     • 锁竞争（如多线程阻塞）。
3. 常见优化点：
   • 数据库查询慢：优化 SQL 或减少频繁查询。
   • 渲染卡顿：检查前端代码（如 DOM 操作过多）。
   • 插件性能问题：禁用可疑插件测试。

4. 针对性优化示例

案例 1：思源启动慢

• 火焰图显示：大量时间花在加载笔记文件上。
• 优化方案：
  • 启用延迟加载（分块加载笔记）。
  • 减少启动时自动打开的文档数量。

案例 2：输入卡顿

• 火焰图显示：频繁触发语法高亮或实时渲染。
• 优化方案：
  • 调高渲染延迟（如从 200ms 改为 500ms）。
  • 关闭不必要的实时预览功能。

案例 3：内存泄漏

• 结合 valgrind 或 heaptrack 分析内存增长点。

5. 其他工具补充

6. 提交问题报告

如果问题无法定位，可附上火焰图提交到思源 GitHub 仓库：

• 信息包括：
  • 思源版本、操作系统。
  • 火焰图文件（.svg）。
  • 复现步骤（如“打开大型文档时卡顿”）。

总结：火焰图能快速定位性能瓶颈，结合代码逻辑分析可针对性优化。建议定期采样关键操作（如启动、搜索、渲染），保持思源流畅运行。