宋宝华:火焰图:全局视野的Linux性能剖析
作者:互联网
原创 宋宝华 Linux阅码场 2017-11-14
作者简介
宋宝华,他有10几年的Linux开发经验。他长期在大型企业担任一线工程师和系统架构师,编写大量的Linux代码,并负责在gerrit上review其他同事的代码。Barry Song是Linux的活跃开发者,是某些内核版本的最活跃开发者之一(如https://lwn.net/Articles/395961/ 、https://lwn.net/Articles/429912/),也曾是一ARM SoC系列在Linux mainline的maintainer。他也是china-pub等据销售评估的2008年度“十大畅销经典”,“十佳原创精品”图书《Linux设备驱动开发详解》的作者和《Essential Linux Device Driver》的译者。同时书写了很多技术文章,是51CTO 2012年度“十大杰出IT博客”得主及51CTO、CSDN的专家博主。他也热衷于开源项目,正在开发LEP(Linux Easy Profiling,http://www.linuxep.com/)项目,并希望获得更多人的参与和帮助。
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什么是火焰图
火焰图(Flame Graph)是由Linux性能优化大师Brendan Gregg发明的,和所有其他的trace和profiling方法不同的是,Flame Graph以一个全局的视野来看待时间分布,它从底部往顶部,列出所有可能的调用栈。其他的呈现方法,一般只能列出单一的调用栈或者非层次化的时间分布。
我最快乐的童年时代,每逢冬天,尤其是春节的时候,和一家人围坐在火堆旁边烤火。这已经成为最美好的回忆,其实人生追求的快乐非常简单。火焰图的火焰首先来自于根,然后以火苗的形式往上面窜。可以把从靠近地面的根到顶上的每个火苗,想想成一个调用栈。由于火苗有很多根,这正好也和现实生活中程序的执行逻辑相似。
以典型的分析CPU时间花费到哪个函数的on-cpu火焰图为例来展开。
CPU火焰图中的每一个方框是一个函数,方框的长度,代表了它的执行时间,所以越宽的函数,执行越久。火焰图的楼层每高一层,就是更深一级的函数被调用,最顶层的函数,是叶子函数。
火焰图的生成过程是:
- 先trace系统,获取系统的profiling数据
- 用脚本来绘制
系统的profiling数据获取,可以选择最流行的perf record,而后把采集的数据进行加工处理,绘制为火焰图。其中第二步的绘制火焰图的脚本程序,通过如下方式获取:
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph
火焰图案例
废话不多说,直接从最简单的例子开始说起。talk is cheap, show you the cde,代码如下:
c()
{
for(int i=0;i<1000;i++);
}
b()
{
for(int i=0;i<1000;i++);
c();
}
a()
{
for(int i=0;i<1000;i++);
b();
}
则这三个函数,在火焰图中呈现的样子为:
a()的2/3的时间花在b()上面,而b()的1/3的时间花在c()上面。很多个这样的a->b->c的火苗堆在一起,就构成了火焰图。
进一步理解火焰图的最好方法仍然是通过一个实际的案例,下面的程序创建2个线程,两个线程的handler都是thread_fun(),之后thread_fun()调用fun_a()、fun_b()、fun_c(),而fun_a()又会调用fun_d():
/*
* One example to demo flamegraph
*
* Copyright (c) Barry Song
*
* Licensed under GPLv2
*/
#include <pthread.h>
func_d()
{
int i;
for(i=0;i<50000;i++);
}
func_a()
{
int i;
for(i=0;i<100000;i++);
func_d();
}
func_b()
{
int i;
for(i=0;i<200000;i++);
}
func_c()
{
int i;
for(i=0;i<300000;i++);
}
void* thread_fun(void* param)
{
while(1) {
int i;
for(i=0;i<100000;i++);
func_a();
func_b();
func_c();
}
}
int main(void)
{
pthread_t tid1,tid2;
int ret;
ret=pthread_create(&tid1,NULL,thread_fun,NULL);
if(ret==-1){
...
}
ret=pthread_create(&tid2,NULL,thread_fun,NULL);
...
if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){
...
}
if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){
...
}
return 0;
}
先看看不用火焰图的缺点在哪里。
如果不用火焰图,我们也可以用类似perf top这样的工具分析出来CPU时间主要花费在哪里了:
$gcc exam.c -pthread
$./a.out&
$sudo perf top
perf top的显示结果如下:
perf top提示出来了fun_a()、fun_b()、fun_c(), fun_d(),thread_func()这些函数内部的代码是CPU消耗大户,但是它缺乏一个全局的视野,我们无法看出全局的调用栈,也弄不清楚这些函数之间的关系。火焰图则不然,我们用下面的命令可以生成火焰图(以root权限运行):
perf record -F 99 -a -g -- sleep 60
perf script | ./stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded
./flamegraph.pl out.perf-folded > perf-kernel.svg
上述程序捕获系统的行为60秒钟,最后调用flamegraph.pl生成一个火焰图perf-kernel.svg,用看图片的工具就可以打开这个svg。
上述火焰图显示出了a.out中,thread_func()、func_a()、func_b()、fun_c()和func_d()的时间分布。
从上述火焰图可以看出,虽然thread_func()被两个线程调用,但是由于thread_func()之前的调用栈是一样的,所以2个线程的thread_func()调用是合并为同一个方框的。
更深阅读
除了on-cpu的火焰图以外,off-cpu的火焰图,对于分析系统堵在IO、SWAP、取得锁方面的帮助很大,有利于分析系统在运行的时候究竟在等待什么,系统资源之间的彼此伊伴。
比如,下面的火焰图显示,nginx的吞吐能力上不来的很多程度原因在于sem_wait()等待信号量。
上图摘自Yichun Zhang (agentzh)的《Introduction to offCPU Time Flame Graphs》。
标签:调用,perf,剖析,火焰,func,Linux,fun,宋宝华 来源: https://blog.51cto.com/15015138/2557219