perf除了上述的采样形式,还支持解析函数执行的完整调用栈,并得到调用栈中各个环节的cpu消耗,并对位于同一调用栈的各个环节的采样占比进行加总,得到占用cpu比例最高的顶层栈。使用如下命令进行采样
程序运行完之后,perf record会生成一个名为perf.data的文件,如果之前已有,那么之前的perf.data文件会被覆盖。 可以执行perf report -i perf.data,(-i 指定要查看的文件),来查看报告,但非常不直观,所以需要火焰图。
Profiling # Sample on-CPU functions for the specified command, at 99 Hertz: perf record -F 99 command # Sample on-CPU functions for the specified PID, at 99 Hertz, until Ctrl-C: perf record -F 99 -p PID # Sample on-CPU functions for the specified PID, at
本来想写一篇类似《一文说透精准测试》之类的爽文的,奈何能力有限,还是先写一篇短文吧。
最近偶尔需要处理一些客户问题,这里记录更新下常用命令 OS tcpdump -i eth0 -s 0 -w s2_s.cap port 3006 strace -T -tt -e trace=all -p 21231 strace -T -tt -e trace=all -o file -p 21231 perf top --call-graph=fp --dsos=/data01/bin/pg1017/bin/postgres # Sample on-CPU functions for
https://www.memsql.com/blog/linux-off-cpu-investigation/
This typically gives a very large number of results, because it is a common occurrence in normal control flow. It is, however, an example of the sort of control-flow analysis that is possible. Control-flow analyses such as this are an important aid to data flow analysis. For more information, see Analyzing data flow and tracking tainted data in Python.
perf perf-stat(1), perf-top(1), perf-record(1), perf-report(1), perf-list(1) root@heidsoft-dev:~# perf list List of pre-defined events (to be used in -e): alignment-faults [Software event] bpf-output
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
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。
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。
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。
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:
中间使用到了goja解析器,它的作用是在golang环境中翻译执行javascript,因为我们的gizmo采用的是javascript语法。
由于android开发的需要与systrace的普及,现在大家在进行性能与功耗分析时候,经常会用到systrace跟pefetto. 而systrace就是基于内核的event tracing来实现的。以如下的一段pefetto为例。可以看到tid=1845的线程,在被唤醒到CPU5上之后,在runnable状态上维持了503us才开始运行,一共运行了498us.
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本文会从 Client 开始,看看 Master 如何对计算图进行处理。
需求:在各个国家都有可能部署转推流节点,因此需要高效快捷的查找到离推理地点最近的一个目标转推流节点。
前文中,Master 在流程之中先后调用了 gRPC 给远端 worker 发送命令,即,GrpcRemoteWorker 类中的每一个函数都通过调用 IssueRequest() 发起一个异步的 gRPC 调用。GrpcRemoteWorker 一共发了两个请求:RegisterGraphAsync,RunGraphAsync,我们看看 GrpcWorkerService 如何处理。
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本篇介绍 Worker(一系列相关概念) 的静态架构。
call graph for files选择需要分析的文件和文件夹(支持多选),右键选择 "Crabviz: Generate call graph"
在完成安装之后,在python中调用py2neo即可,常用的有Graph,Node, Relationship。
某晚突然服务报警,上游服务访问超时数量显著上升,初步排查访问某一容器的链接全部超时,摘流后上游访问恢复。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑,不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
The operations in this package are safe to use with eager execution turned on or off. It has a more flexible API that allows summaries to be written directly from ops to places other than event log files, rather than propagating protos from tf.summary.merge_all to tf.summary.FileWriter.
Call Graph是一款IDEA插件,用于可视化基于IntelliJ平台的IDE的函数调用图。
今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇:
我第一次建立关联图谱用的是R语言,通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪,并用图形展示团伙之间的关联关系。
前文中我们介绍了反向传播引擎的动态逻辑,因为具体反向传播算法是在设备线程中完成的,所以我们单独用一章来讲解。
只支持 2020.2 以上因为 mermaid.js 只能在 jcef(chrome) 中使用, 2020.1 以下用的是 JavaFx WebView。
会话机制是TensorFlow 分布式运行时的核心,我们接下来按照从 Client 到 worker 的流程,把 Session 机制从前到后走一边。
Janusgraph Index --> graph index && vertex-centric index
This tutorial showcases the features of TensorFlow Debugger (tfdbg) command-line interface. It contains an example of how to debug a frequently encountered problem in TensorFlow model development: bad numerical values (nans and infs) causing training to fail.
我们都知道pytorch是经典的动态图,所以这个参数retain_graph是一个布尔类型的值,它的true or false直接说明了在计算过程中是否保留图
前文我们提到了 autograd 引擎的静态架构,本文开始我们从动态角度看看引擎是如何运作的。
semantic 库地址:https://github.com/github/semantic
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块:控制加载到内存的数据量,避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚:回滚到构建节点的任务状态,下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK,任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
Go语言已经为开发者内置配套了很多性能调优监控的好工具和方法,这大大提升了我们profile分析的效率。此外本文还将重点介绍和推荐uber开源的go-torch,其生成的火焰图更方便更直观的帮我们进行性能调优。我也是在实际一次的性能调优中,接触到go-torch,非常棒。 go tool pprof简介 Golang内置cpu, mem, block profiler Go强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具,并且允许我们在程序的运行时使用它们,使用Go的profiler我们能获取以下的样
Functions in Kotlin are declared using the fun keyword:
作者:zlcook 链接:https://www.jianshu.com/p/15ae75e1eff0 來源:简书 简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
在java开发中经常会遇到下面的代码: Graph get(Key key) { Graph result = get( key ); if( null == result ) { result = createNewGraph( key ); put( key, result ); } return result; } 即根据某个Key值,到缓存里查找是否有对应的值,如没有则创建,并把创建的结果保存在缓存里,供下次使用。 上述代码表面上看没
REPORT ZMATINAL_GRAPH. *** 因为是顺序执行的,要优先包含进来 INCLUDE GFW_DC_PRES. TYPES:GFW_TEXT TYPE TEXT40. DATA: BEGIN OF GT_TOP2 OCCURS 0, TOTAL LIKE COEP-MEGBTR, COMPL LIKE COEP-MEGBTR, DIFFE LIKE COEP-MEGBTR, END OF GT_TOP2. DATA: G_COM
//4.Create Index String indexName1 = "ByObjectTypeAndName"; String indexName2 = "ByName"; PropertyKey propertyKey1 = mgmt.getPropertyKey("type_object_type"); PropertyKey propertyKey2 = mgmt.getPropertyKey("type_object_name");
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要介绍了一下TVM的Relay并介绍了如何基于Relay构建一个Conv+BN+ReLU的小网络,然后介绍了一下TVM中的Pass的工作机制,并较为详细的介绍了RemoveUnusedFunctions,ToBasicBlockNormalForm,EliminateCommonSubexpr三种Pass。其中Relay部分的详细介绍大部分引用自官方文档:https://tvm.apache.org/docs/tutorials/get_started/introduction.html。
本文介绍一款工具 go-callvis,它能够将 Go 代码的调用关系可视化出来,并提供了可交互式的 web 服务。
作者:峰云就她了 链接:http://xiaorui.cc/?p=3000 來源:个人博客 共 8809 字,阅读需 22 分钟 这两天用golang在写一个监控的agent,发现长时间运行后会有内存
上篇文章系统的介绍了TVM Pass Infra,并解析了Relay树结构以及Constant Folding Pass的具体做法。这一节,我想先补充一下TVM Pass Infra的用法,接着介绍一下TVM算符融合需要用到的支配树这个数据结构,最后再深入分析TVM中的一个非常重要的Pass即算符融合。
GraphSAGE通过采样邻居的策略解决了GCN只能采用Full Patch训练的问题。在GAT中指出了GCN的另外两个缺点:
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