bpftrace是基于BPF和BCC构建的开源跟踪程序。与BCC一样,bpftrace附带了许多性能工具和支持文档。但是,它还提供了高级编程语言,使您可以创建功能强大的单行代码和简短的工具。
perf是linux上的性能分析工具,perf可以对event进行统计得到event的发生次数,或者对event进行采样,得到每次event发生时的相关数据(cpu、进程id、运行栈等),利用这些数据来对程序性能进行分析。
系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能。本篇主要讲性能分析中常用的工具——perf。
大家好,我是程栩,一个专注于性能的大厂程序员,分享包括但不限于计算机体系结构、性能优化、云原生的知识。
Linux 存在众多 tracing tools,比如 ftrace、perf,他们可用于内核的调试、提高内核的可观测性。众多的工具也意味着繁杂的概念,诸如 tracepoint、trace events、kprobe、eBPF 等,甚至让人搞不清楚他们到底是干什么的。本文尝试理清这些概念。
测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题)
vmstat(VirtualMeomoryStatistics,虚拟内存统计)是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
perf 是由 Linux 官方提供的系统性能分析工具 。我们通常说的 perf 实际上包含两部分:
上面的代码也可以这样写,将15到21行换成一行await asyncio.gather(a(), b())也能实现类似的效果,await asyncio.gather 会并发运行传入的可等待对象(Coroutine、Task、Future)。
操作系统内部本身是非常复杂,存在各种调用关系,本文主要讲解利用 atop+perf 双剑客来加速排障和分析一些常见的负载问题
从2.6.31内核开始,Linux内核自带了一个性能分析工具perf,能够进行函数级与指令级的热点查找。通过它,应用程序可以利用 PMU,tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread),也可以用来分析内核的性能问题,当然也可以同时分析应用代码和内核,从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
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:
Linus Torvalds 在内核邮件列表上宣布释出 Linux 4.10。 Linux 4.10 的主要特性包括: 加入了 GPU虚拟化方案 Intel GVT-g for KVM (a.k.a. KVMGT)的支持; 高速缓存块争用分析工具 perf c2c; 新的调度事件分析功能 perf sched timehist; 改进回写管理; 支持 Intel Cache Allocation Technology; 控制组添加 BPF 网络过滤器; 实验性的 MD raid5 回写缓存和 FAILFAS
让我们从 perf 命令(performance 的缩写)讲起, 它是 Linux 系统原生提供的性能分析工具, 会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack)
Linux perf(性能剖析器)是一个功能强大的性能分析工具,用于帮助开发人员诊断、调优和监控 Linux 系统及应用程序的性能问题。它实现了基于硬件性能计数器(hardware performance counters),追踪点和软件测量等多种数据收集手段,以便分析系统中各种现象。perf 工具集成在 Linux 内核中,主要通过 perf_event 子系统实现。
perf 是 Linux 官方的性能分析工具,它具备 profiling、tracing 和脚本编写等多种功能,是内核 perf_events 子系统的前端工具。
来源:刘明 原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/ Perf Event 是一款随 Linux 内核代码一同发布和维
本教程将指导您使用 libbpf 和 eBPF 程序进行性能分析。我们将利用内核中的 perf 机制,学习如何捕获函数的执行时间以及如何查看性能数据。
eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 是 Linux 内核上的一个强大的网络和性能分析工具,它允许开发者在内核运行时动态加载、更新和运行用户定义的代码。
一、概述 性能监视,是Windows NT提供的一种系统功能。Windows NT一直以来总是集成了性能监视工具,它提供有关操作系统当前运行状况的信息,针对各种对象提供了数百个性能计数器。性能对象,就是被监视的对象,典型例子有Processor、Process、Memory、TCP/UDP/IP/ICMP、PhysicalDisk等。计数器通常提供操作系统、应用程序、服务、驱动程序等的性能相关信息,以此来分析系统瓶颈和对系统及应用程序性能进行诊断和调优。性能计数器机制让应用程序和操作系统组件可以向性能监视应
一,softlockup: watchdog软狗/软锁----用于检测系统调度是否正常。 能响应中断,但调度异常。
今天我们继续麻省理工missing smester,消失的学期的学习。这一次我们继续上一节课的内容,来看看性能分析的部分。
用于统计程序执行时间,这些事件包含程序从被调用到终止的时间,用户CPU时间,系统CPU时间。
本文介绍了在 Linux 系统中,通过 perf 工具对应用程序进行性能监控的方法和工具。作者从监控方式、监控工具、性能调优、瓶颈诊断等方面进行了详细的阐述。同时,作者还提供了在性能调优过程中的实用技巧和案例,以帮助读者更好地掌握性能调优技巧。本文适合对 Linux 系统性能调优和应用程序性能监控感兴趣的读者阅读。
在Linux下开发是幸福的,尤其是在发生问题的时候。永远忘不了在Windows下应用发生问题时那种无助的感觉。
之前一个老板说“xxx组的同学是一定要把eBPF用到得心应手”,因为之前是做性能压测相关工作,个人感觉压测其实并不复杂,复杂的是压测后的问题定位,而eBPF则是定位问题的有效工具,我们可以透过eBPF去洞悉内核的运行状态,帮助我们去做故障诊断、网络优化、性能监控、以及安全控制等生产环境中的各种问题。
这些工具可以帮助系统管理员和开发人员监视和分析Linux系统的性能,以便及时识别和解决问题。根据具体的需求和问题,选择适当的工具来进行性能分析和优化。
Process Hacker:windows下的一款用于调试和排除软件故障的强大工具 。它可以帮助研究人员检测和解决软件或进程在特定操作系统环境下遇到的问题。除此之外,它还可以检测恶意进程,并告知我们这些恶意进程想要实现的功能。
我们在浏览网站的时候,不可避免的需要消耗自身计算机资源,比如带宽、cpu、存储等等,这些资源会随着访问时间的延长而产生一定的数据碎片,在我们没有关闭浏览器的时候,这些碎片会一直存在的,那么作为开发者我们开发的网站是否优质,是否对用户计算机负担小,打开是否未低时延这些就是我们用来衡量网站是否卓越的指标了。
为了方便我们的讨论,我们使用流行的 timm python 模块(版本 0.9.7)定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5,这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半的补丁。使用 torch.use_definistic_algorithms 函数和 cuBLAS 环境变量 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG 对训练脚本进行编程,以最大限度地减少不确定性。请参阅下面的代码块以获取完整的模型定义:
火焰图(Flame Graph)看起来就像一团跳动的火焰,因此得名,它可以将 CPU 的使用情况可视化,使我们直观地了解到程序的性能瓶颈。我们通常要结合操作系统的性能分析工具(Profiling Tracer)使用火焰图,常见的操作系统的性能分析工具如下。
但是,netperf 测试虚拟机的极限性能时, 内核协议栈对网络性能损耗较大,此时 ,可以用 DPDK 的testpmd屏蔽虚拟机内核协议栈的差异,获取实例的真实网络性能
本文介绍了如何通过定制化工具链分析定位解决了因内核栈溢出导致的程序core dump问题,以及如何使用AddressSanitizer工具定位解决了因内存泄漏导致的程序性能问题。通过这些方法,可以更高效地解决程序中的core dump和内存泄漏问题,提高程序的稳定性和性能。
提到如何动态追踪进程中的系统调用,相信大家第一时间都能想到 strace,它的基本用法非常简单,非常适合用来解决 “为什么这个软件无法在这台机器上运行?” 这类问题。但如果需要分析线上服务 (特别是延迟敏感型)的某些系统调用的延迟时,strace 则不那么合适,因为它引入的开销会非常大,从性能分析大师 Brendan Gregg 的测试结果得知,被 strace 追踪的目标进程的运行速度会降低 100 倍以上,这对生产环境来说将是个灾难。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
正式开始今天的分享。我们的应用程序都是运行在各种语言的运行时、操作系统内核、以及 CPU 等硬件之上的。大家平时一般都是使用Go、Java等语言进行开发。但这些语言的下面是由运行时、内核、硬件等多层支撑起来的。
本文由马哥教育面授班23期学员推荐,转载自恒生研究院,作者为董西孝,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
本文主要是对eBPF进行介绍,带大家了解eBPF是什么、通过eBPF可以做些什么事情。
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
前几天我在看一篇公众号文章《DBA接招:一次因PAUSE指令变化引发的MySQL性能危机》 文章写得很棒,分析地也很彻底,但是更吸引我的是文中的几张图,例如
不需要写main函数,目前知道可以写两种函数,以“kprobe__”开头的函数和自定义函数。bpf函数至少要包含一个参数“ctx”,即使不使用也应该存在,可以声明为“void *ctx”。
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