使用如下命令进行采样 perf record -g --call-graph fp xxx # xxx 代表具体要执行的命令 perf record -g --call-graph fp -p $(...pid) #采集特定的pid perf record -g --call-graph fp -a #采集整个系统 perf report > perf.txt 比如我对本地一个centos系统的采集结果如下
PID, using dwarf (dbg info) to unwind stacks, at 99 Hertz, for 10 seconds: perf record -F 99 -p PID --call-graph...traces for the entire system, with dwarf stacks, at 99 Hertz, for 10 seconds: perf record -F 99 -a --call-graph...: perf record -F 99 -a --call-graph lbr sleep 10 # Sample CPU stack traces, once every 10,000 Level
这个例子,我们发现两个函数占比较大: read_image_data render_frame_rect 遇到问题 svg图出现unknown函数 perf record -e cpu-clock --call-graph...增加—call-graph dwarf 参数后record生成的perf.data会变大,这里要注意设备空间。
>$ sudo sysctl -p 三,使用 https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/6241297.html 1,top适合监控整个系统的性能 #perf top --call-graph.../fork #结果显示 sudo perf report --call-graph none #或者直接,查看函数的调用占比 sudo perf report -i perf.data #将本目录下的
strace -T -tt -e trace=all -p 21231 strace -T -tt -e trace=all -o file -p 21231 perf top --call-graph...PID, using dwarf (dbg info) to unwind stacks, at 99 Hertz, for 10 seconds: perf record -F 99 -p PID --call-graph...traces for the entire system, with dwarf stacks, at 99 Hertz, for 10 seconds: perf record -F 99 -a --call-graph...: perf record -F 99 -a --call-graph lbr sleep 10 # Sample CPU stack traces, once every 10,000 Level
在 Linux perf 中,可以使用三种方法收集调用堆栈: 帧指针(perf record --call-graph fp)。...DWARF 调试信息(perf record --call-graph dwarf)。要求使用 DWARF 调试信息 -g(-gline-tables-only)构建二进制文件。...英特尔最后分支记录 (LBR) 硬件功能(perf record --call-graph lbr)。通过解析 LBR 堆栈(一组硬件寄存器)获取调用堆栈。调用图不像前两种方法那么深。...$ perf record --call-graph lbr -- .
L3: 与call-graph、tracing结合,实现应用内/跨应用的变更影响分析 在微服务应用内部,某个service方法a可能被其它的service如b,d,d所调用。...目前来说,结合应用内部的动态、静态调用链分析,以及tracing 等技术,可以实现应用内部以及服务间的call-graph,从而建立起这样的精准变更影响分析能力。
Instead I had to use an awk script I had previously written: $ sudo perf record --call-graph=fp -e 'sched
同一个函数作用域中查找互斥块 Pointer analysis & type inference 查询无法被执行的异常处理块 寻找可能将不可迭代对象作为循环迭代的位置 Finding calls using call-graph...iter.getClass() and not cls.hasAttribute("__iter__") select loop, cls, origin Finding calls using call-graph
3.421333439 seconds time elapsed perf record -ae 'sock:inet_sock_set_state' --call-graph
一、perf top 我们通过man perf top查看perf top的使用帮助,我们注意到有一个-g选项,大意就是能够追踪链路调用 -g Enables call-graph
] [ perf record: Captured and wrote 17.205 MB perf.data (22089 samples) ] LBR 堆栈也可以使用 perf record --call-graph...例如,在运行 perf record --call-graph lbr 时不会收集分支预测和周期数据。...以下是你可以使用英特尔 LBR 执行此操作的方法: $ perf record --call-graph lbr -- .
执行下面的命令追踪系统的上下文切换: $ sudo perf record -e sched:sched_switch -a --call-graph dwarf sleep 1 查看报告: $ sudo
我们也可以进一步分析高延迟的调用栈信息 ``` perf trace record --call-graph dwarf -p $PID -- sleep 10 ``` [28l6cawz11.png?
-F 指定采样频率为 99Hz(即每秒 99 次,如果 99 次都返回同一个函数名,就说明 CPU 在这一秒钟都在执行同一个函数,可能存在性能问题); -p 指定进程的 pid ; -g 启用 call-graph
7ff8d4c6b1f7c4165254ad8ae262f82668c0c13b # C++ template display fix x=remote sudo timeout 10 perf record --call-graph
分析 perf 因为 cpu 一直比较高,首先使用perf record -p 进程号 -F 99 --call-graph dwarf -- sleep 10 对目标进程采样分析,随后perf report
perf 还可以使用其他方法进行 stack walking: –call-graph dwarf :使用调试信息 –call-graph lbr: 使用 Intel 的 last branch record...(LBR) –call-graph fp:使用 Frame Pointer ,缺省方法 本文就不详细讨论其他两种还原调用栈的方法,感兴趣的可以参考《BPF Performance Tools》。
"profile" Generates one line per procedure % pprof --gv "program" "profile" Generates annotated call-graph
[1240] 图 23 然后我们开始尝试加各种各样的参数,包括 force-frame-pointers 还有 call-graph 但是最后的效果也不是很理想。
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