容器内的进程实际上可以在host machine上看到,ps -ef | grep <text>可以找得到。
Perf 是一个 Linux 性能分析工具。它可以帮助我们找出程序的性能瓶颈,提高代码运行效率。Perf 的全称是 Performance Counters for Linux (PCL)。它是 Linux 内核中一种用于性能分析的子系统,通过统计硬件和软件事件,帮助我们了解程序的运行情况。
perf工具集并不默认安装在系统中,需要进行安装。(找到你系统匹配的版本,我的是linux-tools-5.15.0-91-generic)
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。
文章涉及的实验环境和代码可以到这个git repo获取: https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning
perf 是Linux的一款性能分析工具,能够进行函数级和指令级的热点查找,可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率,从而定位性能瓶颈。
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。
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程,但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程,希望以后能更加顺利。
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。
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:
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。
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。
V85x某方案目前默认Sensor是GC2053。实际使用时若需要用到GC4663(比如wdr功能)和SC530AI(支持500W),可按如下步骤完成切换。
本文介绍了Linux平台上一个名为“Linux易用剖析器(LEP)”的剖析工具,用于分析Linux应用程序的性能。LEP通过记录和分析系统调用、进程状态、内存使用、I/O操作等方面的信息,帮助开发人员诊断和解决Linux应用程序的性能问题。
服务稳定性到一定程度之后,都会开始经历一段精细化运营的过程,从成本意识角度来说也是成立的。作为前端出身的NodeJS开发者们,产生共鸣的那就是如何能够直观且快速发现性能瓶颈,能够像调试前端的JS代码那
在深入Linux系统的复杂世界中,性能优化始终是SRE关注的热点。最近在拜读国际著名的 LINUX 性能专家 Brendan Gregg 的个人博客和技术书籍。他的工作不仅涵盖了系统性能的监控和分析,还深入探讨了性能问题的根源及其解决方案。通过他的个人博客和技术书籍,我们可以窥见Linux性能优化的精髓,学习到如何利用各种工具和方法来提升系统效率,确保应用的顺畅运行。将会结合 Brendan Gregg博文与个人理解 出一个拜读系列博文。
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。
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:
本文主要服务于使用Tina软件平台的广大客户,帮助开发人员方便快速了解Tina平台系统调试工具。
本文是描述我们如何在生产中使用 eBPF 调试应用程序的系列文章中的第一篇,无需重新编译/重新部署,这篇文章介绍了如何使用 gobpf[1] 和uprobes 为 Go 应用程序建立一个函数参数跟踪器,这种技术也可以扩展到其他编译语言,如 C++、Rust 等。
在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长、CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点。
前言: 前文《[linux][redis]bgsave引起的latency突刺问题分析》分析了redis-server执行bgsave因为fork引起的latency突刺问题。 而在http://antirez.com/news/84中也提到了“However this is definitely not the full story”,剩下的story则是Linux的THP对redis的影响。 分析: 1,THP vs Normal page 配置了THP策略分别是always和never,redis-server和redis-benchmark配置相同的参数,执行bgsave的latency对比:
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。
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。
几乎所有编程接口都可见于:内核源代码的include/uapi/linux/bpf.h文件中
原文地址:https://blog.px.dev/ebpf-function-tracing/
适用范围: 本文适用于Tina3.5版本以上软件平台;对硬件环境没有要求,所有Allwinner硬件平台都适 用。 其中,注意linux-5.4内核上暂未支持pstore功能。
当碰到内核线程的资源使用异常时,很多常用的进程级性能工具,并不能直接用到内核线程上。这时,我们就可以使用内核自带的 perf 来观察它们的行为,找出热点函数,进一步定位性能瓶颈。不过,perf 产生的汇总报告并不直观,所以我通常也推荐用火焰图来协助排查。
这是本系列文章的第一篇, 讲述了我们如何在生产环境中使用 eBPF 调试应用程序而无需重新编译/重新部署. 这篇文章介绍了如何使用 gobpf 和 uprobe 来为 Go 程序构建函数参数跟踪程序. 这项技术也可以扩展应用于其他编译型语言, 例如 C++, Rust 等. 本系列的后续文章将讨论如何使用 eBPF 来跟踪 HTTP/gRPC/SSL 等.
最近发布的 Linux 内核带了一个针对内核的能力强大的 Linux 监控框架。它起源于历史上人们所说的的 BPF。
这是本系列文章的第一篇,讲述了我们如何在生产环境中使用 eBPF 调试应用程序而无需重新编译/重新部署。这篇文章介绍了如何使用 gobpf 和 uprobe 来为 Go 程序构建函数参数跟踪程序。这项技术也可以扩展应用于其他编译型语言,例如 C++,Rust 等。本系列的后续文章将讨论如何使用 eBPF 来跟踪 HTTP/gRPC/SSL 等。
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。
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。
假设你已经通过《perf:一个命令发现性能问题》中的方法或者使用profiler分析,已经发现内存分配是性能瓶颈:
PTFuzzer是基于AFL框架实现的一款开源fuzz工具,它采用了Intel Processor Trace硬件部件来收集程序执行的路径信息,改进了原来AFL通过编译插桩方式获取程序执行路径信息的方法。和AFL相比,硬件收集的路径信息更加丰富,同时可以直接对目标程序进行fuzz,无需源码支持。
这里删掉了module.sh, 用module-default.sh 给他建立了一个软链接 看下这个文件, 发现并没有相关的解码器指定,原来默认是开启所有的解码器:参考ffmpeg官方说明 来一个中文的地址:ffmpeg 翻译文档(ffmpeg中文文档)
作者:厉辉,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧,介绍 systemtap 的原理机制,如何使用火焰图快速定位性能问题原因,同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下,曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的?通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙,稍微有些经验的同学则会对差异代码进行二分或者逐段调试。这种定位问题的方式不仅耗时耗力,而且还不具有通用性,当遇到其他类似的性能问题时,需要重复踩坑、填坑,那么如何避免这种情况呢? 俗语有曰:兵欲善其事必先利其器,个人认
分析某些业务进程的 HTTPS 请求时,类似 tcpdump 和 Fiddler 等工具无法获得请求明文,不方便进行分析。本文探讨使用 BPF 解决 HTTPS 的可观测性问题。
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。
本文基于libbpf实现的ebpf例子介绍tracepoint类型ebpf程序调用流程,内核实现以5.4版本为例进行介绍。
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
将 eBPF 程序附加到跟踪点以及内核和用户应用探针点的能力,使得应用程序和系统本身的运行时行为具有前所未有的可见性。通过赋予应用程序和系统两方面的检测能力,可以将两种视图结合起来,从而获得强大而独特的洞察力来排除系统性能问题。
在 Linux 上遇到性能问题时,可使用 perfcollect 收集跟踪,以便收集有关出现性能问题时计算机上发生的状况的详细信息。
已经对Stream API的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对Stream API的性能一探究竟。
编写目的:本文档作为Allwinner Tina Linux系统平台开发指南,旨在帮助软件开发工程师、技术支持工程师快速上手,熟悉Tina Linux系统的开发及调试流程。
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