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性能分析工具之perf

文章目录
  1. 1. 1. 简介
  2. 2. 2. 使用
    1. 2.1. 2.1 分析正在运行的程序
    2. 2.2. 2.2 分析可执行文件
  3. 3. 3. 使用火焰图可视化结果
  4. 4. 4. 参考资料

1. 简介

perf 是 Linux 内核提供的性能分析工具，可以分析程序运行的性能瓶颈和优化点。通常随着 Linux 内核的安装而自动安装。它通常包含在 linux-tools 或 perf-tools 包中，具体取决于你所使用的 Linux 发行版。

使用perf --version便可以查看perf的软件版本。

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$  perf --version
perf version 5.15.111

如果提示找不到该命令，可通过以下命令进行安装（Ubuntu发行版）

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sudo apt-get install linux-tools-common

2. 使用

2.1 分析正在运行的程序

如果要分析的程序可执行文件名称为 grid_map，使用如下命令

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#查看目录下的文件，可见存在可执行文件grid_map，运行之
ls 
grid_map grid_map.cpp CMakeLists.txt
./grid_map
#假设该程序正在运行中，通过ps命令查看它的进程号，可得PID进程号为880154
ps -ef | grep grid_map
changhe   880154  880083 99 18:01 pts/5    00:00:24 ./grid_map
#使用perf命令分析该程序
sudo perf record -F 99 -p 880154 -g  -- sleep 30
[ perf record: Woken up 1 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.522 MB perf.data (4534 samples) ]
ls
grid_map grid_map.cpp CMakeLists.txt perf.data

命令说明

  • sudo: 以超级用户权限运行命令，因为 perf 需要访问内核信息
  • perf record: 用于收集性能数据
  • -F 99: 设置采样的频率为 99 Hz。这意味着 perf 将每秒对正在运行的程序进行99次采样
  • -p 880154: 指定要监视的进程的进程 ID (PID)。在这个例子中，880154 是希望分析的grid_map进程PID。
  • -g: 启用堆栈跟踪，记录每个采样时的调用堆栈信息，以便更详细地了解程序的执行路径
  • -- sleep 30: 持续采集30秒

采集完成后，输出一个perf.data文件

2.2 分析可执行文件

使用如下命令

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sudo perf record -F 99 -g ./grid_map --sleep 30
[ perf record: Woken up 2 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.606 MB perf.data (5112 samples) ]

命令说明

  • 其实同2.1，就是将-p PID替换为了可执行文件路径

3. 使用火焰图可视化结果

FlameGraph是由BrendanGregg开发的一款开源可视化性能分析工具，形象的称为火焰图。其基于 perf 结果产生的SVG 图片，用来展示 CPU 的调用栈。

要使用火焰图可视化perf分析结果，首先下载FlameGraph

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#注意：FlameGraph仓库下载的目录影响下面代码./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl的执行路径
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph

分析结果可视化

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#现在要对分析结果文件perf.data进行火焰图可视化
ls
grid_map grid_map.cpp CMakeLists.txt perf.data
sudo perf script -i perf.data > perf.unfold
sudo ./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold > perf.folded
sudo ./FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
#现在目录下便有一个名为perf.svg的文件了

命令说明

  • perf script: 从 perf.data 文件中生成可读的文本格式的性能数据。该命令会将数据写入标准输出

  • -i perf.data: 指定 perf 工具读取 perf.data 文件

  • > perf.unfold: 将标准输出重定向到名为 perf.unfold 的文件中。这个文件包含了可读的性能数据

  • ./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl: 该脚本将 perf 的输出进行处理

  • > perf.folded: 将处理后的输出重定向到名为 perf.folded 的文件中。这个文件包含了折叠后的性能数据

  • ./FlameGraph/flamegraph.pl: 该脚本将perf.folded转换为 Flame Graph 的 SVG 图形。

使用浏览器将perf.svg文件打开便可以查看结果图，示例图如下：

  • y 轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。

  • x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

也可以实时查看当前系统程序性能分析数据

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perf record -F 999 -a -g -- sleep 60
perf script | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl > out.svg

perf script：

  • 这个命令从实时数据中读取。它会连接到正在运行的 perf record 进程（如果有的话）或者当前的系统事件，然后输出相应的性能数据。
  • 这个命令通常用于实时查看当前系统的性能数据，而不是读取之前保存的数据文件。

由火焰图可见，grid_map::MedianFilter::update和grid_map::NormalVectorsFilter::update两个函数是程序性能的关键所在。继续向上回溯便可以逐渐发现程序的执行的“热点函数”。

有了这些分析，便可以针对性的对程序提出一些优化。

4. 参考资料