async-profiler 非 Java 应用性能分析指南

async-profiler 非 Java 应用性能分析指南

async-profiler Sampling CPU and HEAP profiler for Java featuring AsyncGetCallTrace + perf_events async-profiler 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/async-profiler

前言

async-profiler 是一款强大的性能分析工具,虽然最初是为 Java 应用设计的,但它同样可以用于分析非 Java 应用程序的性能。本文将详细介绍如何使用 async-profiler 来分析 C/C++ 等原生应用的性能表现。

非 Java 应用分析的限制

需要注意的是,async-profiler 对非 Java 应用的分析支持存在一些限制:

  1. 必须通过编程方式从被分析进程内部控制分析器
  2. 或者通过 LD_PRELOAD 机制注入分析器
  3. 不支持 Java 应用中可用的动态附加功能

使用 LD_PRELOAD 注入分析器

LD_PRELOAD 是 Linux 系统提供的一个强大机制,它允许我们在程序运行前预先加载指定的共享库。利用这个特性,我们可以轻松地将 async-profiler 注入到目标应用中。

基本用法

LD_PRELOAD=/path/to/libasyncProfiler.so ASPROF_COMMAND=start,event=cpu,file=profile.jfr NativeApp [args]

支持的分析模式

async-profiler 支持多种分析模式,包括但不限于:

  • CPU 分析 (cpu)
  • 挂钟时间分析 (wall)
  • 原生内存分析 (nativemem)
  • 其他基于 perf_events 的模式

输出格式

虽然分析的是非 Java 应用,但 async-profiler 仍然支持两种主要的输出格式:

  1. 火焰图 (Flame Graph) - 直观展示调用栈和耗时分布
  2. JFR 格式 - 虽然会缺少 Java 特有的事件,但仍然可以记录丰富的性能数据

使用 C API 控制分析器

async-profiler 提供了 C API,允许开发者直接在原生应用中集成和控制性能分析过程。

准备工作

首先需要包含 async-profiler 提供的头文件:

#include "asprof.h"

基本流程

  1. 动态加载 libasyncProfiler.so 库
  2. 获取必要的函数指针
  3. 初始化分析器
  4. 执行分析命令
  5. 处理分析结果

示例代码解析

以下是一个完整的示例,展示了如何在 C 程序中使用 async-profiler:

#include "asprof.h"
#include <dlfcn.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义输出回调函数
void test_output_callback(const char* buffer, size_t size) {
    fwrite(buffer, sizeof(char), size, stderr);
}

int main() {
    // 加载 async-profiler 库
    void* lib = dlopen("/path/to/libasyncProfiler.so", RTLD_NOW);
    if (lib == NULL) {
        printf("%s\n", dlerror());
        exit(1);
    }

    // 获取函数指针
    asprof_init_t asprof_init = (asprof_init_t)dlsym(lib, "asprof_init");
    asprof_execute_t asprof_execute = (asprof_execute_t)dlsym(lib, "asprof_execute");
    asprof_error_str_t asprof_error_str = (asprof_error_str_t)dlsym(lib, "asprof_error_str");

    // 检查函数指针是否有效
    if (asprof_init == NULL || asprof_execute == NULL || asprof_error_str == NULL) {
        printf("%s\n", dlerror());
        dlclose(lib);
        exit(1);
    }

    // 初始化分析器
    asprof_init();

    printf("启动性能分析器\n");

    // 启动 CPU 分析
    char cmd[] = "start,event=cpu,loglevel=debug,file=profile.jfr";
    asprof_error_t err = asprof_execute(cmd, test_output_callback);
    if (err != NULL) {
        fprintf(stderr, "%s\n", asprof_error_str(err));
        exit(1);
    }

    // ... 这里执行需要分析的业务代码 ...

    printf("停止性能分析器\n");

    // 停止分析
    err = asprof_execute("stop", test_output_callback);
    if (err != NULL) {
        fprintf(stderr, "%s\n", asprof_error_str(err));
        exit(1);
    }

    return 0;
}

高级功能(不稳定 API)

async-profiler 还提供了一些高级但可能不稳定的 API,开发者需要谨慎使用。

线程本地数据访问

asprof_get_thread_local_data 函数可以获取 async-profiler 的线程本地数据结构指针。这个结构体会一直存在,直到线程结束。

这个结构体包含一个指针,每当有采样事件发生时就会递增。这为原生代码提供了一种简单的方式来检测采样事件的发生,并记录事件发生时程序的运行状态。

最佳实践

  1. 生产环境谨慎使用:不稳定 API 可能会在后续版本中变更或移除
  2. 合理设置采样频率:过高的频率会影响应用性能,过低则可能遗漏关键信息
  3. 结合多种分析模式:CPU 分析和内存分析结合使用能获得更全面的性能视图
  4. 注意输出文件大小:长时间运行的分析会产生大量数据,合理设置文件大小限制

总结

async-profiler 为原生应用性能分析提供了强大的工具集。无论是通过 LD_PRELOAD 快速注入,还是通过 C API 深度集成,开发者都可以获得详细的性能数据来优化应用。理解这些工具的使用方法和限制,将帮助开发者更有效地诊断和解决性能问题。

async-profiler Sampling CPU and HEAP profiler for Java featuring AsyncGetCallTrace + perf_events async-profiler 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/async-profiler

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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