当使用 Xdebug 进行性能分析时，你应当关注以下关键指标：
总执行时间（Total Time）：这是脚本执行完成所需的总时间。它可以帮助确定整个请求处理过程中的时间消耗 。
自我时间（Own Time）：表示函数执行自己代码所花费的时间，不包括对其他函数的调用时间。这是分析单个函数性能的重要指标 。
调用次数（Calls）：显示函数或方法被调用的次数。频繁调用的函数可能成为性能瓶颈 。
被调用者（Callee）：列出函数调用的其他函数，以及调用的次数和所花费的时间。这有助于追踪函数间的调用关系和性能开销 。
调用者（Callers）：显示从哪些地方调用了当前函数，有助于了解函数在程序中的调用上下文 。
内存使用情况（Memory Usage）：分析脚本执行过程中的内存使用情况，包括内存分配和释放。内存泄漏或高内存消耗的函数可能会影响性能 。
函数调用树（Call Graph）：可视化地展示函数之间的调用关系，有助于识别性能瓶颈和优化代码结构 。
执行统计（Execution Statistics）：提供关于脚本中各个函数执行情况的统计数据，包括执行时间、调用次数和内存使用等 。
聚合数据（Aggregate Data）：如果配置了 Xdebug 来聚合多个请求的数据，可以分析多个页面或请求的平均性能数据，以获得更准确的性能指标 。
热点函数（Hotspots）：识别消耗最多时间和资源的函数，这些通常是优化的关键点 。
通过分析这些指标，你可以识别出代码中的性能瓶颈，并采取相应的优化措施，如重构代码、优化算法、减少不必要的计算和数据库查询等。使用 Xdebug 进行性能分析时，建议多次运行分析以获得更准确的数据，并结合代码审查和测试来验证优化效果。
