1、Perf介紹

perf是Linux下的一款性能分析工具，能夠進(jìn)行函數(shù)級(jí)與指令級(jí)的熱點(diǎn)查找。它由一個(gè)叫“Performance counters“的內(nèi)核子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，基于事件采樣原理，以性能事件為基礎(chǔ)，支持針對(duì)處理器相關(guān)性能指標(biāo)與操作系統(tǒng)相關(guān)性能指標(biāo)的性能剖析，可用于性能瓶頸的查找與熱點(diǎn)代碼的定位。

Perf的主要功能和用途如下：

事件采樣：Perf使用硬件性能計(jì)數(shù)器來(lái)采樣事件，如CPU指令、緩存命中、緩存失效等，從而獲取系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)的性能數(shù)據(jù)。

調(diào)用圖：Perf可以生成函數(shù)調(diào)用圖，顯示函數(shù)之間的調(diào)用關(guān)系和耗時(shí)，幫助識(shí)別程序的熱點(diǎn)和性能瓶頸。

火焰圖：火焰圖是Perf輸出的一種可視化圖表，它可以直觀地展示函數(shù)調(diào)用的耗時(shí)情況和函數(shù)的調(diào)用關(guān)系，以便快速準(zhǔn)確地識(shí)別最頻繁的代碼路徑，幫助快速定位性能瓶頸。

內(nèi)存分析：Perf可以收集內(nèi)存事件，如內(nèi)存訪問(wèn)、缺頁(yè)異常等，幫助識(shí)別內(nèi)存性能問(wèn)題。

鎖分析：Perf可以監(jiān)測(cè)鎖的使用情況，幫助發(fā)現(xiàn)多線程程序中的競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題。

Tracing支持：Perf支持Linux Trace Toolkit Next Generation (LTTng)和eBPF等跟蹤工具，用于深入分析系統(tǒng)的行為。

報(bào)告生成：Perf能夠生成詳細(xì)的報(bào)告和統(tǒng)計(jì)信息，方便用戶理解和分析性能數(shù)據(jù)。

2、火焰圖分類

（1）CPU

用途：檢測(cè)導(dǎo)致CPU運(yùn)行繁忙的原因。

（2）Memory Flame Graphs

用途：檢測(cè)應(yīng)用程序內(nèi)存使用量增加的原因。

（3）Off-CPU Flame Graphs

用途：有些性能問(wèn)題不是CPU的性能問(wèn)題，即進(jìn)程和線程不在CPU上運(yùn)行時(shí)花費(fèi)角度的時(shí)間，而是在程序請(qǐng)求期間花費(fèi)了不少時(shí)間，這種情況也會(huì)成比例的影響性能。

（4）Hot/Cold Flame Graphs

用途：將CPU和非CPU火焰圖結(jié)合在一起。它在一個(gè)圖表中顯示了所有線程的運(yùn)行時(shí)間，并允許直接比較在CPU和非CPU上的代碼路徑持續(xù)時(shí)間。

（5）Differential

用途：紅藍(lán)差異火焰圖，分析不同時(shí)刻CPU性能變化的原因。

 3、火焰圖安裝命令

（1）安裝Perf工具

$ sudo apt-get install linux-tools-$(uname -r) linux-tools-generic -y    //下載Perf
$ perf -v    //查看安裝Perf的版本

（2）下載可視化工具FlameGraph

下載地址：GitHub - brendangregg/FlameGraph: Stack trace visualizer

 4、火焰圖demo測(cè)試

測(cè)試程序如下：

#include <stdio.h>
#define DEF_PRINT    
 
 
void funcA()
{
    for(int i=0; i < 10*10000;i++)
    {
#ifdef DEF_PRINT
       printf("funcA\n");
#endif
    }
}
 
void funcB()
{
    for(int i=0; i < 20*10000;i++)
    {
#ifdef DEF_PRINT
         printf("funcB\n");
#endif
    }
}
 
void funcC()
{
    for(int i=0; i < 30*10000;i++)
    {
#ifdef DEF_PRINT
         printf("funcC\n");
#endif
    }
}
 
void printf1();
void printf2();
void funcD()
{
    for(int i=0; i < 20*10000;i++)
    {
#ifdef DEF_PRINT
         printf("funcD\n");
#endif
    }
    printf1();
}
 
void printf1()
{
    for(int i=0; i < 10*10000;i++)
    {
#ifdef DEF_PRINT
         printf("printf1\n");
#endif
    }
    printf2();
}
 
void printf2()
{
    for(int i=0; i < 10*10000;i++)
    {
#ifdef DEF_PRINT
        printf("printf2\n");
#endif
    }
}
 
int main()
{
    while (true) {
        funcA();
        funcB();
        funcC();
        funcD();
    }
    return 0;
}

程序編譯命令：

g++ -g -O0 main.cpp -o main //-g帶調(diào)試信息編譯，禁止優(yōu)化O0，

（1）生成CPU火焰圖1

生成火焰圖步驟如下：

程序運(yùn)行結(jié)果如下：

//上面main程序運(yùn)行時(shí)，使用top查看，進(jìn)程PID為5606，CPU為86.3%左右。
 
$ sudo perf record -F 99 -p 5606 -g -- sleep 30
//-F 99 表示每秒99次采樣, -p 5606 是進(jìn)程號(hào), 即對(duì)哪個(gè)進(jìn)程進(jìn)行分析, -g 表示記錄調(diào)用棧, sleep 30 則是持續(xù)30秒。
 
$ sudo perf script -i perf.data &>perf.unfold
//perf script 工具對(duì) perf.data 進(jìn)行解析，生成折疊后的調(diào)用棧。
 
$ ../FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &>perf.folded
//下載的可視化工具FlameGraph在當(dāng)前文件上一層，用 stackcollapse-perf.pl 將 perf 解析出的內(nèi)容 perf.unfold 中的符號(hào)進(jìn)行折疊。
 
$ ../FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded >perf1.svg
//生成svg圖

使用瀏覽器打開(kāi)perf.svg圖，效果如下：

（2）火焰圖表解析

上圖中每個(gè)方塊代表堆棧中的一個(gè)函數(shù)，也叫堆棧幀。

y軸：表示堆棧深度，火焰越高，表示函數(shù)調(diào)用層級(jí)越深，最頂部的方塊表示當(dāng)前CPU上運(yùn)行的函數(shù)，每一塊的函數(shù)下方都是當(dāng)前函數(shù)的調(diào)用方。

x軸：表示當(dāng)前函數(shù)的采樣數(shù)，與大多數(shù)圖表不同，它不顯示從左到右的時(shí)間流逝。左到右的排序沒(méi)有意義（它按字母順序排序以最大程度地合并幀），方框的寬度顯示了它在CPU上運(yùn)行的總時(shí)間（基于采樣計(jì)數(shù)）。哪個(gè)方塊的寬度比較大，就表示該函數(shù)可能存在性能問(wèn)題。

注意：圖標(biāo)中顏色不具有顯著意義，通常是隨機(jī)選擇的暖色調(diào)。這種可視化稱為"火焰圖"，因?yàn)樗畛跤糜陲@示CPU上的熱點(diǎn)，而且看起來(lái)像火焰。

它也是交互式的：將鼠標(biāo)懸停在SVG上以顯示詳細(xì)信息，并單擊進(jìn)行縮放。

（3）當(dāng)前程序圖標(biāo)分析

從（1）中火焰圖中看出，沒(méi)有demo中定義的函數(shù)，這是因?yàn)閜rintf函數(shù)占用改進(jìn)程的CPU性能較高，而for循環(huán)邏輯占用性能較低，可以點(diǎn)擊火焰圖上的搜索按鍵Search進(jìn)行搜索，本文搜索程序入口函數(shù)。

確定入口函數(shù)的步驟如下：

a> 入口函數(shù)地址確定

輸入下面命令

$ readelf -h main

可執(zhí)行文件信息如下： 

b> 獲取對(duì)應(yīng)地址入口函數(shù)

輸入下面命令：

$ readelf -s main

由上圖可知入口函數(shù)為_(kāi)start，所以搜索_start函數(shù)。

_start搜索結(jié)果如下：

點(diǎn)擊__libc_start_main函數(shù)，進(jìn)入對(duì)于函數(shù)調(diào)用過(guò)程，如下：

（4）生成火焰圖2

將上面的代碼中的#define DEF_PRINT  行進(jìn)行屏蔽，這樣函數(shù)就不會(huì)打印輸出到屏幕上。重新編譯代碼，運(yùn)行。

生成火焰圖步驟跟上面（1）中一樣，只是-p參數(shù)的進(jìn)程ID號(hào)不同，生成的svg圖片如下：

由svg圖表可知，funcA在mainNoPrint進(jìn)程中，占用該進(jìn)程CPU 10%，funcB占用該進(jìn)程CPU 20%，funcC占用該進(jìn)程CPU 30%，funcD占用該進(jìn)程CPU 40%。 

（5）生成差分火焰圖

運(yùn)行mainNoPrint函數(shù)，抓取系統(tǒng)所有進(jìn)程的CPU，命令如下：

$ sudo perf record -F 99 -a -g -- sleep 30     //a表示對(duì)所有進(jìn)程堆棧數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取
$ sudo perf script -i perf.data &>perf.unfold
$ ../FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &>perf.folded1
$ ../FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded1 >perf1.svg

生成的火焰圖如下：

停止mainNoPrint程序，抓取系統(tǒng)所有進(jìn)程的CPU，命令如下：

$ sudo perf record -F 99 -a -g -- sleep 30
$ sudo perf script -i perf.data &>perf.unfold
$ ../FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &>perf.folded2
$ ../FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded2 >perf2.svg

生成的火焰圖如下：

以perf.folded2的為基準(zhǔn)，生成差分火焰圖，命令如下：

$./FlameGraph/difffolded.pl perf.folded2 perf.folded1|../FlameGraph/flamegraph.pl >diff1.svg

生成的差分火焰圖如下：

由紅色部分圖可知，CPU中funcD等函數(shù)占用的CPU增加了，藍(lán)色部分相對(duì)于上次CPU減少了。

以上就是Linux下性能分析工具Perf安裝與用法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Linux Perf安裝與使用的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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