使用perf record定位性能抖动

最新推荐文章于 2025-11-24 10:47:40 发布
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#性能优化

使用perf record记录大概会发生抖动的时间段，使用perf reort --time指定具体发生抖动的开始时间和结束时间，然后分析该时间段内占用高的函数，或是不常见的函数占用

【Linux 系统调试】性能分析工具perf使用与调试方法
电视里爬出的程序员 📺💻 领域王牌： ▶ 数字电视标准解码专家 ▶ 智能监控算法驯兽师 ▶ Linux嵌入式炼金术士 ▶ 人脸识别整活实践家
05-08 1544
perf是集成在Linux内核源码中的性能分析工具套件，通过硬件性能监控单元（PMU）、软件计数器和跟踪点三类事件进行数据采集。通过PMU单元实时采集CPU硬件事件，内核将数据存入环形缓冲区，用户态工具读取后生成分析报告。IPC < 1.0 → CPU 存在停滞（缓存失效、分支预测错误）硬件事件：CPU周期、缓存命中/未命中等PMU事件。‌采用环形缓冲区存储数据，支持动态调整采样频率（如。软件事件：进程切换、页面错误等内核事件。‌：通常无特定含义（可自定义区分模块）混合模式：同时采集硬件和软件事件。
使用perf工具分析Linux系统的性能瓶颈
u013257321的博客
03-29 1087
perf是 Linux 提供的强大性能分析和监控工具，广泛应用于系统性能调优、故障排查和硬件性能监控等领域。其功能覆盖从硬件性能计数器到内核跟踪点（tracing points）再到用户空间应用的采样分析，能够帮助开发者、系统管理员深入了解系统运行的各个层面，从而识别和优化系统瓶颈。用户可以通过-e参数指定特定的性能事件。例如，监控 CPU 的时钟周期、执行的指令总数以及缓存未命中次数，可以通过上面的命令实现。这对于特定的性能问题（如缓存效率低）进行深入分析非常有帮助。
如何通过perf命令查看一个进程的最耗时函数
永远相信,美好的事情即将发生
02-18 4028
会显示一个列表，其中包含每个函数的百分比时间、函数调用次数、平均每次调用的时间等信息。你可以使用键盘上的箭头键来浏览列表，并使用回车键来展开或收起函数的调用栈。会自动解析之前收集的数据，并展示一个交互式的界面，其中包含按照函数调用栈排序的函数列表。这个命令会展示一个实时更新的界面，其中包含每个函数的CPU使用率、函数调用次数等信息。这个命令会生成一个报告，列出最耗时的函数和它们被调用的次数。这个命令会实时显示一个更新中的列表，其中包含当前最活跃的函数。如果你想要实时查看进程的函数性能数据，可以使用。
perf常用命令（perf top perf record perf stat）
热门推荐
飘过的春风
02-14 2万+
perf top 通过-e指定关注的事件，比如查看造成cache miss最多的函数排行 perf top -e cache-misses perftop-e task-clock perf top -G // 得到调用关系图 perf top-e cache-misses-G // 得到调用关系图 perf top -e cycles // 指定性能事件 perf top...
使用atop和perf分析抖动问题的方法
程序猿Ricky的日常干货
07-15 1844
抖动问题一般都是发生在一瞬间，可能下一秒就已经不存在了。那么对于这类问题要如何定位呢？首先还是要能收集到发生问题的瞬间，相关的系统信息。 atop 对于一个问题， 先从宏观的角度来寻找问题的方向，我们可以通过安装一个atop，配置为1s粒度记录系统信息，这样当抖动发生时，可以回溯系统监控信息，从宏观角度看一下可能存在问题的是哪一个模块，比如可能是io，mem还是network等等。 yum -y install atop 安装完成后，配置采样频率为1秒： cat /etc/sysconfig/atop
C++ 性能优化指南
JC的博客
07-09 1023
如何避免不必要的对象拷贝？为什么要用引用或std::move？虚函数调用有什么性能开销？传递对象时按值会拷贝整个对象，特别是大对象会频繁分配/释放内存，影响性能；应尽量改用引用或指针传递。C++11 引入移动语义（move），允许“窃取”临时对象的资源，避免深拷贝。虚函数调用需要先通过对象的虚函数表指针（vptr）查找函数地址后再调用，比直接函数调用多一次内存间接，无法内联。这种查表操作带来时间开销；此外，包含虚函数的类每个对象会多出一个指针，使用更多内存。
前端性能分析工具全面指南：从入门到精通
嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
04-14 1万+
前端性能分析工具全面指南：从入门到精通
性能调优 -- 工具篇（testpmd、ftrace、perf）
造梦先森Kai的专栏
06-11 4462
一、perf获取数据 1)对整体CPU分析： perf top 2)对指定进程分析cpu占用： perf top -p pid 3)对指定进程设置采样时间和采样频率：perf record -g -F 99 -p “pid” – sleep 60 //持续采样时间60s,采样频率99次/s 二、数据获取 ./perf report //查看生产的数据 三、如果觉得可视化效果不好，可以用火焰图进一步展示 1)perf script -i perf.data >perf.unfold //将生成数据解析
Kafka性能压测完整版
ytp552200ytp的博客
08-25 1万+
1.压测方案 1.1 压测目的 本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试，根据不同量级的消息处理结果，评估Kafka的处理性能是否满足项目需求（该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息）。 1.2 测试范围及方法 1.2.1 测试范围概述 测试使用Kafka自带的测试脚本，通过命令对Kafka发起写入MQ消息和Kafka消费MQ消息的请求。模拟不同数量级的消息队列的消息写入和消费场景，根据Kaf
【延迟火焰图】：基于perf生成延迟热点可视化报告（性能瓶颈定位利器）
在高并发、低延迟要求的生产系统中，传统性能分析手段常难以定位微秒级阻塞与间歇性抖动。延迟火焰图（Latency Flame Graph）通过可视化调用栈的时间分布，精准揭示导致延迟的热点路径，成为深度性能剖析的关键工具...
strace和perf使用
03-15
| **适用场景** | 调试程序行为（如文件操作失败） | 定位性能瓶颈（如CPU热点函数） | | **工作原理** | 基于`ptrace`系统调用拦截 | 利用CPU性能计数器（PMU） | | **性能开销** | 较高（频繁陷入内核） | 较低...
性能瓶颈精准定位：使用Profiler发现Python与C交互开销热点的8个关键指标
[性能瓶颈精准定位：使用Profiler发现Python与C交互开销热点的8个关键指标](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-6877625/lfhoahtt34.png) # 1. 性能瓶颈精准定位：理解Python与C交互的底层机制 Python作为...
基于perf的火焰图采集与图形化分析工具
“火焰图采集脚本与图形化工具”这一主题涉及Linux系统性能分析中的核心实践技术，重点在于使用`perf`工具进行CPU性能数据的采集，并结合FlameGraph项目将原始性能数据转化为直观的可视化火焰图。该方案广泛应用于...
HarmonyOS性能优化
2509_93946285的博客
11-21 645
性能优化不是一蹴而就的，它是一个持续的过程，需要我们在开发的各个阶段都保持警惕。记住，一个好的应用，不仅仅是功能强大，更是流畅、稳定和省电的。自己申请的内存，打碎了牙也得记得自己释放，不然Native层的内存泄漏更隐蔽，更致命。使用对象池：对于需要频繁创建和销毁的对象（如列表项的数据模型），可以考虑使用对象池进行复用，减少GC的频率，保持内存曲线的平滑。能合并的请求就合并，能缓存的數據就缓存，减少不必要的轮询。传感器使用效率：使用传感器时，要选择合适的检测间隔，不需要时就及时注销监听。
Kimi SpringBoot性能优化的方法
m0_37843156的博客
11-20 332
在实际应用中，需要根据具体的业务场景和性能瓶颈，有针对性地进行优化，并持续监控和调优以保证应用性能的稳定性。
MySQL: 查询全流程深度解析与性能优化实践指南
Wang的专栏
11-20 1212
MySQL处理SQL查询的核心流程包括：查询缓存检查、SQL解析与预处理、优化器生成执行计划、数据获取等阶段。查询缓存通过哈希匹配SQL语句，但高并发下可能引发性能问题。优化器通过成本模型选择执行路径，但受统计信息偏差等因素影响。性能分析可使用Performance Schema监控各阶段耗时。针对大表操作，建议采用分批处理方式，如使用存储过程进行分批更新/删除，或借助pt-online-schema-change工具进行在线DDL变更。这些方法可有效降低对系统的影响，提高SQL执行效率。
Java高性能分布式任务调度与ZooKeeper实战分享：集群管理、故障恢复与性能优化经验
2501_94180914的博客
11-23 290
异步执行与分布式协作保证高吞吐量线程池优化与批量任务提交提升并发处理能力任务去重与失败重试保证任务可靠性优先级与依赖管理支持复杂任务调度监控与告警机制确保系统稳定运行Java 结合 ZooKeeper，通过高性能分布式任务调度设计、异步处理和批量优化，为金融、电商和互联网系统提供了稳定、高效且可扩展的任务调度解决方案。
可视化大数据的性能优化
最新发布
weixin_47941995的博客
11-24 551
优化方向G2 重点G6 重点数据量采样、聚合节点/边数量控制、按需加载渲染关闭动画、简化 geometry视口裁剪、简化节点样式布局不适用选轻量布局 or 后端计算坐标交互限制 tooltip 频率禁用 hover 效果、debounce 事件架构前端预处理 or 服务端聚合图数据库 + 子图查询。
PGVector 检索性能优化完整指南
weixin_44984196的博客
11-21 1015
测试驱动：使用真实数据测试不同配置，关注 P99 延迟和召回率渐进优化：从默认参数开始，逐步调整关键参数监控先行：建立性能基准，持续监控查询延迟和索引使用混合架构：热数据用 HNSW，冷数据用 IVFFlat 或分区表事务级调优：对重要查询动态设置ef_search，平衡精度与性能通过以上优化策略，可在保持95% 以上召回率的同时，将查询延迟从秒级降至毫秒级，充分发挥 pgvector 与 PostgreSQL 生态融合的优势。
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