使用火焰图进行Java性能分析

mazhen

发布于 2023-11-24 16:00:12

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发布于 2023-11-24 16:00:12

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性能分析工具的分类

性能分析的技术和工具可以分为以下几类：

Counters

内核维护着各种统计信息，被称为Counters，用于对事件进行计数。例如，接收的网络数据包数量，发出的磁盘I/O请求，执行的系统调用次数。常见的这类工具有：

vmstat: 虚拟和物理内存统计
mpstat: CPU使用率统计
iostat：磁盘的I/O使用情况
netstat：网络接口统计信息，TCP/IP协议栈统计信息，连接统计信息

Tracing

Tracing是收集每个事件的数据进行分析。Tracing会捕获所有的事件，因此有比较大的CPU开销，并且可能需要大量存储来保存数据。

常见的Tracing工具有：

tcpdump: network packet tracing
blktrace: block I/O tracing
perf: Linux Performance Events, 跟踪静态和动态探针
strace: 系统调用tracing
gdb: 源代码级调试器

Profiling

Profiling 是通过收集目标行为的样本或快照，来了解目标的特征。Profiling可以从多个方面对程序进行动态分析，如CPU、Memory、Thread、I/O等，其中对CPU进行Profiling的应用最为广泛。

CPU Profiling原理是基于一定频率对运行的程序进行采样，来分析消耗CPU时间的代码路径。可以基于固定的时间间隔进行采样，例如每10毫秒采样一次。也可以设置固定速率采样，例如每秒采集100个样本。

CPU Profiling经常被用于分析代码的热点，比如“哪个方法占用CPU的执行时间最长”、“每个方法占用CPU的比例是多少”等等，然后我们就可以针对热点瓶颈进行分析和性能优化。

Linux上常用的CPU Profiling工具有：

perf的 record 子命令
BPF profile

Monitoring

系统性能监控会记录一段时间内的性能统计信息，以便能够基于时间周期进行比较。这对于容量规划，了解高峰期的使用情况都很有帮助。历史值还为我们理解当前的性能指标提供了上下文。

监控单个操作系统最常用工具是sar（system activity reporter，系统活动报告）命令。sar通过一个定期执行的agent来记录系统计数器的状态，并可以使用sar命令查看它们，例如：

$ sar
Linux 4.15.0-88-generic (mazhen) 	03/19/2020 	_x86_64_	(4 CPU)

12:53:08 PM       LINUX RESTART

12:55:01 PM     CPU     %user     %nice   %system   %iowait    %steal     %idle
01:05:01 PM     all     14.06      0.00     10.97      0.11      0.00     74.87
01:15:01 PM     all      9.60      0.00      7.49      0.09      0.00     82.83
01:25:01 PM     all      0.04      0.00      0.02      0.02      0.00     99.92
01:35:01 PM     all      0.03      0.00      0.02      0.01      0.00     99.94

本文主要讨论如何使用perf和BPF进行CPU Profiling。

perf

perf最初是使用Linux性能计数器子系统的工具，因此perf开始的名称是Performance Counters for Linux(PCL)。perf在Linux2.6.31合并进内核，位于tools/perf目录下。

随后perf进行了各种增强，增加了tracing、profiling等能力，可用于性能瓶颈的查找和热点代码的定位。

perf是一个面向事件（event-oriented）的性能剖析工具，因此它也被称为Linux perf events (LPE)，或perf_events。

perf的整体架构如下：

perf 由两部分组成：

perf Tools：perf用户态命令，为用户提供了一系列工具集，用于收集、分析性能数据。
perf Event Subsystem：Perf Events是内核的子系统之一，和用户态工具共同完成数据的采集。

内核依赖的硬件，比如说CPU，一般会内置一些性能统计方面的寄存器（Hardware Performance Counter），通过软件读取这些特殊寄存器里的信息，我们也可以得到很多直接关于硬件的信息。perf最初就是用来监测CPU的性能监控单元（performance monitoring unit, PMU）的。

perf Events分类

perf支持多种性能事件：

这些性能事件分类为：

Hardware Events: CPU性能监控计数器performance monitoring counters（PMC），也被称为performance monitoring unit（PMU）
Software Events: 基于内核计数器的底层事件。例如，CPU迁移，minor faults，major faults等。
Kernel Tracepoint Events: 内核的静态Tracepoint，已经硬编码在内核需要收集信息的位置。
User Statically-Defined Tracing (USDT): 用户级程序的静态Tracepoint。
Dynamic Tracing: 用户自定义事件，可以动态的插入到内核或正在运行中的程序。Dynamic Tracing技术分为两类：
- kprobes：对于kernel的动态追踪技术，可以动态地在指定的内核函数的入口和出口等位置上放置探针，并定义自己的探针处理程序。
- uprobes：对于用户态软件的动态追踪技术，可以安全地在用户态函数的入口等位置设置动态探针，并执行自己的探针处理程序。

可以使用perf的list子命令查看当前可用的事件：

$ sudo perf list
List of pre-defined events (to be used in -e):

  branch-instructions OR branches                    [Hardware event]
  branch-misses                                      [Hardware event]
  bus-cycles                                         [Hardware event]
  cache-misses                                       [Hardware event]
  cache-references                                   [Hardware event]
  cpu-cycles OR cycles                               [Hardware event]

...

  alignment-faults                                   [Software event]
  bpf-output                                         [Software event]
  context-switches OR cs                             [Software event]
  cpu-clock                                          [Software event]
  cpu-migrations OR migrations                       [Software event]

...

  alarmtimer:alarmtimer_cancel                       [Tracepoint event]
  alarmtimer:alarmtimer_fired                        [Tracepoint event]
  alarmtimer:alarmtimer_start                        [Tracepoint event]
  alarmtimer:alarmtimer_suspend                      [Tracepoint event]
  block:block_bio_backmerge                          [Tracepoint event]
  block:block_bio_bounce                             [Tracepoint event]

perf的使用

如果还没有安装perf，可以使用apt或yum进行安装：

sudo apt install linux-tools-$(uname -r) linux-tools-generic

perf的功能强大，支持硬件计数器统计，定时采样，静态和动态tracing等。本文只介绍几个常用的使用场景，如果想全面的了解perf的使用，可以参考perf.wiki。

CPU Statistics

使用perf的stat命令可以收集性能计数器统计信息，精确统计一段时间内 CPU 相关硬件计数器数值的变化。例如：

-> % sudo perf stat  dd if=/dev/zero of=/dev/null count=10000000
10000000+0 records in
10000000+0 records out
5120000000 bytes (5.1 GB, 4.8 GiB) copied, 12.2795 s, 417 MB/s

 Performance counter stats for 'dd if=/dev/zero of=/dev/null count=10000000':

      12280.299325      task-clock (msec)         #    1.000 CPUs utilized          
                16      context-switches          #    0.001 K/sec                  
                 0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
                70      page-faults               #    0.006 K/sec                  
    41,610,802,323      cycles                    #    3.388 GHz                    
    20,195,746,887      instructions              #    0.49  insn per cycle         
     3,972,723,471      branches                  #  323.504 M/sec                  
        90,061,565      branch-misses             #    2.27% of all branches        

      12.280445133 seconds time elapsed

CPU Profiling

可以使用perf record以任意频率收集快照。这通常用于CPU使用情况的分析。

sudo perf record -F 99 -a -g sleep 10

对所有CPU（-a）进行call stacks（-g）采样，采样频率为99 Hertz（-F 99），即每秒99次，持续10秒（sleep 10）。

sudo perf record -F 99 -a -g -p PID sleep 10

对指定进程（-p PID）进行采样。

sudo perf record -F 99 -a -g -e context-switches -p PID sleep 10

perf可以和各种instrumentation points一起使用，以跟踪内核调度程序（scheduler）的活动。其中包括software events和tracepoint event（静态探针）。

上面的例子对指定进程的上下文切换（-e context-switches）进行采样。

report

perf record的运行结果保存在当前目录的perf.data文件中，采样结束后，我们使用perf report查看结果。

交互式查看模式

$ sudo perf report

以+开头的行可以回车，展开详细信息。

使用--stdio选项打印所有输出

$ sudo perf report --stdio

context-switches的采样报告：

后面我们会介绍火焰图，以可视化的方式展示stack traces，比perf report更加直观。

BPF

BPF是Berkeley Packet Filter的缩写，最初是为BSD开发，第一个版本于1992年发布，用于改进网络数据包捕获的性能。BPF是在内核级别进行过滤，不必将每个数据包拷贝到用户空间，从而提高了数据包过滤的性能。tcpdump使用的就是BPF。

2013年BPF被重写，被称为Extended BPF (eBPF)，于2014年包含进Linux内核中。改进后的BPF成为了通用执行引擎，可用于多种用途，包括创建高级性能分析工具。

BPF允许在内核中运行mini programs，来响应系统和应用程序事件（例如磁盘I/O事件）。这种运作机制和JavaScript类似：JavaScript是运行在浏览器引擎中的mini programs，响应鼠标点击等事件。BPF使内核可编程化，使用户（包括非内核开发人员）能够自定义和控制他们的系统，以解决实际问题。

BPF可以被认为是一个虚拟机，由指令集，存储对象和helper函数三部分组成。BPF指令集由位于Linux内核的BPF runtime执行，BPF runtime包括了解释器和JIT编译器。BPF是一种灵活高效的技术，可以用于networking，tracing和安全等领域。我们重点关注它作为系统监测工具方面的应用。

和perf一样，BPF能够监测多种性能事件源，同时可以通过调用perf_events，使用perf已有的功能：

BPF可以在内核运行计算和统计汇总，这样大大减少了复制到用户空间的数据量：

BPF已经内置在Linux内核中，因此你无需再安装任何新的内核组件，就可以在生产环境中使用BPF。

BCC和bpftrace

直接使用BPF指令进行编程非常繁琐，因此很有必要提供高级语言前端方便用户使用，于是就出现了BCC和bpftrace。

BCC（BPF Compiler Collection） 提供了一个C编程环境，使用LLVM工具链来把 C 代码编译为BPF虚拟机所接受的字节码。此外它还支持Python，Lua和C++作为用户接口。

bpftrace 是一个比较新的前端，它为开发BPF工具提供了一种专用的高级语言。bpftrace适合单行代码和自定义短脚本，而BCC更适合复杂的脚本和守护程序。

BCC和bpftrace没有在内核代码库，它们存放在GitHub上名为IO Visor的Linux Foundation项目中。

BCC的安装

BCC可以参考官方的安装文档。以Ubuntu 18.04 LTS为例，建议从源码build安装：

安装build依赖

sudo apt-get -y install bison build-essential cmake flex git libedit-dev \
  libllvm6.0 llvm-6.0-dev libclang-6.0-dev python zlib1g-dev libelf-dev

sudo apt-get -y install luajit luajit-5.1-dev

编译和安装

git clone https://github.com/iovisor/bcc.git
mkdir bcc/build; cd bcc/build
cmake ..
make
sudo make install

build python3 binding

cmake -DPYTHON_CMD=python3 .. 
pushd src/python/
make
sudo make install
popd

make install完成后，BCC自带的工具都安装在了/usr/share/bcc/tools目录下。BCC已经包含70多个BPF工具，用于性能分析和故障排查。这些工具都可以直接使用，无需编写任何BCC代码。

我们试用其中一个工具biolatency，跟踪磁盘I/O延迟：

-> % sudo /usr/share/bcc/tools/biolatency
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C
     usecs               : count     distribution
         0 -> 1          : 0        |                                        |
         2 -> 3          : 0        |                                        |
         4 -> 7          : 0        |                                        |
         8 -> 15         : 0        |                                        |
        16 -> 31         : 2        |***                                     |
        32 -> 63         : 0        |                                        |
        64 -> 127        : 3        |*****                                   |
       128 -> 255        : 7        |***********                             |
       256 -> 511        : 6        |**********                              |
       512 -> 1023       : 11       |******************                      |
      1024 -> 2047       : 16       |**************************              |
      2048 -> 4095       : 24       |****************************************|
      4096 -> 8191       : 1        |*                                       |
      8192 -> 16383      : 6        |**********                              |
     16384 -> 32767      : 3        |*****                                   |

biolatency展示的直方图比iostat的平均值能更好的理解磁盘I/O性能。

BCC已经自带了CPU profiling工具：

tools/profile: Profile CPU usage by sampling stack traces at a timed interval.

此外，BCC还提供了Off-CPU的分析工具：

tools/offcputime: Summarize off-CPU time by kernel stack trace

一般的CPU profiling都是分析on-CPU，即CPU时间都花费在了哪些代码路径。off-CPU是指进程不在CPU上运行时所花费的时间，进程因为某种原因处于休眠状态，比如说等待锁，或者被进程调度器（scheduler）剥夺了 CPU 的使用。这些情况都会导致这个进程无法运行在 CPU 上，但是仍然花费了时间。

off-CPU分析是对on-CPU的补充，让我们知道线程所有的时间花费，更全面的了解程序的运行情况。

后面会介绍profile，offcputime如何生成火焰图进行可视化分析。

bpftrace的安装

bpftrace 建议运行在Linux 4.9 kernel或更高版本。根据安装文档的说明，是因为kprobes、uprobes、tracepoints等主要特性是在4.x以上加入内核的：

4.1 - kprobes
4.3 - uprobes
4.6 - stack traces, count and hist builtins (use PERCPU maps for accuracy and efficiency)
4.7 - tracepoints
4.9 - timers/profiling

可以运行scripts/check_kernel_features.sh脚本进行验证：

$ ./scripts/check_kernel_features.sh 
All required features present!

bpftrace对Linux的版本要求较高，以Ubuntu为例，19.04及以上才支持apt安装：

sudo apt-get install -y libbpfcc-dev

18.04和18.10可以从源码build，但需要先build好BCC。

安装依赖

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bison cmake flex g++ git libelf-dev zlib1g-dev libfl-dev systemtap-sdt-dev binutils-dev
sudo apt-get install -y llvm-7-dev llvm-7-runtime libclang-7-dev clang-7

编译和安装

git clone https://github.com/iovisor/bpftrace
mkdir bpftrace/build; cd bpftrace/build;
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j8
sudo make install

make install完成后，bpftrace自带的工具安装在/usr/local/share/bpftrace/tools目录下，这些工具的说明文档可以在项目主页找到。

我们同样试用查看Block I/O延迟直方图的工具：

-> % sudo bpftrace /usr/local/share/bpftrace/tools/biolatency.bt
Attaching 4 probes...
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C

@usecs: 
[128, 256)             6 |@@@@@@@@@@                                          |
[256, 512)             4 |@@@@@@                                              |
[512, 1K)              8 |@@@@@@@@@@@@@                                       |
[1K, 2K)              20 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@                  |
[2K, 4K)              30 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[4K, 8K)               1 |@                                                   |
[8K, 16K)              3 |@@@@@                                               |
[16K, 32K)             0 |                                                    |
[32K, 64K)             2 |@@@                                                 |

关于bpftrace脚本编写不在本文的讨论范围，感兴趣的可以参考reference_guide。

火焰图

火焰图是Brendan Gregg发明的将stack traces可视化展示的方法。火焰图把时间和空间两个维度上的信息融合在一张图上，将频繁执行的代码路径以可视化的形式，非常直观的展现了出来。

火焰图可以用于可视化来自任何profiler工具的记录的stack traces信息，除了用来CPU profiling，还适用于off-CPU，page faults等多种场景的分析。本文只讨论 on-CPU 和 off-CPU 火焰图的生成。

要理解火焰图，先从理解Stack Trace开始。

Stack Trace

Stack Trace是程序执行过程中，在特定时间点的函数调用列表。例如，func_a()调用func_b()，func_b()调用func_c()，此时的Stack Trace可写为：

func_c
func_b
func_a

Profiling Stack Traces

我们做CPU profiling时，会使用perf或bcc定时采样Stack Trace，这样会收集到非常多的Stack Trace。前面介绍了perf report会将Stack Trace样本汇总为调用树，并显示每个路径的百分比。火焰图是怎么展示的呢？

考虑下面的示例，我们用perf定时采样收集了多个Stack Trace，然后将相同的Stack Trace归纳合并，统计出次数：

func_e
func_d
func_b
func_a
1 

func_b
func_a
2

func_c
func_b
func_a
7

可以看到，总共收集了10个样本，其中代码路径func_a->func_b->func_c有7次，该路径上的func_c在CPU上运行。 func_a->func_b进行了两次采样，func_b在CPU上运行。func_a->func_b->func_d->func_e一次采样，func_e在CPU上运行。

火焰图

根据前面对Stack Trace的统计信息，可以绘制出如下的火焰图：

火焰图具有以下特性：

每个长方块代表了函数调用栈中的一个函数
Y 轴显示堆栈的深度（堆栈中的帧数）。调用栈越深，火焰就越高。顶层方块表示 CPU 上正在运行的函数，下面的函数即为它的祖先。
X 轴的宽度代表被采集的样本数量，越宽表示采集到的越多，即执行的时间长。需要注意的是，X轴从左到右不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

拿到火焰图，寻找最宽的塔并首先了解它们。顶层的哪个函数占据的宽度最大，说明它可能存在性能问题。

可以使用Brendan Gregg开发的开源项目FlameGraph生成交互式的SVG火焰图。该项目提供了脚本，可以将采集的样本归纳合并，统计出Stack Trace出现的频率，然后使用flamegraph.pl生成SVG火焰图。

我们先把FlameGraph项目clone下来，后面会用到：

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

Java CPU Profiling

虽然有很多Java专用的profiler工具，但这些工具一般只能看到Java方法的执行，缺少了GC，JVM的CPU时间消耗，并且有些工具的Method tracing性能损耗比较大。

perf和BCC profile的优点是它很高效，在内核上下文中对堆栈进行计数，并能完整显示用户态和内核态的CPU使用，能看到native libraries（例如libc），JVM（libjvm），Java方法和内核中花费的时间。

但是，perf和BCC profile这种系统级的profiler不能很好地与Java配合使用，它们识别不了Java方法和stack traces。这是因为：

JVM的JIT（just-in-time）没有给系统级profiler公开符号表
JVM还使用帧指针寄存器（frame pointer register，x86-64上的RBP）作为通用寄存器，打破了传统的堆栈遍历

为了能生成包含Java栈与Native栈的火焰图，目前有两种解决方式：

使用JVMTI agent perf-map-agent，生成Java符号表，供perf和bcc读取（/tmp/perf-PID.map）。同时要加上-XX:+PreserveFramePointer JVM 参数，让perf可以遍历基于帧指针（frame pointer）的堆栈。
使用async-profiler，该项目将perf的堆栈追踪和JDK提供的AsyncGetCallTrace结合了起来，同样能够获得mixed-mode火焰图。同时，此方法不需要启用帧指针，所以不用加上-XX:+PreserveFramePointer参数。

下面我们就分别演示这两种方式。

perf-map-agent

perf期望能从/tmp/perf-<pid>.map中获得在未知内存区域执行的代码的符号表。perf-map-agent可以为JIT编译的方法生成/tmp/perf-<pid>.map文件，以满足perf的要求。

首先下载并编译perf-map-agent：

git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent.git
cd perf-map-agent
cmake .
make

配合`perf`使用

perf-map-agent提供了perf-java-flames脚本，可以一步生成火焰图。

perf-java-flames接收perf record命令参数，它会调用perf进行采样，然后使用FlameGraph生成火焰图，一步完成，非常方便。

注意，记得要给被profiling的Java进程加上-XX:+PreserveFramePointer JVM 参数。

设置必要的环境变量：

export FLAMEGRAPH_DIR=[FlameGraph 所在的目录]
export PERF_RECORD_SECONDS=[采样时间]

./bin/perf-java-flames [PID] -F 99 -a -g -p [PID]

对指定进程（-p PID），在所有CPU（-a）上进行call stacks（-g）采样，采样频率为99 Hertz （-F 99），持续时间为PERF_RECORD_SECONDS秒。命令运行完成后，会在当前目录生成名为flamegraph-pid.svg的火焰图。

./bin/perf-java-flames [PID] -F 99 -g -a -e context-switches -p [PID]

对指定进程的上下文切换（-e context-switches）进行采样，并生成火焰图。

当然也可以只为perf生成Java符号表，然后直接使用perf采样

./bin/create-java-perf-map.sh [PID]; sudo perf record -F 99 -p [PID] -a -g -- sleep 15

./bin/create-java-perf-map.sh [PID]; sudo perf record -g -a -e context-switches -p [PID] sleep 15

# 查看报告
sudo perf report --stdio

配合`bcc profile`使用

FlameGraph项目提供了jmaps脚本，它会调用perf-map-agent为当前运行的所有Java进程生成符号表。

首先为jmaps脚本设置好JAVA_HOME和perf-map-agent的正确位置：

JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/usr/lib/jvm/java-8-oracle}
AGENT_HOME=${AGENT_HOME:-/usr/lib/jvm/perf-map-agent} # from https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent

运行jmaps，可以看到它会为当前所有的Java进程生成符号表：

$ sudo ./jmaps
Fetching maps for all java processes...
Mapping PID 30711 (user adp):
wc(1):   3486  10896 214413 /tmp/perf-30711.map

我们在做任何profiling之前，都需要调用jmaps，保持符号表是最新的。

CPU Profiling火焰图

# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/profile -dF 99 -afp [PID] 10 > out.profile01.txt

# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=java --hash <out.profile01.txt > flamegraph.svg

off-CPU火焰图

# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/offcputime -fp [PID] 10 > out.offcpu01.txt

# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=java --bgcolor=blue --hash --countname=us --width=1024 --title="Off-CPU Time Flame Graph" < out.offcpu01.txt > out.offcpu01.svg

off-CPU，并过滤指定的进程状态

Linux的进程状态有：

状态	描述
TASK_RUNNING	意味着进程处于可运行状态。这并不意味着已经实际分配了CPU。进程可能会一直等到调度器选中它。该状态确保进程可以立即运行，而无需等待外部事件。
TASK_INTERRUPTIBLE	可中断的等待状态，主要为恢复时间无法预测的长时间等待。例如等待来自用户的输入。
TASK_UNINTERRUPTIBLE	不可中断的等待状态。用于因内核指示而停用的睡眠进程。它们不能由外部信号唤醒，只能由内核亲自唤醒。例如磁盘输入输出等待。
TASK_STOPPED	响应暂停信号而运行中断的状态。直到恢复前都不会被调度
TASK_ZOMBIE	僵尸状态，子进程已经终止，但父进程尚未执行wait()，因此该进程的资源没有被系统释放。

在状态TASK_RUNNING（0）会发生非自愿上下文切换，而我们通常感兴趣的阻塞事件是TASK_INTERRUPTIBLE（1）或TASK_UNINTERRUPTIBLE（2），offcputime可以用--state过滤指定的进程状态：

# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/offcputime -K --state 2 -f 30 > out.offcpu01.txt

# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=io --countname=ms < out.offcpu01.txt > out.offcpu01.svg

async-profiler

async-profiler将perf的堆栈追踪和JDK提供的AsyncGetCallTrace结合了起来，做到同时采样Java栈与Native栈，因此也就可以同时分析Java代码和Native代码中存在的性能热点。

AsyncGetCallTrace是JDK内部提供的一个函数，它的原型如下：

typedef struct {
  jint lineno;         // BCI in the source file
  jmethodID method_id; // method executed in this frame
} ASGCT_CallFrame;

typedef struct {
  JNIEnv *env_id   //Env where trace was recorded
  jint num_frames; // number of frames in this trace
  ASGCT_CallFrame *frames;
} ASGCT_CallTrace; 

void AsyncGetCallTrace(ASGCT_CallTrace *trace, // pre-allocated trace to fill
                       jint depth,             // max number of frames to walk up the stack
                       void* ucontext)         // signal context

可以看出，该函数直接通过ucontext就能获取到完整的Java调用栈。

async-profiler的使用

下载并解压好async-profiler安装包。

从Linux 4.6开始，从non-root进程使用perf捕获内核的call stacks，需要设置如下两个内核参数：

# echo 1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
# echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict

async-profiler的使用非常简单，一步就能生成火焰图。另外，也不需要为被profiling的Java进程设置-XX:+PreserveFramePointer参数。

./profiler.sh -d 30 -f /tmp/flamegraph.svg [PID]

总结

为Java生成CPU profiling火焰图，基本的流程都是：

使用工具采集样本
使用FlameGraph项目提供的脚本，将采集的样本归纳合并，统计出Stack Trace出现的频率
最后使用flamegraph.pl利用上一步的输出，绘制SVG火焰图

为了能够生成Java stacks和native stacks完整的火焰图，解决perf和bcc profile不能识别Java符号和Java stack traces的问题，目前有以下两种方式：

perf-map-agent 加上 perf或bcc profile
async-profiler（内部会使用到perf）

如果只是对Java进程做on-CPU分析，async-profiler更加方便好用。如果需要更全面的了解Java进程的运行情况，例如分析系统锁的开销，阻塞的 I/O 操作，以及进程调度器（scheduler）的工作，那么还是需要使用功能更强大的perf和bcc。

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原始发表：2020-03-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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