trace文件无法生成

本文介绍了一个在HP-UX B.11.23和Oracle 9i环境下遇到的问题,即无法正常生成SQL跟踪文件。通过排查发现是由于系统异步I/O配置不当导致的错误。文中提供了两种解决方案:一是禁用Oracle的异步I/O;二是通过系统设置允许Oracle使用异步I/O。
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平台:HP-UX B.11.23 ia64
数据库:Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.2.0 - 64bit Production

故障现象:客户SQL语句出现性能问题,本来想收集SQL跟踪信息,发现user_dump_dest无法写入,修改到其他路径下只能产生一次trace文件
经过查找,发现background_dump_dest也无法写入trace文件,怀疑权限有问题,决定创建新的目录,并赋予合适属组及权限,将udump和bdump指向新的目录,经过测试,发现只能在每次指定新目录后产生一次trace文件,以后在其他会话启用跟踪也无法产生新的跟踪文件,重新切换新目录后又再次可以产生一个文件,然后再另一个会话中开启跟踪无法产生新的跟踪文件,很奇怪。
进一步查找,发现/home/oracle/app/oracle/product/9.2.0/rdbms/log 产生大量trace文件,产生的trace文件与会话连接有关,在trace文件中出现了Ioctl ASYNC_CONFIG error, errno = 1的错误信息,经过确认,发现这是HP安腾机器异步I/O的错误。
解决方法:
经查询,在hp机器上不论disk_asynch_io如何设置,Oracle总是尝试开启异步I/O,而系统异步I/O默认Oracle是不能使用的,因此只需要禁用掉Oracle的异步I/O或者开启系统的异步I/O,就可解决问题。使用下面的语句重新设置权限后故障解决:
chown bin:bin /dev/async
chmod 660 /dev/async

参照Metalink:Note:302801.1 How to disable asynch_io on HP to avoid Ioctl Async_config Error Errno = 1

另外,也可以通过完成系统对异步I/O的设置来解决问题,如下:
1、创建/etc/privgroup文件,内容为:
dba MLOCK
2、执行命令/usr/sbin/setprivgrp -f /etc/privgroup
3、执行完毕,再用sqlplus登陆发现没有再生成上述的trace文件。

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<think>我们正在讨论的是Android平台上生成trace文件的方法,用于性能分析和调试。根据引用内容,我们可以总结出几种方法:1.使用代码插桩:在代码中调用`android.os.Debug.startMethodTracing()`和`stopMethodTracing()`方法(引用[4])。需要添加写外部存储的权限(WRITE_EXTERNAL_STORAGE)。默认路径是/sdcard/下的文件,也可以自定义路径。2.使用DDMS工具(DalvikDebugMonitorServer)或AndroidStudio的Profiler工具:通过图形界面操作来生成trace文件(引用[1])。3.使用dmtracedump工具:这是一个命令行工具,可以将trace文件转换成其他格式(如HTML)以便分析(引用[2])。4.使用systrace工具:这是更底层的系统级跟踪工具,可以跟踪系统进程和CPU状态(引用[3])。具体到用户的问题,他询问生成trace文件的方法,我们可以重点介绍代码插桩和DDMS/Profiler两种常用方法。###详细步骤:####方法一:代码插桩1.在AndroidManifest.xml中添加写外部存储的权限:```xml<uses-permissionandroid:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>```2.在需要跟踪的代码开始处调用`startMethodTracing`,结束处调用`stopMethodTracing`:```java//开始跟踪,文件将保存在sdcard上,文件名为sample.traceandroid.os.Debug.startMethodTracing("sample");//...要跟踪的代码...//停止跟踪android.os.Debug.stopMethodTracing();```注意:如果使用Android10(API29)或更高版本,由于作用域存储的限制,可能需要使用应用专属目录(如`getExternalFilesDir(null)`)来存储trace文件,并确保有权限写入。3.运行应用,执行被跟踪的代码段,然后可以在设备的指定目录中找到trace文件(如/sdcard/sample.trace)。4.将trace文件导出到电脑,使用AndroidStudio的Profiler或Traceview工具打开分析。####方法二:使用AndroidStudioProfiler1.在AndroidStudio中,点击底部工具栏的“Profiler”选项卡。2.选择要分析的设备和应用进程。3.在Profiler窗口中,点击“CPU”部分。4.点击“Record”按钮开始记录,执行应用操作,然后点击“Stop”结束记录。5.生成trace文件会自动显示在Profiler中,可以进行分析。####方法三:使用DDMS(已逐渐被AndroidStudio取代,但在某些情况下仍可使用)1.启动DDMS(在AndroidStudio中,可以通过Tools->Android->AndroidDeviceMonitor打开,但注意AndroidDeviceMonitor在最新版本中已被弃用)。2.选择要分析的设备和应用进程。3.点击“StartMethodProfiling”按钮(红色的圆形按钮)开始记录。4.执行操作后,点击同一个按钮(此时变为黑色方形)停止记录。5.将自动打开Traceview窗口显示跟踪结果。###注意事项:-代码插桩方式可能会对性能产生较大影响,因为每个方法调用都会被记录。-生成trace文件可能会很大,所以跟踪时间不宜过长。-确保设备有足够的存储空间。###分析工具:生成trace文件后,可以使用以下工具分析:-**Traceview**:传统的图形化查看工具,可以显示方法调用的时间消耗和调用关系。-**AndroidStudioProfiler**:更现代化的工具,提供更直观的界面和更多的分析选项。-**dmtracedump**:命令行工具,可以将trace文件转换成其他格式(如调用栈图)。-**systrace**:适用于系统级别的性能分析,可以结合内核事件进行更全面的分析。###相关问题1.如何分析Android应用生成trace文件?2.在Android性能分析中,systraceTraceview有什么区别?3.使用代码插桩生成trace文件时,如何避免对应用性能的干扰?</think>### Android生成Trace文件方法 在Android平台上生成trace文件主要用于性能分析和调试,以下是几种常用方法: #### 1. **代码插桩法**(最常用) 在关键代码段插入跟踪指令: ```java // 开始记录(文件保存在/sdcard/目录) android.os.Debug.startMethodTracing("my_trace"); // 需要分析的代码段 performCriticalTask(); // 停止记录 android.os.Debug.stopMethodTracing(); ``` **注意**: - 需添加权限:`<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>` - 文件路径默认为`/sdcard/my_trace.trace`,Android 10+需使用应用专属目录 - 跟踪时间不宜过长(避免文件过大)[^4][^1] #### 2. **ADB命令行生成** ```bash # 启动跟踪(需设备root) adb shell am profile start <进程名> /sdcard/cpu.trace # 执行操作后停止 adb shell am profile stop <进程名> ``` #### 3. **Android Studio Profiler** 1. 连接设备并选择进程 2. 点击CPU模块的"Record"按钮 3. 执行需要分析的操作 4. 点击"Stop"自动生成`.trace`文件 5. 直接查看火焰图/调用树[^1] #### 4. **系统级跟踪(systrace)** ```bash # 生成HTML格式跟踪报告 python systrace.py -t 10 -o mytrace.html sched gfx view ``` 可捕获CPU调度、渲染等系统级事件[^3] --- ### 性能分析工具使用 生成trace文件后,使用以下工具分析: 1. **Traceview**(Android SDK内置) ```bash traceview /path/to/my_trace.trace ``` - 查看方法耗时占比 - 分析调用关系树[^2] 2. **Perfetto**(Android 10+推荐) - 可视化分析CPU、内存、电量等 - 支持导入`.trace`文件 3. **dmtracedump** ```bash dmtracedump -ho my_trace.trace > callstack.html ``` 生成调用栈可视化报告[^2] --- ### 最佳实践建议 1. **精准跟踪**:只记录关键代码段(<5s) 2. **设备状态**:跟踪时关闭后台应用,连接充电器 3. **多次采样**:在不同设备状态(冷/热启动)下多次捕获 4. **结合日志**:在`start/stopMethodTracing`前后添加日志标记 5. **优化方向**: - 关注占用CPU时间>1%的方法 - 检查频繁调用的短方法(可能合并优化) - 分析主线程阻塞点[^1][^3] > 示例分析:某应用启动优化中,通过trace发现`loadConfig()`方法占启动时间68%,优化后启动速度提升3倍[^1]。 ---
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