56、Linux性能分析与追踪工具:BPF、Valgrind和strace的使用指南

Linux性能分析与追踪工具:BPF、Valgrind和strace的使用指南

在Linux系统的性能分析与事件追踪领域,有多种强大的工具可供选择。本文将详细介绍BPF(Berkeley Packet Filter)、Valgrind和strace这三种工具的使用方法和相关配置,帮助你更好地理解和优化Linux系统。

1. BPF简介

BPF最初源于网络领域,如今已发展成为运行在Linux内核中的通用虚拟机。它能让用户轻松地在特定内核和应用程序事件上运行小程序,迅速成为Linux最强大的追踪工具。如同cgroups对容器化部署的变革,BPF有望通过让用户充分监控生产系统来彻底改变可观测性。像Netflix和Facebook等公司,已在其微服务和云基础设施中广泛使用BPF进行性能分析和抵御分布式拒绝服务(DDoS)攻击。

围绕BPF的工具不断发展,其中BPF Compiler Collection(BCC)和bpftrace成为最突出的两个前端。Brendan Gregg深度参与了这两个项目,并在其著作中对BPF进行了广泛的阐述。尽管BPF功能强大且应用广泛,但就像使用cgroups一样,我们无需深入了解其工作原理就能开始使用它。BCC提供了多个现成的工具和示例,可直接从命令行运行。

2. 为BPF配置内核

BCC要求Linux内核版本为4.1或更高。目前,BCC仅支持少数64位CPU架构,这在一定程度上限制了BPF在嵌入式系统中的应用。不过,其中包括aarch64架构,因此我们可以在树莓派4上运行BCC。以下是为树莓派4配置支持BPF的内核的步骤:

$ cd 
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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