01
编译日志初探
什么是编译日志？为什么它能反映性能瓶颈？日志的基本结构与关键字段解析。
基础概念
02
日志收集与预处理
如何高效收集大型项目的编译日志？日志清洗、去噪与格式化技巧。
收集清洗
03
时间戳分析
从时间戳中提取编译阶段耗时，识别耗时异常的模块。
时间阶段
04
警告与错误分类
区分编译警告与错误，哪些警告暗示了性能问题？
警告分类
05
依赖分析入门
理解编译依赖图，从日志中追踪头文件与库的依赖链。
依赖头文件
06
增量编译与全量编译
日志中如何区分增量与全量编译？增量编译慢的原因分析。
增量全量
07
并行编译效率
从日志看并行任务调度，识别并行度不足或资源争抢。
并行调度
08
内存与CPU瓶颈
日志中内存溢出、CPU过载的典型表现与定位方法。
内存CPU
09
I/O等待分析
磁盘I/O成为瓶颈时，日志里会留下什么线索？
I/O磁盘
10
链接阶段优化
链接器日志解读，识别符号解析与重定位的耗时点。
链接符号
11
模板实例化膨胀
C++模板实例化在日志中的痕迹，如何发现过度实例化？
模板C++
12
头文件包含优化
从日志追踪头文件包含次数，减少不必要的#include。
头文件优化
13
预编译头文件(PCH)
日志中PCH命中与未命中的表现，PCH优化策略。
PCH预编译
14
LTO(链接时优化)分析
LTO开启前后的日志对比，识别LTO带来的编译时间增加。
LTO优化
15
分布式编译
从日志看分布式编译的任务分发与结果收集，定位网络或负载不均问题。
分布式网络
16
构建系统日志解读
Make、CMake、Ninja等构建系统的日志特点与性能指标。
构建系统Make
17
自定义构建脚本
从自定义脚本的日志输出中定位性能瓶颈。
脚本自定义
18
静态分析工具集成
在编译流程中集成静态分析，日志中如何区分分析耗时与编译耗时。
静态分析集成
19
代码生成阶段
编译器后端代码生成的日志，识别寄存器分配与指令调度的瓶颈。
后端寄存器
20
优化级别影响
不同-O级别在日志中的耗时差异，如何选择最优级别？
优化级别-O
21
编译缓存(ccache)
日志中缓存命中与未命中的表现，缓存策略调优。
ccache缓存
22
多语言混合编译
C++与CUDA/OpenCL等混合编译的日志特点，跨语言调用瓶颈。
混合CUDA
23
大型项目模块化
从日志看模块间依赖，识别循环依赖与冗余依赖。
模块依赖
24
持续集成(CI)中的编译日志
CI环境下编译日志的收集与自动化分析。
CI自动化
25
可视化分析工具
将日志转化为火焰图、甘特图等可视化形式，直观定位瓶颈。
可视化火焰图
26
日志分析脚本编写
用Python/Shell编写日志分析脚本，自动化提取性能指标。
脚本Python
27
性能基线建立
从历史日志中建立编译性能基线，识别回归。
基线回归
28
告警与自动化
当日志中出现性能退化时，如何自动触发告警？
告警自动化
29
案例实战一
某大型C++项目编译慢，从日志定位到模板实例化与头文件包含问题。
实战C++
30
案例实战二
分布式编译效率低，从日志定位到网络延迟与任务分配不均。
实战分布式