性能调优利器：火焰图

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，个人认为，程序员定位性能问题也需要一件“利器”。 如同医生给病人看病，需要依靠专业的医学工具（比如 X 光片、听诊器等）进行诊断，最后依据医学工具的检验结果快速精准的定位出病因所在。性能调优工具（比如 perf / gprof 等）之于性能调优就像 X 光之于病人一样，它可以一针见血的指出程序的性能瓶颈。
但是常用的性能调优工具 perf 等，在呈现内容上只能单一的列出调用栈或者非层次化的时间分布，不够直观。这里我推荐大家配合使用火焰图，它将 perf 等工具采集的数据呈现得更为直观。
初识火焰图
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 profiling 方法不同的是，火焰图以一个全局的视野来看待时间分布，它从底部往顶部，列出所有可能导致性能瓶颈的调用栈。
火焰图整个图形看起来就像一个跳动的火焰，这就是它名字的由来。
火焰图有以下特征（这里以 on-cpu 火焰图为例）：
每一列代表一个调用栈，每一个格子代表一个函数
纵轴展示了栈的深度，按照调用关系从下到上排列。最顶上格子代表采样时，正在占用 cpu 的函数。
横轴的意义是指：火焰图将采集的多个调用栈信息，通过按字母横向排序的方式将众多信息聚合在一起。需要注意的是它并不代表时间。
横轴格子的宽度代表其在采样中出现频率，所以一个格子的宽度越大，说明它是瓶颈原因的可能性就越大。
火焰图格子的颜色是随机的暖色调，方便区分各个调用信息。
其他的采样方式也可以使用火焰图， on-cpu 火焰图横轴是指 cpu 占用时间，off-cpu 火焰图横轴则代表阻塞时间。
采样可以是单线程、多线程、多进程甚至是多 host，进阶用法可以参考附录进阶阅读

性能调优利器：火焰图
原文链接： https://www.infoq.cn/article/a8kmnxdhbwmzxzsytlga

标签：调用,格子,性能,利器,调优,火焰,cpu
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