Google Orbit 项目：CPU性能分析工具深度指南

Google Orbit 项目：CPU性能分析工具深度指南

orbit C/C++ Performance Profiler 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orbit

1. 工具概述

Google Orbit 是一款专业的 CPU 性能分析工具，主要用于识别应用程序中的 CPU 相关性能问题。该工具通过多种技术手段收集性能数据，包括：

• 调用栈采样（Callstack Sampling）
• 动态插桩（Dynamic Instrumentation）
• 内存追踪（Memory Tracing）
• GPU 驱动追踪（仅支持 AMD）

目前 Orbit 处于 Beta 测试阶段，主要支持 Linux 平台，Windows 平台的支持尚处于实验阶段，部分功能可能不可用。

2. 准备工作

2.1 运行环境要求

使用 Orbit 前需要确保：

1. Orbit 主程序和 OrbitService 服务已正确构建并运行
2. OrbitService 需要以 root 权限（Linux）或 Administrator 权限（Windows）运行
3. 如需远程分析，需要通过 SSH 隧道将 TCP 端口 44765 转发到目标 Linux 服务器

3. 基础分析流程

3.1 连接目标进程

1. 启动 Orbit 和 OrbitService
2. 在连接窗口选择"本地分析"
3. 从进程列表中选择目标进程（按 CPU 使用率排序）
4. 点击"开始会话"进入主界面

主界面显示：

• 绿色标注的已选进程和实例
• "符号"标签页中的"模块"部分显示所有加载的模块
• 自动尝试加载所有模块的符号

3.2 基本捕获操作

1. 点击播放按钮开始捕获
2. 点击停止按钮结束捕获
3. 捕获完成后，"采样"标签页自动显示收集的样本报告

3.3 调用栈解压方法选择

在"捕获选项"中可选择两种调用栈解压方法：

1. DWARF（默认）：功能全面但开销较大
2. 帧指针：开销较小，但要求所有目标二进制文件（应用程序和库）都使用 -fno-omit-frame-pointer 编译标志编译

4. 捕获数据分析

4.1 捕获标签页详解

捕获标签页显示时间轴上的各种事件轨迹：

1. 调度器轨迹：显示所有 CPU 核心上的线程活动

   • 分析进程的线程使用彩色标注
   • 其他线程显示为灰色
   • 可点击选择特定线程

2. GPU 轨迹（仅 AMD）：显示 GPU 驱动事件

   • 作业入队时间
   • GPU 硬件入队时间
   • 实际执行时间

3. 线程轨迹：显示样本分布和插桩函数时序

   • 事件条：显示该线程的所有调用栈样本
   • 白线：表示该线程中采集的样本
   • 火焰图：显示插桩函数的精确时序

4.2 调用栈样本分析

4.2.1 自上而下视图

显示应用程序的调用树及每个函数的相对耗时：

• 顶层按线程组织
• 展开线程显示其起始函数
• 展开函数显示其被调用者

显示三个关键指标：

1. 包含性（Inclusive）：函数及其所有被调用者的相对耗时
2. 排他性（Exclusive）：仅函数本身的相对耗时
3. 占父级比例：该函数调用对调用者及其被调用者耗时的影响

4.2.2 自下而上视图

显示应用程序耗时最多的方法/函数及其调用者：

• 顶层显示所有出现在调用栈顶部的函数
• 展开函数显示其调用者
• 结构关系与自上而下视图相反

显示两个关键指标：

1. 包含性：函数及其所有调用者的相对耗时
2. 占父级比例：该函数调用对被调用者所有调用者的相对影响

5. 高级分析技巧

5.1 动态函数插桩

通过动态插桩获取精确的时序信息：

1. 在"符号"标签页搜索目标模块（如 libvulkan.so）
2. 确保模块符号已加载（状态显示"Loaded"）
3. 在"函数"面板搜索目标函数（如 vkQueue*）
4. 右键选择函数并点击"Hook"
5. 开始新的捕获，插桩函数调用将显示在时间轴上

5.2 预设功能使用

保存和加载插桩函数预设：

1. 通过"文件 > 保存预设为..."保存当前插桩配置
2. 右键预设选择"加载预设"应用到当前进程
3. 可同时加载多个预设

5.3 迭代器功能

1. 在"实时"标签页右键函数统计行选择"添加迭代器"
2. 使用箭头按钮在函数调用实例间导航
3. 可添加多个迭代器并使用"所有函数"按钮同步移动

5.4 帧分析

使用特定函数作为帧边界：

1. 选择作为帧标记的函数（如 vkQueuePresentKHR）
2. 添加两个迭代器定义帧边界
3. 使用"所有函数"箭头按钮在帧间导航
4. 帧区域会高亮显示并显示时间差

6. 性能优化建议

1. 对于频繁调用的关键函数，优先使用帧指针解压方法降低开销
2. 分析长时间帧时，添加多个迭代器标记不同处理阶段
3. 结合自上而下和自下而上视图全面理解性能瓶颈
4. 对于图形应用，重点关注 GPU 轨迹与 CPU 处理的同步情况

通过 Orbit 的这些功能，开发者可以深入分析应用程序的 CPU 性能特征，准确定位性能瓶颈，并进行有针对性的优化。

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