【工具】使用perf抓取火焰图

背景

当程序存在cpu性能问题时，我们需要找到是哪个函数占用较多的CPU，也就是找出热点函数；perf的火焰图就是这个用途

安装

在Linux系统中，perf 是 Linux 内核提供的性能分析工具，它通常包含在内核源代码包中。大多数现代的Linux发行版都提供了预编译的 perf 包，可以直接通过系统的包管理器安装。

根据你所使用的Linux发行版，以下是一些不同发行版上安装 perf 的指令：

对于基于Debian的系统（比如Ubuntu）：

sudo apt-get update
sudo apt-get install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-`uname -r`

请注意，linux-tools-generic 包可能会安装不与你当前运行的内核版本完全匹配的 perf 版本。为了确保版本对应，使用 uname -r 来获取并安装与当前运行内核版本对应的 perf 版本。

对于基于Red Hat的系统（比如Fedora和CentOS）：

对于 Fedora 你可以使用：

sudo dnf install perf

对于CentOS或者RHEL，可以使用：

sudo yum install perf

对于Arch Linux：

sudo pacman -S linux-tools

在安装后，你可以通过键入 perf --version 来检查 perf 是否成功安装以及其版本信息。

如果你需要更高级的功能，或者你的系统没有预编译的 perf 可用，你也可以选择从Linux内核源代码编译 perf 工具。这个过程较为复杂，需要下载相应版本的Linux内核源代码，并按照源代码中的说明来编译 perf。

样例代码

设计如下的程序：有两个线程，分别运行func1->func1_1(初始化大小为10的vector，0-9)、func1_2(初始化大小为100的vector，0-99); func2->func2_1(初始化大小为1000的vector，0-999)、func2_2(初始化大小为10000的vector，0-9999)

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>void func1_1() {std::vector<int> v(10);int i = 0;for(auto e : v) {e = i++;}
}void func1_2() {std::vector<int> v(100);int i = 0;for(auto e : v) {e = i++;}
}void func2_1() {std::vector<int> v(1000);int i = 0;for(auto e : v) {e = i++;}
}void func2_2() {std::vector<int> v(10000);int i = 0;for(auto e : v) {e = i++;}
}void func1() {while(true) {func1_1();func1_2();}
}void func2() {while(true) {func2_1();func2_2();}
}int main() {std::thread t1(&func1);std::thread t2(&func2);if(t1.joinable()) {t1.join();}if(t2.joinable()) {t2.join();} return 0;
}

编译

g++ perf_demo.cpp -o perf_demo -lpthread

采集perf数据

找到要采集程序的pid
使用perf record命令来收集程序运行时的性能数据
```
perf record -F 99 -p 12519 -g -- sleep 30
```
参数解释如下：
- -F 99：指定采样频率（99 次/秒），可以根据需要调整该值。
- -p：要采集的进程pid。
- -g：记录调用栈信息，这对于生成火焰图是必需的。
- – sleep 30：收集性能数据的持续时间，这里设置为30秒。sleep 30 表示在收集数据后暂停30秒，以确保 perf 有足够的时间来记录信息。
然后会在当前目录创建一个名 perf.data的文件，其中包含了采样数据
生成火焰图
- 下载安装FlameGraph工具，它是一组脚本，用来从 perf 的采样数据生成可视化的火焰图。
  安装方式：
```
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
```
- 按照前面提到的步骤，首先安装并使用 FlameGraph 工具转换采样数据
```
perf script | /path/to/FlameGraph/stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded
```
- 使用转换后的数据生成SVG火焰图
```
/path/to/FlameGraph/flamegraph.pl out.perf-folded > perf_demo.svg
```

火焰图分析

火焰图提供了程序执行过程中的调用栈样本的可视化表示，它以一种直观的方式展示了哪些函数消耗了最多的CPU时间。下面是如何分析火焰图的一些基本步骤和技巧：

理解火焰图布局

水平方向：显示了采样到的栈帧。每个横向的条块代表一个函数调用，其宽度代表该函数在采样中占据的相对时间比例。宽度越大，说明函数占用的CPU时间越长。
垂直方向：展示了调用栈的深度。栈底部（图的最底层）通常是主函数或线程的起始点，更上层则代表函数的调用关系（被调用者在调用者之上）。

分析热点（Hot Spots）
找到最宽的几个柱形区域，这些通常是性能的热点，即你的程序花费时间最多的地方。有时候，一个宽柱形可能是因为单个函数调用自身就很耗时，有时则是由于该函数被频繁调用。
检查调用路径
从任意一个宽柱形开始，向上追踪它的调用路径。这可以帮助你理解为什么一个函数会变成热点。可能是它自身操作复杂，或者它被一个循环结构频繁调用。
注意递归调用
如果你看到在火焰图中有重复的模式，这可能表示递归调用。递归调用可能是性能问题的来源，特别是当递归没有正确优化时。
考虑不同层级的影响
尽量避免只关注顶部的函数。如果一个底层函数（位于火焰图较低位置）相对较宽，它可能被多个不同的上层函数调用，改进这样一个底层函数可能对整个程序性能有显著的提升。
比较前后变化
如果你在进行性能优化工作，应该在更改代码后重新生成火焰图，然后将新旧火焰图进行比较。这将帮助你直观地看到更改对性能的影响。
关注宽度变化
如果你注意到某个函数的子调用中有明显的宽度变化，这可能表示性能问题。它可能是计算密集型操作，或者存在条件判断导致的执行路径变化。

根据上面样例抓取的火焰图进行分析：

func1(50%) 和 func2(50%) 宽度各占一半 – 两个线程，分别占使用cpu的一半
func1_1(7%)、func1_2(36%)、func2_1(4%)、func2_2(39%)
可以得出来，热点函数是func1_2、func2_2

perf的原理

perf 是 Linux 内核提供的性能分析工具，可以用来进行系统级和进程级的性能分析。它使用了Linux内核中的性能计数器子系统 perf_events。以下是 perf 工具的基本工作原理：

性能计数器（Hardware Performance Counters）
现代的CPU通常都带有硬件性能计数器，这些计数器可以在不影响系统性能的情况下，跟踪处理器内部事件，如指令执行次数、缓存命中/未命中次数等。
perf_events 内核子系统
perf 基于Linux内核中的 perf_events 子系统，后者提供了一种统一的接口来访问CPU硬件计数器以及其他监控事件，比如软件事件（上下文切换、页面缺失）和追踪点（tracepoints）。perf_events 子系统支持各种架构，并且是可扩展的。
事件采样（Sampling）
通过 perf record 命令时，perf 会配置 perf_events 开始收集数据。通常是基于事件采样的方式进行的，即按照一定频率记录特定事件发生的时候的系统状态。当硬件计数器达到预设的阈值（采样频率），就会生成一个中断，perf 便在这个时候捕获当前的程序计数器（PC）、调用栈和其他寄存器的值等信息。
记录和分析
采样得到的数据被写入到一个文件中（默认为 perf.data）。perf record 命令完成后，可以使用 perf report 查看和分析性能数据，或者使用 perf script 将数据导出供其他工具（如 FlameGraph）进一步分析。
调用栈捕获
当启用 -g 选项时，perf 不仅会记录下触发采样的那一刻的程序计数器位置，还会尝试捕获当前的调用栈。这对于理解程序行为至关重要，尤其是识别哪些函数调用导致了大量的CPU使用。
CPU和内核支持
由于 perf 直接与CPU硬件和内核模块交互，它需要CPU支持特定的性能计数器特性，同时也需要内核支持 perf_events 接口。因此，旧的CPU或者特定的内核编译配置可能无法使用 perf 的某些功能。