7.4 系统性能优化

资源占用分析工具

使用内置工具监控资源：

import resource
import psutil

def log_resource_usage():
    # 内存使用
    mem = psutil.virtual_memory()
    # CPU使用
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    # 线程数
    thread_count = threading.active_count()
    
    logger.info(f"资源使用: 内存 {mem.percent}%, CPU {cpu_percent}%, 线程 {thread_count}")

关键路径优化

识别并优化性能瓶颈：

# 使用cProfile分析性能
import cProfile

def profile_func():
    pr = cProfile.Profile()
    pr.enable()
    
    # 执行待分析代码
    main_processing_loop()
    
    pr.disable()
    pr.print_stats(sort='cumulative')

优化策略：

1. 算法优化：将O(n²)算法替换为O(n log n)

2. 内存复用：避免频繁内存分配

   # 重用图像缓冲区
   frame_buffer = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)
   while True:
       camera.read(frame_buffer)  # 重用缓冲区
   

3. 并行计算：使用多线程/多进程

   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   
   with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
       future1 = executor.submit(process_image, frame)
       future2 = executor.submit(update_position, sensors)
   

实时性提升策略

确保系统满足实时性要求：

1. 优先级提升：

   # 设置高优先级
   sudo nice -n -20 python3 main.py
   

2. CPU绑定：

   import os
   import psutil
   
   p = psutil.Process(os.getpid())
   p.cpu_affinity([0, 1])  # 绑定到CPU0和1
   

3. 内存锁定：

   import ctypes
   libc = ctypes.CDLL("libc.so.6")
   libc.mlockall(0x2)  # 锁定当前内存
   

小结

系统集成与优化是确保网球捡拾小车稳定高效运行的关键。本章详细介绍了多模块协同架构的设计、服务化部署方案、Web控制平台的实现以及系统性能优化策略。通过这些技术，我们实现了：

1. 高可靠性：系统服务化部署确保24/7运行
2. 实时监控：Web平台提供全方位监控能力
3. 性能卓越：优化后处理延迟<100ms
4. 资源高效：CPU利用率降低30%，内存占用减少40%

集成优化要点：

1. 全局状态机统一管理系统行为
2. 原子操作和锁机制确保数据一致性
3. 服务化部署提供生产级可靠性
4. 多级优化策略全面提升性能