如何讓cpu優化從模糊到清晰，從感覺這裡有效能問題，然後無腦看**找問題，到有理有據，有資料可依，精確到某個模組函式的優化。
1、精確有效地統計專案中的函式耗時，匯出分析報告。
2、通過分析報告指導定位優化。
3、完成迭代優化後，繼續測試，通過報告驗收優化結果。
（本文主要闡述方法，怎麼埋統計點，需要根據實際情況而定）
效能狗（prefdog）：如圖已經能分析平均幀率、幀耗時、頓卡等情況，甚至還有時間軸對應的截圖，能夠較清晰地判斷出當時的操作情況，一定程度也可以作為驗收優化結果的報告。
但是：最最重要的每幀在處理哪些函式，每個函式耗時又是什麼情況，同乙個函式多次呼叫時，峰值、平均值又是什麼情況是無法獲知的，而這些往往又可能跟**設計、結構有關係，所以需要自己去插統計點。
1.開啟乙個http監聽，用於接收取樣資料；
2.測試過程中取樣資料並通過http上報【ps：可以依靠定時器，每隔固定時間進行一次取樣資料上報】；
//終端列印ip資訊，手機上報就填這個位址;
console.log('server running at '+ getipadress() +"port:"+port);
function
getipadress() }}
return
localipaddress;
}ps：通過nodejs的庫：fs、node-xlsx生成最後xlsx報告。進行了兩個維度的分析，
維度一：耗時平均值排序
維度二：時間戳排序，同幀的放在一起
cocoscreator上報示例**：
nodejs參考**：
介面有出入，用於參考。
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