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Linux下性能分析工具Perf安装与用法

 更新时间：2024年05月17日 11:11:56   作者：夜雨听萧瑟  
perf是Linux下的一款性能分析工具,能够进行函数级与指令级的热点查找,它由一个叫“Performance counters“的内核子系统实现,可用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位,本文给大家介绍了Linux Perf安装与使用,需要的朋友可以参考下

1、Perf介绍

perf是Linux下的一款性能分析工具，能够进行函数级与指令级的热点查找。它由一个叫“Performance counters“的内核子系统实现，基于事件采样原理，以性能事件为基础，支持针对处理器相关性能指标与操作系统相关性能指标的性能剖析，可用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位。

Perf的主要功能和用途如下：

事件采样：Perf使用硬件性能计数器来采样事件，如CPU指令、缓存命中、缓存失效等，从而获取系统在运行时的性能数据。

调用图：Perf可以生成函数调用图，显示函数之间的调用关系和耗时，帮助识别程序的热点和性能瓶颈。

火焰图：火焰图是Perf输出的一种可视化图表，它可以直观地展示函数调用的耗时情况和函数的调用关系，以便快速准确地识别最频繁的代码路径，帮助快速定位性能瓶颈。

内存分析：Perf可以收集内存事件，如内存访问、缺页异常等，帮助识别内存性能问题。

锁分析：Perf可以监测锁的使用情况，帮助发现多线程程序中的竞争问题。

Tracing支持：Perf支持Linux Trace Toolkit Next Generation (LTTng)和eBPF等跟踪工具，用于深入分析系统的行为。

报告生成：Perf能够生成详细的报告和统计信息，方便用户理解和分析性能数据。

2、火焰图分类

（1）CPU

用途：检测导致CPU运行繁忙的原因。

（2）Memory Flame Graphs

用途：检测应用程序内存使用量增加的原因。

（3）Off-CPU Flame Graphs

用途：有些性能问题不是CPU的性能问题，即进程和线程不在CPU上运行时花费角度的时间，而是在程序请求期间花费了不少时间，这种情况也会成比例的影响性能。

（4）Hot/Cold Flame Graphs

用途：将CPU和非CPU火焰图结合在一起。它在一个图表中显示了所有线程的运行时间，并允许直接比较在CPU和非CPU上的代码路径持续时间。

（5）Differential

用途：红蓝差异火焰图，分析不同时刻CPU性能变化的原因。

 3、火焰图安装命令

（1）安装Perf工具

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

（2）下载可视化工具FlameGraph

下载地址：GitHub - brendangregg/FlameGraph: Stack trace visualizer

 4、火焰图demo测试

测试程序如下：

#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;
}

程序编译命令：

g++ -g -O0 main.cpp -o main //-g带调试信息编译，禁止优化O0，

（1）生成CPU火焰图1

生成火焰图步骤如下：

程序运行结果如下：

//上面main程序运行时，使用top查看，进程PID为5606，CPU为86.3%左右。
 
$ sudo perf record -F 99 -p 5606 -g -- sleep 30
//-F 99 表示每秒99次采样, -p 5606 是进程号, 即对哪个进程进行分析, -g 表示记录调用栈, sleep 30 则是持续30秒。
 
$ sudo perf script -i perf.data &>perf.unfold
//perf script 工具对 perf.data 进行解析，生成折叠后的调用栈。
 
$ ../FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &>perf.folded
//下载的可视化工具FlameGraph在当前文件上一层，用 stackcollapse-perf.pl 将 perf 解析出的内容 perf.unfold 中的符号进行折叠。
 
$ ../FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded >perf1.svg
//生成svg图

使用浏览器打开perf.svg图，效果如下：

（2）火焰图表解析

上图中每个方块代表堆栈中的一个函数，也叫堆栈帧。

y轴：表示堆栈深度，火焰越高，表示函数调用层级越深，最顶部的方块表示当前CPU上运行的函数，每一块的函数下方都是当前函数的调用方。

x轴：表示当前函数的采样数，与大多数图表不同，它不显示从左到右的时间流逝。左到右的排序没有意义（它按字母顺序排序以最大程度地合并帧），方框的宽度显示了它在CPU上运行的总时间（基于采样计数）。哪个方块的宽度比较大，就表示该函数可能存在性能问题。

注意：图标中颜色不具有显著意义，通常是随机选择的暖色调。这种可视化称为"火焰图"，因为它最初用于显示CPU上的热点，而且看起来像火焰。

它也是交互式的：将鼠标悬停在SVG上以显示详细信息，并单击进行缩放。

（3）当前程序图标分析

从（1）中火焰图中看出，没有demo中定义的函数，这是因为printf函数占用改进程的CPU性能较高，而for循环逻辑占用性能较低，可以点击火焰图上的搜索按键Search进行搜索，本文搜索程序入口函数。

确定入口函数的步骤如下：

a> 入口函数地址确定

输入下面命令

$ readelf -h main

可执行文件信息如下： 

b> 获取对应地址入口函数

输入下面命令：

$ readelf -s main

由上图可知入口函数为_start，所以搜索_start函数。

_start搜索结果如下：

点击__libc_start_main函数，进入对于函数调用过程，如下：

（4）生成火焰图2

将上面的代码中的#define DEF_PRINT  行进行屏蔽，这样函数就不会打印输出到屏幕上。重新编译代码，运行。

生成火焰图步骤跟上面（1）中一样，只是-p参数的进程ID号不同，生成的svg图片如下：

由svg图表可知，funcA在mainNoPrint进程中，占用该进程CPU 10%，funcB占用该进程CPU 20%，funcC占用该进程CPU 30%，funcD占用该进程CPU 40%。 

（5）生成差分火焰图

运行mainNoPrint函数，抓取系统所有进程的CPU，命令如下：

$ sudo perf record -F 99 -a -g -- sleep 30     //a表示对所有进程堆栈数据进行抓取
$ sudo perf script -i perf.data &>perf.unfold
$ ../FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &>perf.folded1
$ ../FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded1 >perf1.svg

生成的火焰图如下：

停止mainNoPrint程序，抓取系统所有进程的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

生成的火焰图如下：

以perf.folded2的为基准，生成差分火焰图，命令如下：

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

生成的差分火焰图如下：

由红色部分图可知，CPU中funcD等函数占用的CPU增加了，蓝色部分相对于上次CPU减少了。

以上就是Linux下性能分析工具Perf安装与用法的详细内容，更多关于Linux Perf安装与使用的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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