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C++ 有哪些性能分析工具？

发布时间：2024-12-24 21:10

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来源：破盾编程

一、C++ 有哪些性能分析工具？

C++性能分析工具

（1）visual studio 的profiler

（2）valgrind（linux），包含memcheck/callgrind/cachegrind/helgrind/massif/lackey/nulgrind。

（3）Perf

（4）AppVerifier（windows），内存。

（5）gcc的gprof

（6）cppcheck

（7）intel vtune

（8）AMD CodeAnalyst

（9）visual leak detector 内存泄漏

（10）TAU：Tuning and Analysis Utilities，用于并行程序

（11）vampir（linux），www.vampir.eu

二、C++有哪些性能分析工具？

在windows环境下C语言推荐使用编译软件：vc 6.0,Visual Studio ,c-free,turboc等，其中较好编译软件为vc 6.0。 Microsoft Visual C++ 6.0，简称VC6.0，是微软推出的一款C++编译器，将“高级语言”翻译为“机器语言（低级语言）”的程序。

三、除了 pprof，go 还有哪些性能分析工具？

测试环境：Ubuntu16.04 + Kernel：4.4.0-31

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。

在性能剖析阶段，需要借助于现有的profiling工具，如perf等。在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验，编写简洁高效的代码，甚至在汇编级别合理使用各种指令，合理安排各种指令的执行顺序。
perf是一款Linux性能分析工具。Linux性能计数器是一个新的基于内核的子系统，它提供一个性能分析框架，比如硬件（CPU、PMU(Performance Monitoring Unit)）功能和软件(软件计数器、tracepoint)功能。
通过perf，应用程序可以利用PMU、tracepoint和内核中的计数器来进行性能统计。它不但可以分析制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，当然也可以同事分析应用程序和内核，从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
使用perf，可以分析程序运行期间发生的硬件事件，比如instructions retired、processor clock cycles等；也可以分析软件时间，比如page fault和进程切换。
perf是一款综合性分析工具，大到系统全局性性能，再小到进程线程级别，甚至到函数及汇编级别。
perf提供了十八般武器，可以拿大刀大卸八块，也可以拿起手术刀细致分析。

1. 背景知识

1.1 tracepoints

tracepoints是散落在内核源码中的一些hook，它们可以在特定的代码被执行到时触发，这一特定可以被各种trace/debug工具所使用。
perf将tracepoint产生的时间记录下来，生成报告，通过分析这些报告，条有人缘便可以了解程序运行期间内核的各种细节，对性能症状做出准确的诊断。
这些tracepint的对应的sysfs节点在/sys/kernel/debug/tracing/events目录下。

1.2 硬件特性之cache

内存读写是很快的，但是还是无法和处理器指令执行速度相比。为了从内存中读取指令和数据，处理器需要等待，用处理器时间来衡量，这种等待非常漫长。cache是一种SRAM，读写速度非常快，能和处理器相匹配。因此将常用的数据保存在cache中，处理器便无需等待，从而提高性能。cache的尺寸一般都很小，充分利用cache是软件调优非常重要部分。

2. 主要关注点

基于性能分析，可以进行算法优化（空间复杂度和时间复杂度权衡）、代码优化（提高执行速度、减少内存占用）。
评估程序对硬件资源的使用情况，例如各级cache的访问次数、各级cache的丢失次数、流水线停顿周期、前端总线访问次数等。
评估程序对操作系统资源的使用情况，系统调用次数、上下文切换次数、任务迁移次数。
事件可以分为三种：

Hardware Event由PMU部件产生，在特定的条件下探测性能事件是否发生以及发生的次数。比如cache命中。
Software Event是内核产生的事件，分布在各个功能模块中，统计和操作系统相关性能事件。比如进程切换，tick数等。
Tracepoint Event是内核中静态tracepoint所触发的事件，这些tracepoint用来判断程序运行期间内核的行为细节，比如slab分配器的分配次数等。

3. perf的使用

perf --help之后可以看到perf的二级命令。

序号	命令	作用
1	annotate	解析perf record生成的perf.data文件，显示被注释的代码。
2	archive	根据数据文件记录的build-id，将所有被采样到的elf文件打包。利用此压缩包，可以再任何机器上分析数据文件中记录的采样数据。
3	bench	perf中内置的benchmark，目前包括两套针对调度器和内存管理子系统的benchmark。
4	buildid-cache	管理perf的buildid缓存，每个elf文件都有一个独一无二的buildid。buildid被perf用来关联性能数据与elf文件。
5	buildid-list	列出数据文件中记录的所有buildid。
6	diff	对比两个数据文件的差异。能够给出每个符号（函数）在热点分析上的具体差异。
7	evlist	列出数据文件perf.data中所有性能事件。
8	inject	该工具读取perf record工具记录的事件流，并将其定向到标准输出。在被分析代码中的任何一点，都可以向事件流中注入其它事件。
9	kmem	针对内核内存（slab）子系统进行追踪测量的工具
10	kvm	用来追踪测试运行在KVM虚拟机上的Guest OS。
11	list	列出当前系统支持的所有性能事件。包括硬件性能事件、软件性能事件以及检查点。
12	lock	分析内核中的锁信息，包括锁的争用情况，等待延迟等。
13	mem	内存存取情况
14	record	收集采样信息，并将其记录在数据文件中。随后可通过其它工具对数据文件进行分析。
15	report	读取perf record创建的数据文件，并给出热点分析结果。
16	sched	针对调度器子系统的分析工具。
17	script	执行perl或python写的功能扩展脚本、生成脚本框架、读取数据文件中的数据信息等。
18	stat	执行某个命令，收集特定进程的性能概况，包括CPI、Cache丢失率等。
19	test	perf对当前软硬件平台进行健全性测试，可用此工具测试当前的软硬件平台是否能支持perf的所有功能。
20	timechart	针对测试期间系统行为进行可视化的工具
21	top	类似于linux的top命令，对系统性能进行实时分析。
22	trace	关于syscall的工具。
23	probe	用于定义动态检查点。

全局性概况：

perf list查看当前系统支持的性能事件；perf bench对系统性能进行摸底；perf test对系统进行健全性测试；perf stat对全局性能进行统计；

全局细节：

perf top可以实时查看当前系统进程函数占用率情况；perf probe可以自定义动态事件；

特定功能分析：

perf kmem针对slab子系统性能分析；perf kvm针对kvm虚拟化分析；perf lock分析锁性能；perf mem分析内存slab性能；perf sched分析内核调度器性能；perf trace记录系统调用轨迹；

最常用功能perf record，可以系统全局，也可以具体到某个进程，更甚具体到某一进程某一事件；可宏观，也可以很微观。

pref record记录信息到perf.data；perf report生成报告；perf diff对两个记录进行diff；perf evlist列出记录的性能事件；perf annotate显示perf.data函数代码；perf archive将相关符号打包，方便在其它机器进行分析；perf script将perf.data输出可读性文本；

可视化工具perf timechart

perf timechart record记录事件；perf timechart生成output.svg文档；

3.0 perf引入的overhead

perf测试不可避免的会引入额外负荷，有三种形式：

counting：内核提供计数总结，多是Hardware Event、Software Events、PMU计数等。相关命令perf stat。
sampling：perf将事件数据缓存到一块buffer中，然后异步写入到perf.data文件中。使用perf report等工具进行离线分析。
bpf：Kernel 4.4+新增功能，可以提供更多有效filter和输出总结。

counting引入的额外负荷最小；sampling在某些情况下会引入非常大的负荷；bpf可以有效缩减负荷。
针对sampling，可以通过挂在建立在RAM上的文件系统来有效降低读写I/O引入的负荷。

mkdir /tmpfsmount -t tmpfs tmpfs /tmpfs

3.1 perf list

perf list不能完全显示所有支持的事件类型，需要sudo perf list。
同时还可以显示特定模块支持的perf事件：hw/cache/pmu都是硬件相关的；tracepoint基于内核的ftrace；sw实际上是内核计数器。
hw/hardware显示支持的硬件事件相关，如：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf list hardwareList of pre-defined events (to be used in -e): branch-instructions OR branches [Hardware event] branch-misses [Hardware event] cache-misses [Hardware event] cache-references [Hardware event] cpu-cycles OR cycles [Hardware event] instructions [Hardware event] stalled-cycles-backend OR idle-cycles-backend [Hardware event] stalled-cycles-frontend OR idle-cycles-frontend [Hardware event]

sw/software显示支持的软件事件列表：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf list swList of pre-defined events (to be used in -e): alignment-faults [Software event] bpf-output [Software event] context-switches OR cs [Software event] cpu-clock [Software event] cpu-migrations OR migrations [Software event] dummy [Software event] emulation-faults [Software event] major-faults [Software event] minor-faults [Software event] page-faults OR faults [Software event] task-clock [Software event]

cache/hwcache显示硬件cache相关事件列表：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf list cacheList of pre-defined events (to be used in -e): L1-dcache-load-misses [Hardware cache event] L1-dcache-loads [Hardware cache event] L1-dcache-prefetch-misses [Hardware cache event] L1-dcache-prefetches [Hardware cache event] L1-icache-load-misses [Hardware cache event] L1-icache-loads [Hardware cache event] L1-icache-prefetches [Hardware cache event] LLC-load-misses [Hardware cache event] LLC-loads [Hardware cache event] LLC-stores [Hardware cache event] branch-load-misses [Hardware cache event] branch-loads [Hardware cache event] dTLB-load-misses [Hardware cache event] dTLB-loads [Hardware cache event] iTLB-load-misses [Hardware cache event] iTLB-loads [Hardware cache event] node-load-misses [Hardware cache event] node-loads [Hardware cache event]

pmu显示支持的PMU事件列表：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf list pmuList of pre-defined events (to be used in -e): branch-instructions OR cpu/branch-instructions/ [Kernel PMU event] branch-misses OR cpu/branch-misses/ [Kernel PMU event] cache-misses OR cpu/cache-misses/ [Kernel PMU event] cache-references OR cpu/cache-references/ [Kernel PMU event] cpu-cycles OR cpu/cpu-cycles/ [Kernel PMU event] instructions OR cpu/instructions/ [Kernel PMU event] msr/aperf/ [Kernel PMU event] msr/mperf/ [Kernel PMU event] msr/tsc/ [Kernel PMU event] stalled-cycles-backend OR cpu/stalled-cycles-backend/ [Kernel PMU event] stalled-cycles-frontend OR cpu/stalled-cycles-frontend/ [Kernel PMU event]

tracepoint显示支持的所有tracepoint列表，这个列表就比较庞大：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf list tracepointList of pre-defined events (to be used in -e): alarmtimer:alarmtimer_cancel [Tracepoint event] alarmtimer:alarmtimer_fired [Tracepoint event] alarmtimer:alarmtimer_start [Tracepoint event] alarmtimer:alarmtimer_suspend [Tracepoint event] block:block_bio_backmerge [Tracepoint event] block:block_bio_bounce [Tracepoint event] block:block_bio_complete [Tracepoint event] block:block_bio_frontmerge [Tracepoint event] block:block_bio_queue [Tracepoint event]…

3.2 perf top

默认情况下perf top是无法显示信息的，需要sudo perf top或者echo -1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid(在Ubuntu16.04，还需要echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict)。
即可以正常显示perf top如下：

第一列：符号引发的性能事件的比例，指占用的cpu周期比例。
第二列：符号所在的DSO(Dynamic Shared Object)，可以是应用程序、内核、动态链接库、模块。
第三列：DSO的类型。[.]表示此符号属于用户态的ELF文件，包括可执行文件与动态链接库；[k]表述此符号属于内核或模块。
第四列：符号名。有些符号不能解析为函数名，只能用地址表示。

关于perf top界面常用命令如下：

h：显示帮助，即可显示详细的帮助信息。UP/DOWN/PGUP/PGDN/SPACE：上下和翻页。a：annotate current symbol，注解当前符号。能够给出汇编语言的注解，给出各条指令的采样率。d：过滤掉所有不属于此DSO的符号。非常方便查看同一类别的符号。P：将当前信息保存到perf.hist.N中。

perf top常用选项有：

-e <event>：指明要分析的性能事件。-p <pid>：Profile events on existing Process ID (comma sperated list). 仅分析目标进程及其创建的线程。-k <path>：Path to vmlinux. Required for annotation functionality. 带符号表的内核映像所在的路径。-K：不显示属于内核或模块的符号。-U：不显示属于用户态程序的符号。-d <n>：界面的刷新周期，默认为2s，因为perf top默认每2s从mmap的内存区域读取一次性能数据。-g：得到函数的调用关系图。

perf top --call-graph [fractal]，路径概率为相对值，加起来为100%，调用顺序为从下往上。
perf top --call-graph graph，路径概率为绝对值，加起来为该函数的热度。

3.3 perf stat

perf stat用于运行指令，并分析其统计结果。虽然perf top也可以指定pid，但是必须先启动应用才能查看信息。
perf stat能完整统计应用整个生命周期的信息。
命令格式为：

perf stat [-e <EVENT> | --event=EVENT] [-a] <command>perf stat [-e <EVENT> | --event=EVENT] [-a] — <command> [<options>]

下面简单看一下perf stat 的输出：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf stat^C Performance counter stats for 'system wide': 40904.820871 cpu-clock (msec) # 5.000 CPUs utilized 18,132 context-switches # 0.443 K/sec 1,053 cpu-migrations # 0.026 K/sec 2,420 page-faults # 0.059 K/sec 3,958,376,712 cycles # 0.097 GHz (49.99%) 574,598,403 stalled-cycles-frontend # 14.52% frontend cycles idle (49.98%) 9,392,982,910 stalled-cycles-backend # 237.29% backend cycles idle (50.00%) 1,653,185,883 instructions # 0.42 insn per cycle # 5.68 stalled cycles per insn (50.01%) 237,061,366 branches # 5.795 M/sec (50.02%) 18,333,168 branch-misses # 7.73% of all branches (50.00%) 8.181521203 seconds time elapsed

输出解释如下：

cpu-clock：任务真正占用的处理器时间，单位为ms。CPUs utilized = task-clock / time elapsed，CPU的占用率。context-switches：程序在运行过程中上下文的切换次数。CPU-migrations：程序在运行过程中发生的处理器迁移次数。Linux为了维持多个处理器的负载均衡，在特定条件下会将某个任务从一个CPU迁移到另一个CPU。CPU迁移和上下文切换：发生上下文切换不一定会发生CPU迁移，而发生CPU迁移时肯定会发生上下文切换。发生上下文切换有可能只是把上下文从当前CPU中换出，下一次调度器还是将进程安排在这个CPU上执行。page-faults：缺页异常的次数。当应用程序请求的页面尚未建立、请求的页面不在内存中，或者请求的页面虽然在内存中，但物理地址和虚拟地址的映射关系尚未建立时，都会触发一次缺页异常。另外TLB不命中，页面访问权限不匹配等情况也会触发缺页异常。cycles：消耗的处理器周期数。如果把被ls使用的cpu cycles看成是一个处理器的，那么它的主频为2.486GHz。可以用cycles / task-clock算出。stalled-cycles-frontend：指令读取或解码的质量步骤，未能按理想状态发挥并行左右，发生停滞的时钟周期。stalled-cycles-backend：指令执行步骤，发生停滞的时钟周期。instructions：执行了多少条指令。IPC为平均每个cpu cycle执行了多少条指令。branches：遇到的分支指令数。branch-misses是预测错误的分支指令数。

其他常用参数

-a, --all-cpus 显示所有CPU上的统计信息 -C, --cpu <cpu> 显示指定CPU的统计信息 -c, --scale scale/normalize counters -D, --delay <n> ms to wait before starting measurement after program start -d, --detailed detailed run - start a lot of events -e, --event <event> event selector. use 'perf list' to list available events -G, --cgroup <name> monitor event in cgroup name only -g, --group put the counters into a counter group -I, --interval-print <n> print counts at regular interval in ms (>= 10) -i, --no-inherit child tasks do not inherit counters -n, --null null run - dont start any counters -o, --output <file> 输出统计信息到文件 -p, --pid <pid> stat events on existing process id -r, --repeat <n> repeat command and print average + stddev (max: 100, forever: 0) -S, --sync call sync() before starting a run -t, --tid <tid> stat events on existing thread id...

示例

前面统计程序的示例，下面看一下统计CPU信息的示例：
执行sudo perf stat -C 0，统计CPU 0的信息。想要停止后，按下Ctrl+C终止。可以看到统计项一样，只是统计对象变了。

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf stat -C 0^C Performance counter stats for 'CPU(s) 0': 2517.107315 cpu-clock (msec) # 1.000 CPUs utilized 2,941 context-switches # 0.001 M/sec 109 cpu-migrations # 0.043 K/sec 38 page-faults # 0.015 K/sec 644,094,340 cycles # 0.256 GHz (49.94%) 70,425,076 stalled-cycles-frontend # 10.93% frontend cycles idle (49.94%) 965,270,543 stalled-cycles-backend # 149.86% backend cycles idle (49.94%) 623,284,864 instructions # 0.97 insn per cycle # 1.55 stalled cycles per insn (50.06%) 65,658,190 branches # 26.085 M/sec (50.06%) 3,276,104 branch-misses # 4.99% of all branches (50.06%) 2.516996126 seconds time elapsed

如果需要统计更多的项，需要使用-e，如：

perf stat -e task-clock,context-switches,cpu-migrations,page-faults,cycles,stalled-cycles-frontend,stalled-cycles-backend,instructions,branches,branch-misses,L1-dcache-loads,L1-dcache-load-misses,LLC-loads,LLC-load-misses,dTLB-loads,dTLB-load-misses ls

结果如下，关注的特殊项也纳入统计。

al@al-System-Product-Name:~/perf$ sudo perf stat -e task-clock,context-switches,cpu-migrations,page-faults,cycles,stalled-cycles-frontend,stalled-cycles-backend,instructions,branches,branch-misses,L1-dcache-loads,L1-dcache-load-misses,LLC-loads,LLC-load-misses,dTLB-loads,dTLB-load-misses lsPerformance counter stats for 'ls': 2.319422 task-clock (msec) # 0.719 CPUs utilized 0 context-switches # 0.000 K/sec 0 cpu-migrations # 0.000 K/sec 89 page-faults # 0.038 M/sec 2,142,386 cycles # 0.924 GHz 659,800 stalled-cycles-frontend # 30.80% frontend cycles idle 725,343 stalled-cycles-backend # 33.86% backend cycles idle 1,344,518 instructions # 0.63 insn per cycle # 0.54 stalled cycles per insn <not counted> branches <not counted> branch-misses <not counted> L1-dcache-loads <not counted> L1-dcache-load-misses <not counted> LLC-loads <not counted> LLC-load-misses <not counted> dTLB-loads <not counted> dTLB-load-misses 0.003227507 seconds time elapsed

3.4 perf bench

perf bench作为benchmark工具的通用框架，包含sched/mem/numa/futex等子系统，all可以指定所有。
perf bench可用于评估系统sched/mem等特定性能。

perf bench sched：调度器和IPC机制。包含messaging和pipe两个功能。perf bench mem：内存存取性能。包含memcpy和memset两个功能。perf bench numa：NUMA架构的调度和内存处理性能。包含mem功能。perf bench futex：futex压力测试。包含hash/wake/wake-parallel/requeue/lock-pi功能。perf bench all：所有bench测试的集合

3.4.1 perf bench sched all

测试messaging和pipi两部分性能。

3.4.1.1 sched messaging评估进程调度和核间通信

sched message 是从经典的测试程序 hackbench 移植而来，用来衡量调度器的性能，overhead 以及可扩展性。
该 benchmark 启动 N 个 reader/sender 进程或线程对，通过 IPC(socket 或者 pipe) 进行并发的读写。一般人们将 N 不断加大来衡量调度器的可扩展性。
sched message 的用法及用途和 hackbench 一样，可以通过修改参数进行不同目的测试：

-g, --group <n> Specify number of groups-l, --nr_loops <n> Specify the number of loops to run (default: 100)-p, --pipe Use pipe() instead of socketpair()-t, --thread Be multi thread instead of multi process

测试结果：

al@al-System-Product-Name:~/perf$ perf bench sched all# Running sched/messaging benchmark...# 20 sender and receiver processes per group# 10 groups == 400 processes run Total time: 0.173 [sec]# Running sched/pipe benchmark...# Executed 1000000 pipe operations between two processes Total time: 12.233 [sec] 12.233170 usecs/op 81744 ops/sec

使用pipe()和socketpair()对测试影响：

1. perf bench sched messaging# Running 'sched/messaging' benchmark:# 20 sender and receiver processes per group# 10 groups == 400 processes run Total time: 0.176 [sec]2. perf bench sched messaging -p# Running 'sched/messaging' benchmark:# 20 sender and receiver processes per group# 10 groups == 400 processes run Total time: 0.093 [sec]

可见socketpair()性能要明显低于pipe()。

3.4.1.2 sched pipe评估pipe性能

sched pipe 从 Ingo Molnar 的 pipe-test-1m.c 移植而来。当初 Ingo 的原始程序是为了测试不同的调度器的性能和公平性的。
其工作原理很简单，两个进程互相通过 pipe 拼命地发 1000000 个整数，进程 A 发给 B，同时 B 发给 A。因为 A 和 B 互相依赖，因此假如调度器不公平，对 A 比 B 好，那么 A 和 B 整体所需要的时间就会更长。

al@al-System-Product-Name:~/perf$ perf bench sched pipe# Running 'sched/pipe' benchmark:# Executed 1000000 pipe operations between two processes Total time: 12.240 [sec] 12.240411 usecs/op 81696 ops/sec

3.4.2 perf bench mem all

该测试衡量不同版本的memcpy/memset/ 函数处理一个 1M 数据的所花费的时间，转换成吞吐率。

al@al-System-Product-Name:~/perf$ perf bench mem all# Running mem/memcpy benchmark...# function 'default' (Default memcpy() provided by glibc)# Copying 1MB bytes ... 1.236155 GB/sec...

3.4.3 perf bench futex

Futex是一种用户态和内核态混合机制，所以需要两个部分合作完成，linux上提供了sys_futex系统调用，对进程竞争情况下的同步处理提供支持。
所有的futex同步操作都应该从用户空间开始，首先创建一个futex同步变量，也就是位于共享内存的一个整型计数器。
当进程尝试持有锁或者要进入互斥区的时候，对futex执行"down"操作，即原子性的给futex同步变量减1。如果同步变量变为0，则没有竞争发生，进程照常执行。
如果同步变量是个负数，则意味着有竞争发生，需要调用futex系统调用的futex_wait操作休眠当前进程。
当进程释放锁或者要离开互斥区的时候，对futex进行"up"操作，即原子性的给futex同步变量加1。如果同步变量由0变成1，则没有竞争发生，进程照常执行。
如果加之前同步变量是负数，则意味着有竞争发生，需要调用futex系统调用的futex_wake操作唤醒一个或者多个等待进程。

al@al-System-Product-Name:~/perf$ perf bench futex all# Running futex/hash benchmark...Run summary [PID 3806]: 5 threads, each operating on 1024 [private] futexes for 10 secs.[thread 0] futexes: 0x4003d20 ... 0x4004d1c [ 4635648 ops/sec ][thread 1] futexes: 0x4004d30 ... 0x4005d2c [ 4611072 ops/sec ][thread 2] futexes: 0x4005e70 ... 0x4006e6c [ 4254515 ops/sec ][thread 3] futexes: 0x4006fb0 ... 0x4007fac [ 4559360 ops/sec ][thread 4] futexes: 0x40080f0 ... 0x40090ec [ 4636262 ops/sec ]Averaged 4539371 operations/sec (+- 1.60%), total secs = 10# Running futex/wake benchmark...Run summary [PID 3806]: blocking on 5 threads (at [private] futex 0x96b52c), waking up 1 at a time.[Run 1]: Wokeup 5 of 5 threads in 0.0270 ms[Run 2]: Wokeup 5 of 5 threads in 0.0370 ms...

3.4 perf record

运行一个命令，并将其数据保存到perf.data中。随后，可以使用perf report进行分析。
perf record和perf report可以更精确的分析一个应用，perf record可以精确到函数级别。并且在函数里面混合显示汇编语言和代码。
创建一个fork.c文件用于测试：

#include <stdio.h>

void test_little(void)
{
  int i,j;

  for(i = 0; i < 30000000; i++) 
    j=i; 
}

void test_mdedium(void)
{
  int i,j;

  for(i = 0; i < 60000000; i++) 
    j=i; 
}

void test_high(void)
{
  int i,j;

  for(i = 0; i < 90000000; i++) 
    j=i; 
}

void test_hi(void)
{
  int i,j;

  for(i = 0; i < 120000000; i++) 
    j=i; 
}

int main(void)
{
  int i, pid, result;

  for(i = 0; i<2; i++) {
    result = fork();
    if(result>0)
      printf("i=%d parent parent=%d current=%d child=%d\n", i, getppid(), getpid(), result);
    else
      printf("i=%d child parent=%d current=%d\n", i, getppid(), getpid());

    if(i==0)
    {
      test_little();
      sleep(1);
    } else {
      test_mdedium();
      sleep(1);
    }
  }

  pid = wait(NULL);
  test_high();
  printf("pid=%d wait=%d\n", getpid(), pid);
  sleep(1);
  pid = wait(NULL);
  test_hi();
  printf("pid=%d wait=%d\n", getpid(), pid);
  return 0;
}

编译fork.c文件gcc fork.c -o fork-g -O0，同时可以使用此方法分析是否选择编译优化产生的结果。-g是只能callgraph功能，-O0是关闭优化。

常用选项

-e record指定PMU事件 --filter event事件过滤器-a 录取所有CPU的事件-p 录取指定pid进程的事件-o 指定录取保存数据的文件名-g 使能函数调用图功能-C 录取指定CPU的事件

sudo perf record -a -g ./fork：会在当前目录生成perf.data文件。
sudo perf report --call-graph none结果如下,后面结合perf timechart分析.

上图看上去比较乱，如果想只看fork产生的信息：

sudo perf report --call-graph none -c fork

可以看出只显示了fork程序的相关符号及其占用率。

3.5 perf report

解析perf record产生的数据，并给出分析结果。

常用参数：

-i 导入的数据文件名称，如果没有则默认为perf.data-g 生成函数调用关系图，此时内核要打开CONFIG_KALLSYMS；用户空间库或者执行文件需要带符号信息(not stripped)，编译选项需要加上-g。--sort 从更高层面显示分类统计信息，比如： pid, comm, dso, symbol, parent, cpu,socket, srcline, weight, local_weight.

执行sudo perf report -i perf.data，可以看出main函数所占百分比，以及funcA和funcB分别所占百分比。
在funcB执行过程中，还产生了apic timer，占用了一部分cpu资源。除此之外，占比基本上是1：10。

funcA和funcB的占比，基本符合预期。那么进入longa，分析一下热点。
在C和汇编混合显示界面，可以看出for循环占用了69.92%，j=i赋值占用了30.08%。

根据之上描述，可以看出top适合监控整个系统的性能，stat比较适合单个程序的性能分析，record/report更适合对程序进行更细粒度的分析。

注意点：

在使用perf report -g的时候，可能会提示Failed to open /lib/libpthread-0.9.33.2.so, continuing without symbols。
这时候通过file xxx查看，如果提示xxxx stripped表示此文件不包含符号信息，需要xxxx not stripped文件。

3.6 perf timechart

perf timechart是将之前的各种统计信息图形化的一个工具。
perf timechart record <option> <command>用于记录整个系统或者一个应用的事件，还可以加option记录指定类型的事件。
perf timechart用于将perf.data转换成SVG格式的文件，SVG可以通过Inkscape或者浏览器打开。
perf timechart record可以指定特定类型的事件：

-P：记录power相关事件-T：记录任务相关事件-I：记录io相关事件-g：记录函数调用关系

perf timechart用于将perf timechart record录取的perf.data转换成output.svg。
-w调整输出的svg文件长度，可以查看更多细节。
-p可以指定只查看某些进程输出，使用方式：sudo perf timechart -p test1 -p thermald

-o 指定输出文件名-i 指定待解析的文件名-w 输出SVG文件宽度-P 只显示power相关事件图标-T , --tasks-only 显示task信息，不显示处理器信息-p 显示指定进程名称或者PID显示--symfs=<directory> 指定系统符号表路径-t, --topology 根据拓扑结构对CPU进行分类--highlight=<duration_nsecs|task_name> 对运行超过特定时间的task高亮

当线程太多影响svg解析速度的时候，可以通过-p指定特定线程进行分析。如果需要几个线程，每个线程采用-p xxx。

sudo perf timechart record -T ./fork && sudo perf timechart –p fork

结果如下，可以看到相关task的名称，开始时间/结束时间，每个时间点的状态（Running/Idle/Deeper Idle/Deepest Idle/Sleeping/Waiting for Cpu /Blocked on IO）。

3.6.1 结合perf timechart和perf report分析函数占比

由perf report可知test_little、test_medium、test_high、test_hi四个函数占比分别为3.84%、12.01%、22.99%、30.43%。
有代码可知如果以test_little为1单位，那么test_medium就为2单位，test_high为3单位，test_hi为4单位。
四个函数执行次数分别为2、4、4、4，所以四个函数每个单位对应CPU占比为：

test_little - 3.84%/2=1.9%test_medium - 12.01%/4/2=1.5%test_high - 22.99/4/3=1.9%test_hi - 30.43%/4/4=1.9%

基本上符合预期。

记录IO事件，可以看到按应用分类的，Disk/Network/Sync/Poll/Error信息。以及每个应用数据吞吐量。

sudo perf timechart record -I && sudo perf timechart -w 1800。

记录Power状态事件，可以看到不同之处在于Idle之类的状态里面还有细分C/C2更详细的显示Power状态。

sudo perf timechart record -I && sudo perf timechart -w 1800

3.7 perf script

用于读取perf record保存的裸trace数据。
使用方法：

perf script [<options>]perf script [<options>] record <script> [<record-options>] <command>perf script [<options>] report <script> [script-args]perf script [<options>] <script> <required-script-args> [<record-options>] <command>perf script [<options>] <top-script> [script-args]

还可以编写perl或者python脚本进行数据分析。

3.8 perf lock

3.8.1 perf lock内核配置

要使用此功能，内核需要编译选项的支持：CONFIG_LOCKDEP、CONFIG_LOCK_STAT。
CONFIG_LOCKDEP defines acquired and release events.
CONFIG_LOCK_STAT defines contended and acquired lock events.

CONFIG_LOCKDEP=yCONFIG_LOCK_STAT=y

3.8.2 perf lock使用

分析内核锁统计信息。
锁是内核用于同步的方法，一旦加了锁，其他加锁的内核执行路径就必须等待，降低了并行。同时，如果加锁不正确还会造成死锁。
因此对于内核锁进行分析是一项重要的调优工作。

perf lock record：抓取执行命令的lock事件信息到perf.data中perf lock report：产生统计报告perf lock script：显示原始lock事件perf lock info：-k <value>：sorting key，默认为acquired，还可以按contended、wait_total、wait_max和wait_min来排序。Name：内核锁的名字。aquired：该锁被直接获得的次数，因为没有其它内核路径占用该锁，此时不用等待。contended：该锁等待后获得的次数，此时被其它内核路径占用，需要等待。total wait：为了获得该锁，总共的等待时间。max wait：为了获得该锁，最大的等待时间。min wait：为了获得该锁，最小的等待时间。

3.9 perf kmem

3.9.1 perf kmem介绍

perf kmem用于跟踪测量内核slab分配器事件信息。比如内存分配/释放等。可以用来研究程序在哪里分配了大量内存，或者在什么地方产生碎片之类的和内存管理相关的问题。
perf kmem和perf lock实际上都是perf tracepoint的子类，等同于perf record -e kmem:*和perf record -e lock:*。
但是这些工具在内部队员是数据进行了慧聪和分析，因此统计报表更具可读性。
perf kmem record：抓取命令的内核slab分配器事件
perf kmem stat：生成内核slab分配器统计信息

选项：

--caller 显示每个调用点统计信息 --alloc 显示每次内存分配事件-s <key[,key2...]>, --sort=<key[,key2...]> Sort the output (default: frag,hit,bytes for slab and bytes,hit for page). Available sort keys are ptr, callsite, bytes, hit, pingpong, frag for slab and page, callsite, bytes, hit, order, migtype, gfp for page. This option should be preceded by one of the mode selection options - i.e. --slab, --page, --alloc and/or --caller.-l <num>, 只显示固定行数 --raw-ip Print raw ip instead of symbol --slab 分析slab分配器事件 --page 分析页分配事件 --live Show live page stat. The perf kmem shows total allocation stat by default, but this option shows live (currently allocated) pages instead. (This option works with --page option only)

3.9.2 perf kmem使用

sudo perf kmem record ls

sudo perf kmem stat只显示概要统计信息：

SUMMARY (SLAB allocator)
========================
Total bytes requested: 368,589
Total bytes allocated: 369,424
Total bytes wasted on internal fragmentation: 835
Internal fragmentation: 0.226028%
Cross CPU allocations: 0/2,256

sudo perf kmem --alloc --caller --slab stat显示了更加详细的分类信息：

---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Callsite                           | Total_alloc/Per | Total_req/Per   | Hit      | Ping-pong | Frag
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
proc_reg_open+32                   |        64/64    |        40/40    |        1 |         0 | 37.500%
seq_open+34                        |       384/192   |       272/136   |        2 |         0 | 29.167%
apparmor_file_alloc_security+5c    |       608/32    |       456/24    |       19 |         1 | 25.000%
ext4_readdir+8bd                   |        64/64    |        48/48    |        1 |         0 | 25.000%
ext4_htree_store_dirent+3e         |       896/68    |       770/59    |       13 |         0 | 14.062%
load_elf_phdrs+64                  |      1024/512   |       896/448   |        2 |         0 | 12.500%
load_elf_binary+222                |        32/32    |        28/28    |        1 |         0 | 12.500%
anon_vma_prepare+11b               |      1280/80    |      1152/72    |       16 |         0 | 10.000%
inotify_handle_event+75            |     73664/64    |     66758/58    |     1151 |         0 |  9.375%
do_execveat_common.isra.33+e5      |      2048/256   |      1920/240   |        8 |         1 |  6.250%
...                                | ...             | ...             | ...      | ...       | ...  
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Alloc Ptr                          | Total_alloc/Per | Total_req/Per   | Hit      | Ping-pong | Frag
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
0xffff8800ca4d86c0                 |       192/192   |       136/136   |        1 |         0 | 29.167%
0xffff8801ea05aa80                 |       192/192   |       136/136   |        1 |         0 | 29.167%
0xffff8801f6ad6540                 |        96/96    |        68/68    |        1 |         0 | 29.167%
0xffff8801f6ad6f00                 |        96/96    |        68/68    |        1 |         0 | 29.167%
0xffff880214e65e80                 |        96/32    |        72/24    |        3 |         0 | 25.000%
0xffff8801f45ddac0                 |        64/64    |        48/48    |        1 |         0 | 25.000%
0xffff8800ac4093c0                 |        32/32    |        24/24    |        1 |         1 | 25.000%
0xffff8800af5a4260                 |        32/32    |        24/24    |        1 |         0 | 25.000%
0xffff880214e651e0                 |        32/32    |        24/24    |        1 |         0 | 25.000%
0xffff880214e65220                 |        32/32    |        24/24    |        1 |         0 | 25.000%
0xffff880214e654e0                 |        32/32    |        24/24    |        1 |         0 | 25.000%
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

SUMMARY (SLAB allocator)
========================
Total bytes requested: 409,260
Total bytes allocated: 417,008
Total bytes wasted on internal fragmentation: 7,748
Internal fragmentation: 1.857998%
Cross CPU allocations: 0/2,833

该报告有三个部分：根据 Callsite 显示的部分，所谓 Callsite 即内核代码中调用 kmalloc 和 kfree 的地方。
比如上图中的函数proc_reg_open，Hit 栏为 1，表示该函数在 record 期间一共调用了 kmalloc 一次。
对于第一行 Total_alloc/Per 显示为 1024/1024，第一个值 1024 表示函数 proc_reg_open 总共分配的内存大小，Per 表示平均值。
比较有趣的两个参数是 Ping-pong 和 Frag。Frag 比较容易理解，即内部碎片。虽然相对于 Buddy System，Slab 正是要解决内部碎片问题，但 slab 依然存在内部碎片，比如一个 cache 的大小为 1024，但需要分配的数据结构大小为 1022，那么有 2 个字节成为碎片。Frag 即碎片的比例。
Ping-pong 是一种现象，在多 CPU 系统中，多个 CPU 共享的内存会出现”乒乓现象”。一个 CPU 分配内存，其他 CPU 可能访问该内存对象，也可能最终由另外一个 CPU 释放该内存对象。而在多 CPU 系统中，L1 cache 是 per CPU 的，CPU2 修改了内存，那么其他的 CPU 的 cache 都必须更新，这对于性能是一个损失。Perf kmem 在 kfree 事件中判断 CPU 号，如果和 kmalloc 时的不同，则视为一次 ping-pong，理想的情况下 ping-pong 越小越好。Ibm developerworks 上有一篇讲述 oprofile 的文章，其中关于 cache 的调优可以作为很好的参考资料。
Callsite：内核代码中调用kmalloc和kfree的地方。
Total_alloc/Per：总共分配的内存大小，平均每次分配的内存大小。
Total_req/Per：总共请求的内存大小，平均每次请求的内存大小。
Hit：调用的次数。
Ping-pong：kmalloc和kfree不被同一个CPU执行时的次数，这会导致cache效率降低。
Frag：碎片所占的百分比，碎片 = 分配的内存 - 请求的内存，这部分是浪费的。
有使用--alloc选项，还会看到Alloc Ptr，即所分配内存的地址。
后面则有根据被调用地点的显示方式的部分。
最后一个部分是汇总数据，显示总的分配的内存和碎片情况，Cross CPU allocation 即 ping-pong 的汇总。
要分析--page事件，需要在record的时候加上--page选项。sudo perf kmem record --page ls，使用sudo perf kmem stat --page查看结果：

0xee318 [0x8]: failed to process type: 68
error during process events: -22

3.10 perf sched

perf sched专门用于跟踪/测量调度器，包括延时等。perf sched record <command>：录制测试过程中的调度事件perf sched latency：报告线程调度延时和其他调度相关属性perf sched script：查看执行过程中详细的trace信息perf sched replay：回放perf sched record录制的执行过程perf sched map:用字符表示打印上下文切换执行sudo perf sched record ls后，通过不同方式查看结果。

sudo perf sched latency，可以看到ls进程的Average delay/Maximum delay时间。各个 column 的含义如下： Task: 进程的名字和 pid Runtime: 实际运行时间 Switches: 进程切换的次数 Average delay: 平均的调度延迟 Maximum delay: 最大延迟
这里最值得人们关注的是 Maximum delay，一般从这里可以看到对交互性影响最大的特性：调度延迟，如果调度延迟比较大，那么用户就会感受到视频或者音频断断续续的。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  Task                  |   Runtime ms  | Switches | Average delay ms | Maximum delay ms | Maximum delay at       |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  /usr/bin/termin:2511  |      0.163 ms |        1 | avg:    0.019 ms | max:    0.019 ms | max at:   5398.723467 s
  ls:7806               |      1.175 ms |        1 | avg:    0.017 ms | max:    0.017 ms | max at:   5398.722333 s
  kworker/u12:3:7064    |      0.029 ms |        1 | avg:    0.011 ms | max:    0.011 ms | max at:   5398.723434 s
  migration/4:27        |      0.000 ms |        1 | avg:    0.007 ms | max:    0.007 ms | max at:   5398.722575 s
  perf:7801             |      1.256 ms |        1 | avg:    0.002 ms | max:    0.002 ms | max at:   5398.723509 s
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  TOTAL:                |      2.623 ms |        5 |
---------------------------------------------------

sudo perf sched script能看到更详细的sched信息，包括sched_wakeup/sched_switch等等。每一列的含义依次是：进程名/pid/CPU ID/时间戳。

perf  7801 [002]  5398.722314: sched:sched_stat_sleep: comm=perf pid=7806 delay=110095391 [ns]
            perf  7801 [002]  5398.722316: sched:sched_wakeup: comm=perf pid=7806 prio=120 target_cpu=004
         swapper     0 [004]  5398.722328: sched:sched_stat_wait: comm=perf pid=7806 delay=0 [ns]
         swapper     0 [004]  5398.722333: sched:sched_switch: prev_comm=swapper/4 prev_pid=0 prev_prio=120 prev_state=R ==> next_comm=perf next_pid=7806 next_prio=120
            perf  7801 [002]  5398.722363: sched:sched_stat_runtime: comm=perf pid=7801 runtime=1255788 [ns] vruntime=3027478102 [ns]
            perf  7801 [002]  5398.722364: sched:sched_switch: prev_comm=perf prev_pid=7801 prev_prio=120 prev_state=S ==> next_comm=swapper/2 next_pid=0 next_prio=120
            perf  7806 [004]  5398.722568: sched:sched_wakeup: comm=migration/4 pid=27 prio=0 target_cpu=004
            perf  7806 [004]  5398.722571: sched:sched_stat_runtime: comm=perf pid=7806 runtime=254732 [ns] vruntime=1979611107 [ns]
            perf  7806 [004]  5398.722575: sched:sched_switch: prev_comm=perf prev_pid=7806 prev_prio=120 prev_state=R+ ==> next_comm=migration/4 next_pid=27 next_prio=0
     migration/4    27 [004]  5398.722582: sched:sched_stat_wait: comm=perf pid=7806 delay=13914 [ns]
     migration/4    27 [004]  5398.722586: sched:sched_migrate_task: comm=perf pid=7806 prio=120 orig_cpu=4 dest_cpu=2
         swapper     0 [002]  5398.722595: sched:sched_stat_wait: comm=perf pid=7806 delay=0 [ns]
         swapper     0 [002]  5398.722596: sched:sched_switch: prev_comm=swapper/2 prev_pid=0 prev_prio=120 prev_state=R ==> next_comm=perf next_pid=7806 next_prio=120
     migration/4    27 [004]  5398.722611: sched:sched_switch: prev_comm=migration/4 prev_pid=27 prev_prio=0 prev_state=S ==> next_comm=swapper/4 next_pid=0 next_prio=120
              ls  7806 [002]  5398.723421: sched:sched_stat_sleep: comm=kworker/u12:3 pid=7064 delay=1226675 [ns]
              ls  7806 [002]  5398.723423: sched:sched_wakeup: comm=kworker/u12:3 pid=7064 prio=120 target_cpu=003
         swapper     0 [003]  5398.723432: sched:sched_stat_wait: comm=kworker/u12:3 pid=7064 delay=0 [ns]
         swapper     0 [003]  5398.723434: sched:sched_switch: prev_comm=swapper/3 prev_pid=0 prev_prio=120 prev_state=R ==> next_comm=kworker/u12:3 next_pid=7064 next_prio=120
   kworker/u12:3  7064 [003]  5398.723441: sched:sched_stat_sleep: comm=/usr/bin/termin pid=2511 delay=80833386 [ns]
   kworker/u12:3  7064 [003]  5398.723447: sched:sched_wakeup: comm=/usr/bin/termin pid=2511 prio=120 target_cpu=004
   kworker/u12:3  7064 [003]  5398.723449: sched:sched_stat_runtime: comm=kworker/u12:3 pid=7064 runtime=29315 [ns] vruntime=846439549943 [ns]
   kworker/u12:3  7064 [003]  5398.723451: sched:sched_switch: prev_comm=kworker/u12:3 prev_pid=7064 prev_prio=120 prev_state=S ==> next_comm=swapper/3 next_pid=0 next_prio=120
         swapper     0 [004]  5398.723462: sched:sched_stat_wait: comm=/usr/bin/termin pid=2511 delay=0 [ns]
         swapper     0 [004]  5398.723466: sched:sched_switch: prev_comm=swapper/4 prev_pid=0 prev_prio=120 prev_state=R ==> next_comm=/usr/bin/termin next_pid=2511 next_prio=120
              ls  7806 [002]  5398.723503: sched:sched_migrate_task: comm=perf pid=7801 prio=120 orig_cpu=2 dest_cpu=3
              ls  7806 [002]  5398.723505: sched:sched_stat_sleep: comm=perf pid=7801 delay=1142537 [ns]
              ls  7806 [002]  5398.723506: sched:sched_wakeup: comm=perf pid=7801 prio=120 target_cpu=003
              ls  7806 [002]  5398.723508: sched:sched_stat_runtime: comm=ls pid=7806 runtime=920005 [ns] vruntime=3028398107 [ns]
         swapper     0 [003]  5398.723508: sched:sched_stat_wait: comm=perf pid=7801 delay=0 [ns]
         swapper     0 [003]  5398.723508: sched:sched_switch: prev_comm=swapper/3 prev_pid=0 prev_prio=120 prev_state=R ==> next_comm=perf next_pid=7801 next_prio=120
              ls  7806 [002]  5398.723510: sched:sched_switch: prev_comm=ls prev_pid=7806 prev_prio=120 prev_state=x ==> next_comm=swapper/2 next_pid=0 next_prio=120
/usr/bin/termin  2511 [004]  5398.723605: sched:sched_stat_runtime: comm=/usr/bin/termin pid=2511 runtime=162720 [ns] vruntime=191386139371 [ns]
/usr/bin/termin  2511 [004]  5398.723611: sched:sched_switch: prev_comm=/usr/bin/termin prev_pid=2511 prev_prio=120 prev_state=S ==> next_comm=swapper/4 next_pid=0 next_prio=120

sudo perf sched map的好处在于提供了一个的总的视图，将成百上千的调度事件进行总结，显示了系统任务在 CPU 之间的分布，假如有不好的调度迁移，比如一个任务没有被及时迁移到 idle 的 CPU 却被迁移到其他忙碌的 CPU，类似这种调度器的问题可以从 map 的报告中一眼看出来。
星号表示调度事件发生所在的 CPU。
点号表示该 CPU 正在 IDLE。

                  *A0        5398.722333 secs A0 => perf:7806
          *.       A0        5398.722365 secs .  => swapper:0
           .      *B0        5398.722575 secs B0 => migration/4:27
          *A0      B0        5398.722597 secs
           A0     *.         5398.722611 secs
           A0 *C0  .         5398.723434 secs C0 => kworker/u12:3:7064
           A0 *.   .         5398.723451 secs
           A0  .  *D0        5398.723467 secs D0 => /usr/bin/termin:2511
           A0 *E0  D0        5398.723509 secs E0 => perf:7801
          *.   E0  D0        5398.723510 secs
           .   E0 *.         5398.723612 secs

perf sched replay 这个工具更是专门为调度器开发人员所设计，它试图重放 perf.data 文件中所记录的调度场景。很多情况下，一般用户假如发现调度器的奇怪行为，他们也无法准确说明发生该情形的场景，或者一些测试场景不容易再次重现，或者仅仅是出于“偷懒”的目的，使用 perf replay，perf 将模拟 perf.data 中的场景，无需开发人员花费很多的时间去重现过去，这尤其利于调试过程，因为需要一而再，再而三地重复新的修改是否能改善原始的调度场景所发现的问题。

run measurement overhead: 166 nsecs
sleep measurement overhead: 52177 nsecs
the run test took 999975 nsecs
the sleep test took 1064623 nsecs
nr_run_events:        11
nr_sleep_events:      581
nr_wakeup_events:     5
task      0 (             swapper:         0), nr_events: 11
task      1 (             swapper:         1), nr_events: 1
task      2 (             swapper:         2), nr_events: 1
task      3 (            kthreadd:         3), nr_events: 1
...
task    563 (            kthreadd:      7509), nr_events: 1
task    564 (                bash:      7751), nr_events: 1
task    565 (                 man:      7762), nr_events: 1
task    566 (            kthreadd:      7789), nr_events: 1
task    567 (                bash:      7800), nr_events: 1
task    568 (                sudo:      7801), nr_events: 4
task    569 (                perf:      7806), nr_events: 8
------------------------------------------------------------
#1  : 25.887, ravg: 25.89, cpu: 1919.68 / 1919.68
#2  : 27.994, ravg: 26.10, cpu: 2887.76 / 2016.49
#3  : 26.403, ravg: 26.13, cpu: 2976.09 / 2112.45
#4  : 29.400, ravg: 26.46, cpu: 1015.01 / 2002.70
#5  : 26.750, ravg: 26.49, cpu: 2942.80 / 2096.71
#6  : 27.647, ravg: 26.60, cpu: 3087.37 / 2195.78
#7  : 31.405, ravg: 27.08, cpu: 2762.43 / 2252.44
#8  : 23.770, ravg: 26.75, cpu: 2172.55 / 2244.45
#9  : 26.952, ravg: 26.77, cpu: 2794.93 / 2299.50
#10 : 30.904, ravg: 27.18, cpu: 973.26 / 2166.88

3.11 perf probe

Need to find vmlinux XXXXXXXXXXXXXXXXXX
可以自定义探测点。
Define new dynamic tracepoints.

使用例子

(1) Display which lines in schedule() can be probed# perf probe --line schedule前面有行号的可以探测，没有行号的就不行了。(2) Add a probe on schedule() function 12th line.# perf probe -a schedule:12在schedule函数的12处增加一个探测点。

3.14 perf trace

perf trace类似于strace，但增加了其他系统事件的分析，比如pagefaults、task lifetime事件、scheduling事件等。

下面的命令可以查看系统中已经安装的脚本：

# perf trace -l 
    List of available trace scripts: 
      syscall-counts [comm]                system-wide syscall counts 
      syscall-counts-by-pid [comm]         system-wide syscall counts, by pid 
      failed-syscalls-by-pid [comm]        system-wide failed syscalls, by pid

比如 failed-syscalls 脚本，执行的效果如下：

# perf trace record failed-syscalls 
    ^C[ perf record: Woken up 11 times to write data ]                         
    [ perf record: Captured and wrote 1.939 MB perf.data (~84709 samples) ]   

 perf trace report failed-syscalls 
    perf trace started with Perl script \ 
	 /root/libexec/perf-core/scripts/perl/failed-syscalls.pl 

    failed syscalls, by comm: 

    comm                    # errors 
    --------------------  ---------- 
    firefox                     1721 
    claws-mail                   149 
    konsole                       99 
    X                             77 
    emacs                         56 
    [...] 

    failed syscalls, by syscall: 

    syscall                           # errors 
    ------------------------------  ---------- 
    sys_read                              2042 
    sys_futex                              130 
    sys_mmap_pgoff                          71 
    sys_access                              33 
    sys_stat64                               5 
    sys_inotify_add_watch                    4 
    [...]

该报表分别按进程和按系统调用显示失败的次数。非常简单明了，而如果通过普通的 perf record 加 perf report 命令，则需要自己手工或者编写脚本来统计这些数字。

4. perf扩展应用

4.1 Flame Graph

FlameGraph是

1.抓取perf信息并转换

perf record -F 99 -a -g -- sleep 60
perf script > out.perf

./stackcollapse-perf.pl out.perf > out.folded

./flamegraph.pl out.kern_folded > kernel.svg

四、php性能分析tw

PHP性能分析 — 提高网站性能的关键

对于任何一名网站开发者或运维人员来说，优化和提高网站性能都是至关重要的任务。在众多网站技术中，PHP作为一种广泛使用的脚本语言，在性能优化方面也有其独特的挑战和解决方案。本文将探讨PHP性能分析的重要性，以及进行性能分析时的一些关键考虑因素。

为什么需要PHP性能分析?

网站性能直接影响用户体验和SEO排名，而PHP作为后端语言，在执行动态网页时扮演着关键角色。PHP性能的优劣将直接影响网站的响应速度和并发处理能力。因此，进行PHP性能分析是优化网站性能的必要步骤。

随着网站流量的增加和业务需求的扩大，PHP脚本执行效率的优化变得尤为重要。通过PHP性能分析，我们可以了解代码执行的瓶颈、优化空间以及如何进一步提高代码的执行效率。

PHP性能分析的工具

在进行PHP性能分析时，我们需要依赖一些专业的工具来辅助。以下是一些常用的PHP性能分析工具：

Xdebug： Xdebug是一款功能强大的PHP调试工具，同时也支持性能分析功能。借助Xdebug，我们可以生成详细的代码执行跟踪数据，帮助我们找出性能瓶颈所在。
Blackfire： Blackfire是一款针对PHP的性能分析工具，提供直观的性能分析报告和建议，帮助开发者快速定位并解决性能问题。
Zend Server： Zend Server是一个综合性的PHP应用程序生产环境，其中包含了性能分析功能，可以帮助开发团队实时监控和优化PHP应用性能。

PHP性能分析的关键指标

在进行PHP性能分析时，我们需要关注一些重要的性能指标，这些指标将帮助我们全面评估PHP代码的执行效率。以下是一些常见的PHP性能分析指标：

内存消耗： PHP脚本执行时占用的内存量。过高的内存消耗会导致服务器资源浪费，降低网站的并发处理能力。
执行时间： PHP脚本从开始执行到结束所花费的时间。执行时间过长可能意味着存在性能瓶颈。
CPU利用率： PHP脚本在执行过程中消耗的CPU资源。高CPU利用率可能导致服务器性能下降。

优化PHP性能的实用技巧

除了进行性能分析外，优化PHP代码也是提高网站性能的关键。以下是一些实用的PHP性能优化技巧：

使用缓存： 合理使用缓存技术，如将数据库查询结果缓存至内存或使用缓存插件（如Redis、Memcached）来加速数据读取。
避免多次循环： 尽量减少嵌套循环和多层循环，优化算法以减少不必要的计算。
数据库优化： 合理设计数据库结构，使用索引和优化查询语句，减少数据库查询的时间。
代码复用： 将重复使用的代码片段封装成函数或类，提高代码的复用性和执行效率。

通过以上的优化技巧和性能分析工具，我们可以更好地优化PHP代码，提高网站的响应速度和性能稳定性。在实际应用中，不断迭代优化，并结合业务需求进行针对性的优化，将帮助我们构建高效稳定的PHP应用。

综上所述，PHP性能分析是提高网站性能的关键步骤之一。通过对PHP性能进行全面分析并优化，我们可以有效提升网站的用户体验、SEO排名以及整体业务性能表现。因此，无论是网站开发者还是运维人员，都应重视PHP性能优化，并不断完善和优化网站性能，以应对不断增长的业务需求。

五、lua php 性能分析

当涉及到网站和应用程序的开发，优化和性能分析至关重要。无论您使用哪种编程语言，如 lua 或 php，确保代码能够高效运行是至关重要的。

性能优化的重要性

性能优化是指确保您的网站或应用程序以最快的速度运行，并且使用最少的系统资源。随着互联网的普及，用户对网站的加载时间和响应速度有了更高的期望。如果您的网站加载速度慢或响应不及时，用户很可能会流失，并寻找其他更快速的替代方案。

通过进行性能分析和优化，您可以提高用户体验，增加用户留存率，并有助于改善搜索引擎排名。搜索引擎通常更喜欢加载速度快的网站，因此优化网站性能可以间接提高您的搜索引擎优化（SEO）。

使用 lua 进行性能分析

lua 是一种轻量级的编程语言，通常用于游戏开发和嵌入式系统。在进行 lua 代码性能分析时，您可以使用各种工具和技术来确定代码中的瓶颈并进行优化。

一种常见的方法是使用性能分析器来测量代码的执行时间，并确定哪些部分消耗了大量的资源。通过识别这些瓶颈，您可以重写代码或采取其他措施来改善性能。

优化 php 代码

php 是一种流行的服务器端脚本语言，用于开发动态网站和网络应用程序。对于 php 代码，性能优化也至关重要。

您可以通过优化数据库查询、缓存页面内容、减少网络请求等方式来提高 php 代码的性能。另外，使用最新版本的 php 并进行代码审查和优化也是提高性能的关键。

结论

综上所述，性能分析对于优化网站和应用程序至关重要。不论您使用 lua 还是 php，确保代码高效运行可以提高用户体验、留存率并有助于提高搜索引擎排名。通过使用合适的工具和技术，您可以识别代码中的瓶颈并采取相应措施改善性能。

六、php错误分析工具

PHP错误分析工具：深入了解PHP代码中的错误及调试技巧

PHP错误分析工具在开发者日常工作中起着至关重要的作用。PHP作为一种常用的服务器端脚本语言，在项目开发中难免会出现各种错误，而如何高效地定位、分析和解决这些错误成为了开发中的关键一环。

常见的PHP错误类型

在了解PHP错误分析工具之前，首先需要掌握一些常见的PHP错误类型。常见的PHP错误包括但不限于：

语法错误：如缺少分号、括号不匹配等。
运行时错误：如访问未定义的变量、数组越界等。
逻辑错误：代码逻辑不正确导致程序运行异常。

这些错误类型在日常开发中常常会出现，因此开发者需要具备分析和解决这些错误的能力。

使用PHP错误分析工具的好处

借助PHP错误分析工具，开发者能够快速定位和解决代码中的错误，提高开发效率，减少调试时间。一些常用的PHP错误分析工具包括：

Xdebug
Zend Debugger
PHP Debug Bar

这些工具能够提供代码调试、性能分析、堆栈追踪等功能，帮助开发者快速定位问题并进行修复。

PHP错误分析工具的调试技巧

在使用PHP错误分析工具时，开发者还需掌握一些调试技巧，以便更高效地解决代码中的错误。一些常用的调试技巧包括：

使用断点进行调试
查看变量数值
利用日志输出信息
结合工具进行性能分析

通过这些调试技巧，开发者能够更加深入地了解代码运行过程，快速排查问题并进行修复。

结语

在日常的PHP项目开发中，合理运用PHP错误分析工具是保证代码质量和高效开发的关键。通过深入了解不同类型的PHP错误、熟练掌握调试技巧，并结合各种错误分析工具的使用，开发者能够更加轻松地应对项目中的各种挑战，提升开发效率，保证项目的顺利进行。

七、nodejs与php性能比较？

在性能方面，Nodejs 显然赢了这一局。由于 Nodejs 遵循事件驱动的非阻塞I/O模型，与传统的后端技术相比，Nodejs 能够处理大量的服务器请求。

PHP 遵循一个阻塞模型，其中在服务器端创建多个线程来处理多个客户端请求，如果代码没有被优化，它会导致高服务器负载和响应时间。

八、xdebug 性能分析？

使用Xdebug启用性能分析

此功能仅在Ultimate版本中受支持。

以下内容仅在安装并启用PHP插件时有效！

Xdebug性能分析包含在Xdebug工具中。因此，您首先需要下载，安装和启用Xdebug，然后启用其中的分析功能。

要使用Xdebug启用性能分析，请执行以下常规步骤：

配置Xdebug

启用Xdebug配置文件（profiler）

配置从浏览器切换配置文件的方法

指定存储累积性能分析数据的位置

九、php面向对象属性能重复吗？

php面向对象中的属性不能重复。每个属性都有其唯一的名字，并且只能被一个对象实例拥有。如果在同一个对象实例中定义了两个具有相同名字的属性，则后一个属性将覆盖前一个属性，并且前一个属性将不再存在。这主要是为了防止属性名称冲突和保持代码的可读性和可维护性。

十、mysql性能分析工具

MySQL性能分析工具的重要性和选择

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，在众多应用程序中广泛使用。然而，当应用程序面临大量数据处理或高并发访问时，MySQL的性能可能成为一个瓶颈。为了解决这个问题，了解MySQL性能分析工具的重要性是至关重要的。

MySQL性能分析工具可以帮助开发人员深入了解数据库在不同方面的性能表现。它们可以提供详细的性能指标和分析报告，以便开发人员可以识别和解决性能瓶颈。下面将介绍几种常用的MySQL性能分析工具。

1. EXPLAIN命令

EXPLAIN是MySQL内置的一个非常有用的命令。它可以分析查询语句的执行计划，并给出优化建议。通过执行EXPLAIN命令，开发人员可以了解查询语句的索引使用情况、连接顺序、数据排序方式等重要信息。这可以帮助优化查询语句，提高数据库查询性能。

2. MySQLTuner

MySQLTuner是一个开源的MySQL性能分析和优化工具。它能够自动分析MySQL服务器的配置和运行状况，并给出优化建议。MySQLTuner可以根据服务器的负载情况，帮助开发人员调整配置参数，以获得更好的性能表现。此外，MySQLTuner还能够检测潜在的安全风险，提供相应的建议。

3. Percona Toolkit

Percona Toolkit是一个功能强大的MySQL性能分析和管理工具集合。它包含多个用于诊断和优化MySQL性能的实用工具。其中最著名的工具之一是Percona Toolkit的Query Digest，它可以分析MySQL的查询日志，帮助开发人员找出慢查询，进而进行优化。另外，Percona Toolkit还提供了其他工具，如pt-query-digest、pt-summary等，用于收集系统信息和执行各种性能分析任务。

4. MySQL Performance Schema

MySQL Performance Schema是MySQL 5.5及以上版本引入的一个性能监控和分析工具。它可以收集数据库服务器的性能数据，并以表格形式存储在Performance Schema中。开发人员可以使用Performance Schema来了解MySQL服务器在不同方面的性能表现，如查询性能、锁等待、IO操作等。Performance Schema的数据可以通过SQL查询或用户自定义工具进行分析和报表生成。

5. SysBench

SysBench是一个模块化、跨平台的性能测试工具。它可以用于测试数据库服务器的性能和稳定性。SysBench可以模拟多个线程并发访问数据库，从而进行压力测试。开发人员可以使用SysBench生成各种负载场景，并观察数据库的性能表现。SysBench可以用于评估不同配置、硬件环境和数据库参数的组合，以选择最佳的性能优化方案。

如何选择合适的MySQL性能分析工具

在选择MySQL性能分析工具时，需要考虑以下几个因素：

目的：确定你使用MySQL性能分析工具的具体目的。是为了诊断性能问题、优化查询语句还是评估系统稳定性？不同的目的可能需要不同的工具。
功能：了解各个工具的功能特点和能力，是否适合你的需求。例如，某些工具可能更擅长于分析查询语句，而另一些工具则更适用于系统性能监控。
易用性：考虑工具的用户友好程度和易用性。一些工具可能有更高的学习曲线，而另一些工具可能提供更直观的界面和操作方式。
社区支持：查看工具的社区支持程度和活跃度。一个活跃的社区意味着你可以获得更多的支持和帮助。
成本：根据你的预算和需求，考虑工具的成本。有些工具是商业软件，需要付费购买许可证。

根据以上因素，你可以选择最适合你需求的MySQL性能分析工具。在使用工具时，建议先进行测试和评估，确保工具符合预期，并能提供准确的分析结果。

结论

MySQL性能分析工具对于优化数据库性能至关重要。通过深入了解MySQL的性能表现并采取相应的优化措施，可以提高应用程序的性能和响应速度。在选择MySQL性能分析工具时，根据你的具体需求、功能特点、易用性、社区支持和成本等因素进行综合考虑。选择一款合适的工具可以帮助你更好地优化MySQL数据库，从而提升应用程序的整体性能。

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