Ruby 和 Python 分析器是如何工作的?

原文出处: Julia Evans 译文出处:开源中国

你好! 我作为一名编写Ruby profiler的先驱,我想对现有的Ruby和Python profiler如何工作进行一次调查。 这也有助于回答很多人的问题:“你怎么写一个profiler?”

在这篇文章中,我们只关注CPUprofiler(而不是内存/堆profiler)。 我将解释一些编写profiler的一般基本方法,给出一些代码示例,以及大量流行的Ruby和Pythonprofiler的例子,并告诉你它们是如何工作的。

在这篇文章中可能会有一些错误(为了研究这篇文章,我阅读了14个不同的分析库的代码部分),请让我们开始吧!

2种不同的profilers

有两种基本CPU profilers类型 – sampling profilers和tracing profilers。

tracingprofilers记录您的程序所调用的每个函数,然后在最后打印出报告。 samplingprofilers采用更加统计化的方法 – 他们每隔几毫秒记录程序的堆栈情况,然后报告结果。

使用sampling profilers而不是tracing profilers的主要原因是sampling profilers的开销较低。 如果每秒只抽取20或200个样本,那不会花费多少时间。 而且它们非常有效率 – 如果您遇到严重的性能问题(比如80%的时间花费在1个慢速函数上),那么每秒200个样本通常就足以确定那个函数的问题所在了!

分析器

下边类出了我们这篇文章要讨论的分析器(来源)。我之后将会解释表格中的术语(setitimer, rb_add_event_hook, ptrace)。这里最有趣的是,所有的分析器都是通过一小部分函数的特性实现的。

python分析器

Name

Kind

How it works

cProfile

Tracing

PyEval_SetProfile

line_profiler

Tracing

PyEval_SetTrace

pyflame (blog post)

Sampling

ptrace + custom timing

stacksampler

Sampling

setitimer

statprof

Sampling

setitimer

vmprof

Sampling

setitimer

pyinstrument

Sampling

PyEval_SetProfile

gprof (greenlet)

Tracing

greenlet.settrace

python-flamegraph

Sampling

profiling thread + custom timing

gdb hacks

Sampling

ptrace

“gbd hacks”并不完全是一个Python分析器:它是一个讲述如何实现用脚本包装gdb来实现hacky分析器的链接。由于新版本的gdb事实上会展开Python堆栈,所以也是和Python有关的。一种简化版的pyflame。

Ruby分析器

Name

Kind

How it works

stackprof by tmm1

Sampling

setitimer

perftools.rb by tmm1

Sampling

setitimer

rblineprof by tmm1

Tracing

rb_add_event_hook

ruby-prof

Tracing

rb_add_event_hook

flamegraph

Sampling

stackprof gem

这些分析器中几乎所有的都存在你的进程里面。

在我们开始详细分析这些分析器之前,有一个非常重要的事情需要说明一下:除fyflame外所有的分析器都运行在你的Python/Ruby进程里面。如果你在一个Python/Ruby程序里面,你通常可以很容易的获取该程序的堆栈。例如下边代码中的简单的Python程序答应出每一个运行线程的堆栈:

123456789101112

import sysimport tracebackdef bar():foo()def foo(): for _, frame in sys._current_frames().items(): for line in traceback.extract_stack(frame): print linebar()

你可以从下边的输出里面看到堆栈的函数名,行号,文件名等你在做分析的时候需要的所有信息。

123

(‘test2.py’, 12, ‘<module>’, ‘bar()’)(‘test2.py’, 5, ‘bar’, ‘foo()’)(‘test2.py’, 9, ‘foo’, ‘for line in traceback.extract_stack(frame):’)

在Ruby程序中,获取堆栈也很容易:你只需要通过caoller来获取堆栈。

这些分析器处于性能考虑都是C扩展所有它们有一点不一样,但是Ruby/Python程序的C扩展也可以很容易的获取调用堆栈。

追踪分析器是如何工作的

我调查过上边表格中所有的追踪分析器:rblineprof、ruby-prof和cProfile。它们工作原理基本相同。它们都记录所有的函数调用并且用C语言编写来降低耗时。

它们是如何工作的呢?Ruby和Python都允许指定一个回调函数,当各种解释事件(例如调用一个函数或者执行一行代码)发生的时候调用。当回调函数被调用的时候,会记录堆栈供以后分析。

我认为确切了解在代码中哪里设置这些回调函数是很有用的,所以我连接了所有在github上边的相关代码。

在Python中,可以通过PyEval_SetTrace或者 PyEval_SetProfile设置回调函数。在Python官方文档的分析和追踪里有说明。文档中说道:除了追踪函数会收到line-number事件外“PyEval_SetTrace和PyEval_SetProfile一样。

代码:

line_profiler 使用PyEval_SetTrace设置回调:看line_profiler.pyx的157行

cProfiles 使用PyEval_SetProfile设置回调:看_lsprof.c的693行(cProfile是用Isprof实现的)

在Ruby里,你可以用rb_add_event_hook来设置回调,我找不到任何关于此处是如何调用的文档

1234

rb_add_event_hook(prof_event_hook, RUBY_EVENT_CALL | RUBY_EVENT_RETURN | RUBY_EVENT_C_CALL | RUBY_EVENT_C_RETURN | RUBY_EVENT_LINE, self);

prof_event_hook的类型是

12

static voidprof_event_hook(rb_event_flag_t event, VALUE data, VALUE self, ID mid, VALUE klass)

这看起来像极了Python的PyEval_SetTrace,但是比Python更灵活——您可以选择你关注的事件类型(就像“函数调用”一样)。

代码:

ruby-prof 调用rb_add_event在:ruby-prof.c line 329

rblineprof调用rb_add_event_hook在:rblineprof.c line 649

追踪分析器的缺点

追踪分析器的主要的缺点是它的实现方式是对于每个函数/行代码都执行固定的次数,这样可能使你做出错误的决定。例如,如果你有某个事物的两个实现:一个通过大量的函数调用实现,另一个没有大量函数调用,两个实现耗时相同,有大量函数调用的相比没有大量函数调用的在分析的时候会变得慢。

为了测试这一点,我做了一个包含下边内容的小文件test.py,并且比较了python -mcProfile test.py和python test.py的耗时。python test.py执行需要大约0.6秒,python -mcProfile test.py执行需要大约1秒。对于这个特定的例子cProfile引入了额外的大约60%的开销。

1234567

def recur(n): if n == 0:returnrecur(n–1)for i in range(5000):recur(700)

cProfile文档中说:

Python的解释语言的特性往往会增加执行的开销,对于典型的应用确定性分析仅仅会增加很少运行开销。

这似乎是一个合理的说法:上边的示例(执行350万次函数调用)显然不是个典型的Python程序,并且几乎任何其他程序开销都比该示例小。

我没有测试ruby-prof(一个ruby追踪分析器)的开销,但是它的README说:

大多数程序开分析器耗时将会是原来的两倍,并且高度递归程序(斐波那契数列)耗时将会是原来的三倍。

采样分析器都怎么工作的:setitimer

现在讨论第二种分析器:采样分析器。

大多数Ruby和Python的采样分析器都是通过系统调用setitimer实现的。这是怎么回事呢?

好吧,比方说你想要每秒获取一个程序的堆栈50次,一种方法是:

请求Linux内核每20毫秒给你发送一个信号(使用系统调用setitimer)

注册一个信号处理器在每次获得信号的时候记录堆栈。

当结束分析的时候,请求Linux停止发送信号并且打印输出。

如果你想要看一个实际的用setitimer实现采样分析器的例子的话,我认为stacksampler.py是一个最好的例子,stacksampler.py是一个有用的有效的分析器并且代码只有大约100行,好酷啊!

stacksampler.py只有100多行的一个原因是:当你把一个Python函数注册成信号处理器的时候,该函数被传送到你的Python程序的当前堆栈中。所以stacksampler.py信号处理器注册是非常简单的:

12345678

def _sample(self, signum, frame): stack = [] while frame is not None:stack.append(self._format_frame(frame)) frame = frame.f_back stack = ‘;’.join(reversed(stack)) self._stack_counts[stack] += 1

它只是将堆栈从堆栈帧中取出来并且增加堆栈查看计数,非常简单!非常酷!

我们看继续剩下的使用setitimer的分析器并找到它们调用settimer的代码:

stackprof (Ruby): in stackprof.c line 118

perftools.rb (Ruby): in this patch which seems to be applied when the gem is compiled (?)

stacksampler (Python): stacksampler.py line 51

statprof (Python): statprof.py line 239

vmprof (Python): vmprof_unix.c line 294

关于setitimer很重要的一点是,你需要决定如何计算时间。你想要真正的20 ms的“挂钟”时间?你想要20 ms的用户CPU时间?或者20 ms的用户+系统CPU时间?如果你仔细看电话网站上的内容,你就会发现,这些分析器实际上对setitimer做出了不同的选择 — 有时候它是可配置的,有时候却不可。setitimer手册页十分精悍,并且值得去读懂上面所有的观点。

@mgedmin 在推特上指出了一个使用setitimer时出现的有趣的问题,这个问题和这个问题拥有的一系列更多细节。

一个有趣的基于setitimer分析器的问题就是定时器产生的信号!信号有时候能中断系统调用!系统调用有时候需要几毫秒!如果测试太平凡,你会让你的程序永远循环执行系统调用!

不使用setitimer的采样分析器

有些采样分析器不使用setitimer:

pyinstrument使用PyEval_SetProfile(所以它在某种程度上是跟踪分析器),但是当它的跟踪回调函数被调用时,它并不总是收集堆栈样本。下面是选择何时测试堆栈跟踪的代码。更多信息,请看这篇博客文章。 (真相: setitimer带你了解Python中的主线程)

pyflame简要介绍了Python代码在外部调用ptracesystem的过程。根本上来讲,它只是一个抓取样本,睡眠,重复的循环,这里是sleep调用。

python-flamegraph以类似的方式在你的Python操作中开启一个新的线程并且抓取堆栈跟踪,睡眠,和重复。这里是sleep调用。

所有这3个分析器使用挂钟定时采样。

pyflame 博客

有很多关于pyflame是如何工作的。我不打算在这里进行介绍,但是Evan Klitke写了很多关于它的非常好的博客:

Pyflame:超级工程的Ptracing的Python分析器来介绍pyflame

Pyflame双解析器模式关于如何同时支持Python2和Python3

意想不到的python ABI变动增加了Python3.6的支持

释放多线程Python堆栈

Pyflame打包

在Python中一个关于ptrace+syscalls的有趣的问题

使用ptrace的乐趣和好处,ptrace(续)

还有很多在 https://eklitzke.org/。所有有趣的东西,我会更详细地阅读——也许ptrace是比实现一个Ruby分析器process_vm_readv更好的方法!(process_vm_readv开销低,因为它不会阻断进程,但它也可以给你一个不一致的快照,因为它不会阻断进程:))

先讲解到这里了!

在这篇文章中我没有涉及很多重要的细节 – 比如我基本上说vmprof和stacksampler是一样的(但实际上它们不是 – vmprof支持线性分析和用C语言编写的Python函数分析,我相信这在分析器中引入了更多的复杂性)。 但一些基本原理是一样的,所以我认为这项调查是一个很好的起点。

来源:数盟

原文发布于微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

原文发表时间:2018-02-26

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