宋宝华:火焰图 全局视野的 Linux 性能剖析

作者简介:宋宝华,他有10几年的Linux开发经验。他长期在大型企业担任一线工程师和系统架构师,编写大量的Linux代码,并负责在gerrit上review其他同事的代码。Barry Song是Linux的活跃开发者,是某些内核版本的最活跃开发者之一(如https://lwn.net/Articles/395961/https://lwn.net/Articles/429912/ ),也曾是一ARM SoC系列在Linux mainline的maintainer。

他也是china-pub等据销售评估的2008年度“十大畅销经典”,“十佳原创精品”图书《Linux设备驱动开发详解》的作者和《Essential Linux Device Driver》的译者。同时书写了很多技术文章,是51CTO 2012年度“十大杰出IT博客”得主及51CTO、CSDN的专家博主。他也热衷于开源项目,正在开发LEP(Linux Easy Profiling,http://www.linuxep.com )项目,并希望获得更多人的参与和帮助。

什么是火焰图

火焰图(Flame Graph)是由Linux性能优化大师Brendan Gregg发明的,和所有其他的trace和profiling方法不同的是,Flame Graph以一个全局的视野来看待时间分布,它从底部往顶部,列出所有可能的调用栈。其他的呈现方法,一般只能列出单一的调用栈或者非层次化的时间分布。

我最快乐的童年时代,每逢冬天,尤其是春节的时候,和一家人围坐在火堆旁边烤火。这已经成为最美好的回忆,其实人生追求的快乐非常简单。火焰图的火焰首先来自于根,然后以火苗的形式往上面窜。可以把从靠近地面的根到顶上的每个火苗,想想成一个调用栈。由于火苗有很多根,这正好也和现实生活中程序的执行逻辑相似。

以典型的分析CPU时间花费到哪个函数的on-cpu火焰图为例来展开。

CPU火焰图中的每一个方框是一个函数,方框的长度,代表了它的执行时间,所以越宽的函数,执行越久。火焰图的楼层每高一层,就是更深一级的函数被调用,最顶层的函数,是叶子函数。

火焰图的生成过程是:

  1. 先trace系统,获取系统的profiling数据
  2. 用脚本来绘制

系统的profiling数据获取,可以选择最流行的perf record,而后把采集的数据进行加工处理,绘制为火焰图。其中第二步的绘制火焰图的脚本程序,通过如下方式获取:

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph

火焰图案例

废话不多说,直接从最简单的例子开始说起。talk is cheap, show you the cde,代码如下:

c()
{
    for(int i=0;i<1000;i++);
}
b()
{
    for(int i=0;i<1000;i++);
    c();
}
a()
{
    for(int i=0;i<1000;i++);
    b();
}

则这三个函数,在火焰图中呈现的样子为:

a()的2/3的时间花在b()上面,而b()的1/3的时间花在c()上面。很多个这样的a->b->c的火苗堆在一起,就构成了火焰图。

进一步理解火焰图的最好方法仍然是通过一个实际的案例,下面的程序创建2个线程,两个线程的handler都是thread_fun(),之后thread_fun()调用fun_a()、fun_b()、fun_c(),而fun_a()又会调用fun_d():

/*
 * One example to demo flamegraph
 *
 * Copyright (c) Barry Song
 *
 * Licensed under GPLv2
 */

#include <pthread.h>

func_d()
{
    int i;
    for(i=0;i<50000;i++);
}

func_a()
{
    int i;
    for(i=0;i<100000;i++);
    func_d();
}

func_b()
{
    int i;
    for(i=0;i<200000;i++);
}

func_c()
{
    int i;
    for(i=0;i<300000;i++);
}

void* thread_fun(void* param)
{
    while(1) {
        int i;
        for(i=0;i<100000;i++);

        func_a();
        func_b();
        func_c();
    }
}

int main(void)
{
    pthread_t tid1,tid2;
    int ret;

    ret=pthread_create(&tid1,NULL,thread_fun,NULL);
    if(ret==-1){
        ...
    }

    ret=pthread_create(&tid2,NULL,thread_fun,NULL);
    ...

    if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){
        ...
    }

    if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){
        ...
    }

    return 0;
}

先看看不用火焰图的缺点在哪里。

如果不用火焰图,我们也可以用类似perf top这样的工具分析出来CPU时间主要花费在哪里了:

$gcc exam.c -pthread
$./a.out&
$sudo perf top

perf top的显示结果如下:

perf top提示出来了fun_a()、fun_b()、fun_c(), fun_d(),thread_func()这些函数内部的代码是CPU消耗大户,但是它缺乏一个全局的视野,我们无法看出全局的调用栈,也弄不清楚这些函数之间的关系。火焰图则不然,我们用下面的命令可以生成火焰图(以root权限运行):

perf record -F 99 -a -g -- sleep 60
perf script | ./stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded
./flamegraph.pl out.perf-folded > perf-kernel.svg

上述程序捕获系统的行为60秒钟,最后调用flamegraph.pl生成一个火焰图perf-kernel.svg,用看图片的工具就可以打开这个svg。

上述火焰图显示出了a.out中,thread_func()、func_a()、func_b()、fun_c()和func_d()的时间分布。

从上述火焰图可以看出,虽然thread_func()被两个线程调用,但是由于thread_func()之前的调用栈是一样的,所以2个线程的thread_func()调用是合并为同一个方框的。

更深阅读

除了on-cpu的火焰图以外,off-cpu的火焰图,对于分析系统堵在IO、SWAP、取得锁方面的帮助很大,有利于分析系统在运行的时候究竟在等待什么,系统资源之间的彼此伊伴。

比如,下面的火焰图显示,nginx的吞吐能力上不来的很多程度原因在于sem_wait()等待信号量。

上图摘自Yichun Zhang (agentzh)的《Introduction to offCPU Time Flame Graphs》。

关于火焰图的更多细节和更多种火焰图各自的功能,可以访问: http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html

本文来自 Linuxerr 微信公众号

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

编辑于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏非典型技术宅

iOS传感器:使用陀螺仪完成一个小球撞壁的小游戏1. 陀螺仪介绍2. 陀螺仪的使用3. 开始我们的小游戏

1214
来自专栏机器人网

无人机飞行控制器电路设计及仿真实验结果

在无人机飞行控制系统中,飞行控制器是其核心部件,它负责飞行控制系统信号的采集、控制律的解算、飞机的姿态和速度,以及与地面设备的通讯等工作。随着无人机越来越广泛的...

40210
来自专栏腾讯数据中心

数据中心柴油发电机组带容性负载能力的案例探讨(下)

柴油发电机组在数据中心行业的特性应用场景下,容性带载能力及突加重载能力一直是行业研究和攻克的应用难题,腾讯IDC技术专家将从测试和技术研究的角度来剖析其中的奥妙...

2634
来自专栏刘望舒

Flutter最佳入门方式:写一个计算器

工作以来,我在学习新知识的时候,常常与在应试教育阶段被传授的方法作斗争——把书本的内容100%复制到脑中才算学会吗?不会被使用或者不常用的知识,花费大量功夫去记...

802
来自专栏AI科技大本营的专栏

MXNet 0.11发布,加入动态图接口Gluon,还有两位CMU教授的亲笔教程

作者 | 解浚源 经过3个月的开发,MXNet 0.11版发布啦!0.11是MXNet正式加入Apache以后的第一个版本,官方网站搬到了Apache的服务器(...

3337
来自专栏Golang语言社区

体育竞技游戏的团队AI

很多人问游戏AI该怎么做?随着游戏类型的多元化,非 MMO或者卡牌的游戏越来越多,对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书,网上找得到的文章,也都流于一...

1274
来自专栏机器人网

伺服控制智能助力机械手系统特点和功能分析

随着现代化工业生产的不断发展,工业机器人得到广泛应用,但受成本和功能限制还不能独立完成所有的物料搬运工作,大量的物料搬运工作仍需要人来完成。如何降低工人的劳动强...

3346
来自专栏企鹅号快讯

数据分析:寻找Python最优计算性能

1、场景描述 在数据统计分析过程中,求累计值(总和)是最常用的统计指标之一,市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下: select sum(c) fro...

1967
来自专栏机器人网

伺服控制智能助力机械手系统功能分析

随着现代化工业生产的不断发展,工业机器人得到广泛应用,但受成本和功能限制还不能独立完成所有的物料搬运工作,大量的物料搬运工作仍需要人来完成。如何降低工人的劳动强...

2746
来自专栏QQ会员技术团队的专栏

Unity引擎与C#脚本简介

本文基于 Unity 游戏开发引擎,主要会讲两部分内容:第一部分简单讲讲游戏开发的原理,第二部分会聊聊 Unity 的 C# 游戏脚本。

1.2K9

扫码关注云+社区