性能工具perf的用法以及如何绘制性能火焰图

最新推荐文章于 2025-09-07 21:46:26 发布

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本文深入介绍了perf，一个内置在Linux内核中的性能分析工具，详细解释了其工作原理，包括基于事件采样的性能事件分析，以及如何使用perf进行性能瓶颈定位和热点代码分析。文章涵盖了perf的多种使用场景，如直接启动服务或挂接到已启动的进程，以及如何通过perftop、perfrecord和perfreport等命令进行性能监控和分析。此外，还探讨了perf在不同权限设置下的功能限制。

perf简介

Perf是内置于Linux内核源码树中的性能剖析(profiling)工具。其基于事件采样原理，以性能事件为基础，常用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位。

性能调优工具如 perf，Oprofile 等的基本原理都是对被监测对象进行采样，最简单的情形是根据 tick 中断进行采样，即在 tick 中断内触发采样点，在采样点里判断程序当时的上下文。假如一个程序 90% 的时间都花费在函数 foo() 上，那么 90% 的采样点都应该落在函数 foo的上下文中。只要采样频率足够高，采样时间足够长，那么以上推论就比较可靠。因此，通过 tick 触发采样，我们便可以了解程序中哪些地方最耗时间，从而重点分析。

稍微扩展一下思路，就可以发现改变采样的触发条件使得我们可以获得不同的统计数据：

以时间点 ( 如 tick) 作为事件触发采样便可以获知程序运行时间的分布。
以 cache miss 事件触发采样便可以知道 cache miss 的分布，即 cache 失效经常发生在哪些程序代码中
等等其他事件

当然，perf使用更多是CPU的PMU计数器，PMU计数器是大部分CPU都有的功能，它们可以用来统计比如L1 Cache失效的次数，分支预测失败的次数等。PMU可以在这些计数器的计数超过一个特定的值的时候产生一个中断，这个中断，我们可以用和时钟一样的方法，来抽样判断系统中哪个函数发生了最多的Cache失效，分支预测失效等。

perf 用法

本文示例代码：

//
// Created by wilcohuang on 2018/11/19.
//

#include <unistd.h>

using namespace std;

#define NUM 500000

void init(int *int_array) {
    for (int i = 0; i < NUM; i++) {
        int_array[i] = i;
    }
}

void accu(int *int_array, long &sum) {
    for (int i = 0; i < NUM; i++) {
        sum += int_array[i];
        usleep(3);
    }
}

int main() {
    int int_array[NUM];
    init(int_array);
    long sum = 0;
    accu(int_array, sum);
}

说明

perf的使用可以分为两种方式：

直接使用perf启动服务
挂接到已启动的进程
第一种方式不需要root权限，第二种方式需要root权限

perf top

用于查看cpu的主要性能消耗点

跟踪一个名为main的进程：

perf top -e cycles -p `pgrep main`

输入如下：
在这里插入图片描述

perf record

同样是分析诊断进程：

perf record -e cpu-clock -g ./run
或者
perf record -e cpu-clock -g -p 4522

使用ctrl+c中断perf进程，或者在程序执行结束后，会产生perf.data的文件，使用
perf report
会产生结果分析，如图
在这里插入图片描述

火焰图

上面通过文件查看不够直观，还有一种火焰图分析的方式：
工具下载：
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
使用命令：

使用perf script工具对perf.data进行解析perf script -i perf.data &> perf.unfold
将perf.unfold中的符号进行折叠：/data/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
最后生成svg图：/data/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg

然后可以通过chrome或者看图软件打开：

Y轴表示调用栈，X轴越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

所以，一般我们只需要看有没有出现 “平顶”，如果有，那么这个函数可能有性能问题。

perf diff

优化程序性能后，我们自然要看下效果：
perf diff perf.data perf.data.before

我们干掉了上文中的usleep(3);这句代码，然后diff结果输出如下：

init、accu函数的时间占比已经将为了0 ?

权限问题

perf如果不是root，你可以做什么取决于sysctl设置。kernel.perf_event_paranoid

cat /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid

kernel.perf_event_paranoid= 2：您无法进行任何测量。该perf实用程序可能仍然是有用的分析现有的记录用perf ls，perf report，perf timechart或perf trace。
kernel.perf_event_paranoid= 1：您可以使用perf stator 跟踪命令perf record，并获取内核分析数据。
kernel.perf_event_paranoid= 0：您可以使用perf stat或跟踪命令perf record，并获取CPU事件数据。
kernel.perf_event_paranoid= -1：您获得了对内核跟踪点的原始访问权限（具体来说，您可以mmap创建文件perf_event_open，我不知道其含义是什么）。