graphviz绘制nginx函数调用图

以下是c的版本
c++代码去 [url]http://www.cnblogs.com/lanxuezaipiao/p/3450201.html[/url]
codeviz似乎只能支持gcc4.6,好久没更新了,
看这个
[url]https://github.com/Cheukyin/CodeSnippet/tree/master/python/SRCGraphviz/[/url]


目标建立 nginx的运行流程
参考
[url]https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-graphvis/[/url]
参考《深入剖析nginx》
javascript生成绘制.dot
参考
[url]http://stackoverflow.com/questions/6344318/pure-javascript-graphviz-equivalent/14866384[/url]
参考
[url]http://graphviz.org/content/cluster[/url]
my_debug.h

#ifndef MY_DEBUG_LENKY_H
#define MY_DEBUG_LENKY_H
#include <stdio.h>
void enable_my_debug( void ) __attribute__((no_instrument_function));
void disable_my_debug( void ) __attribute__((no_instrument_function));
int get_my_debug_flag( void ) __attribute__((no_instrument_function));
void set_my_debug_flag( int ) __attribute__((no_instrument_function));
void main_constructor( void ) __attribute__((no_instrument_function,constructor));
void main_destructor( void ) __attribute__((no_instrument_function,destructor));
void __cyg_profile_func_enter( void *,void * ) __attribute__((no_instrument_function));
void __cyg_profile_func_exit( void *,void * ) __attribute__((no_instrument_function));

#ifndef MY_DEBUG_MAIN
extern FILE *my_debug_fd;
#else
FILE *my_debug_fd;
#endif
#endif

my_debug.c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

/* Function prototypes with attributes */
void main_constructor( void )
__attribute__ ((no_instrument_function, constructor));

void main_destructor( void )
__attribute__ ((no_instrument_function, destructor));

void __cyg_profile_func_enter( void *, void * )
__attribute__ ((no_instrument_function));

void __cyg_profile_func_exit( void *, void * )
__attribute__ ((no_instrument_function));


static FILE *fp;


void main_constructor( void )
{
fp = fopen( "/usr/local/nginx_sendfile/sbin/trace.txt", "w" );
if (fp == NULL) exit(-1);
}


void main_deconstructor( void )
{
fclose( fp );
}


void __cyg_profile_func_enter( void *this, void *callsite )
{
fprintf(fp, "E%p\n", (int *)this);
}


void __cyg_profile_func_exit( void *this, void *callsite )
{
fprintf(fp, "X%p\n", (int *)this);
}

把my_debug.c和my_debug.h放到nginx的src/core/目录下
./configure后修改ojbs/Makefile文件

CFLAGS = -pipe -O -W -Wall -Wpointer-arith -Wno-unused-parameter -Werror -g3 -finstrument-functions
...
18 CORE_DEPS = src/core/nginx.h \
19 src/core/my_debug.h \
.....
84 HTTP_DEPS = src/http/ngx_http.h \
85 src/core/my_debug.h \
....

105 objs/nginx: objs/src/core/nginx.o \
106 objs/src/core/my_debug.o \
......
216 $(LINK) -o objs/nginx \
217 objs/src/core/nginx.o \
218 objs/src/core/my_debug.o \
......
329 modules:

331 objs/src/core/my_debug.o: $(CORE_DEPS) src/core/my_debug.c
332 $(CC) -c $(CFLAGS) $(CORE_INCS) \
333 -o objs/src/core/my_debug.o \
334 src/core/my_debug.c


make&&make install后
启动nginx,生成
/usr/local/nginx/sbin/trace.txt
文件类似
[code="java"]
# head trace.txt
E0x403f88
E0x41f5ac
X0x41f5ac
E0x403f88
X0x403f88
E0x410425
E0x40ff83
E0x40fa71
X0x40fa71
E0x40ad4b
[/code]
可以addr2line 40ad4b -e nginx -f
查看地址对应的函数名
使用
[url]https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-graphvis/[/url]
中的pvtrace
修改代码
symbols.h 中的

13 #define MAX_FUNCTIONS 20000
14 #define MAX_FUNCTION_NAME 5000

否函数太多会报错
stack.c里面也有个改成


#define MAX_ELEMENTS 500

pvtrace nginx
会得到
graph.dot
dot -Tpng graph.dot -o graph.png
如果.dot文件有??则是地址没识别出来,
就一两个,删除即可
也可以生成jpg,
这个.dot也可以用

生成svg的图
根据dot的格式生成svg图的js为


<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Viz.js</title>
</head>
<body>
<script type="text/vnd.graphviz" id="cluster">
digraph G {
subgraph cluster_0 {
style=filled;
color=lightgrey;
node [style=filled,color=white];
a0 -> a1 -> a2 -> a3;
label = "process #1";
}
subgraph cluster_1 {
node [style=filled];
b0 -> b1 -> b2 -> b3;
label = "process #2";
color=blue
}
start -> a0;
start -> b0;
a1 -> b3;
b2 -> a3;
a3 -> a0;
a3 -> end;
b3 -> end;
start [shape=Mdiamond];
end [shape=Msquare];
}
</script>
<script src="viz.js"></script>
<script>
function inspect(s) {
return "<pre>" + s.replace(/</g, "<").replace(/>/g, ">").replace(/\"/g, """) + "</pre>"
}
function src(id) {
return document.getElementById(id).innerHTML;
}
function example(id, format, engine) {
var result;
try {
result = Viz(src(id), format, engine);
if (format === "svg")
return result;
else
return inspect(result);
} catch(e) {
return inspect(e.toString());
}
}
document.body.innerHTML += "<h1>Cluster (svg output)</h1>";
document.body.innerHTML += example("cluster", "svg");
</script>
</body>
</html>

结果如图
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0096/1157/c3f4f19b-af01-35e3-afa6-9b140828484d.jpg[/img]
2017.8.15 nginx-1.13.4
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0126/5439/c2d9193a-a686-3afc-bb9a-5c50e5be0ac8.png[/img]

附件中
graph.dot.jpg 下载后改成graph.dot用文本打开可以看到dot文件内容

nginx.conf前面要加上
master_process off;
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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