前言

之前有分享過(guò)自己工作中自己搭建的CPU監(jiān)控腳本等，但那個(gè)屬于是自己手工寫的一些腳本，比較粗淺的使用。后來(lái)就直接使用perf編譯到驅(qū)動(dòng)里面，在設(shè)備中直接使用perf了，比起自己寫的腳本，效率直線提升。今天就來(lái)分享以下perf的功能使用,它可以將消耗 CPU 時(shí)間比較大的用戶程序調(diào)用棧打印出來(lái)，并生成火焰圖。

perf的介紹和安裝

Perf 是Linux kernel自帶的系統(tǒng)性能優(yōu)化工具。Perf的優(yōu)勢(shì)在于與Linux Kernel的緊密結(jié)合，它可以最先應(yīng)用到加入Kernel的new feature。pef可以用于查看熱點(diǎn)函數(shù)，查看cashe miss的比率，從而幫助開(kāi)發(fā)者來(lái)優(yōu)化程序性能,也可以分析程序運(yùn)行期間發(fā)生的硬件事件，比如 instructions retired ，processor clock cycles 等；您也可以分析
軟件事件，比如 Page Fault 和進(jìn)程切換，這使得 Perf 擁有了眾多的性能分析能力，

通過(guò)它，應(yīng)用程序可以利用 PMU，tracepoint 和內(nèi)核中的特殊計(jì)數(shù)器來(lái)進(jìn)行性能統(tǒng)計(jì)。它不但可以分析指定應(yīng)用程序的性能問(wèn)題 (per thread)，也可以用來(lái)分析內(nèi)核的性能問(wèn)題，當(dāng)然也可以同時(shí)分析應(yīng)用代碼和內(nèi)核，從而全面理解應(yīng)用程序中的性能瓶頸。

舉例來(lái)說(shuō)，使用 Perf 可以計(jì)算每個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)的指令數(shù)，稱為 IPC，IPC 偏低表明代碼沒(méi)有很好地利用 CPU。Perf 還可以對(duì)程序進(jìn)行函數(shù)級(jí)別的采樣，從而了解程序的性能瓶頸究竟在哪里等等。Perf 還可以替代 strace，可以添加動(dòng)態(tài)內(nèi)核 probe 點(diǎn)，還可以做 benchmark 衡量調(diào)度器的好壞。。。

ubuntu安裝：

sudo apt-get install linux-tools-common linux-tools-"$(uname -r)" linux-cloud-tools-"$(uname -r)" linux-tools-generic linux-cloud-tools-generic

安裝好之后使用perf -v命令查看版本

在設(shè)備中安裝
如果你使用yocto，那么可是用bitbake perf 直接編譯perf工具出來(lái)，然后做成鏡像燒錄到設(shè)備中，如果你使用的是其他根文件系統(tǒng)制作工具，方法也是類似。

將編譯好的的lib和bin目錄拷貝到設(shè)備中使用。

perf基本使用

它和Oprofile性能調(diào)優(yōu)工具等的基本原理都是對(duì)被監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行采樣，最簡(jiǎn)單的情形是根據(jù) tick 中斷進(jìn)行采樣，即在 tick 中斷內(nèi)觸發(fā)采樣點(diǎn)，在采樣點(diǎn)里判斷程序當(dāng)時(shí)的上下文。假如一個(gè)程序 90% 的時(shí)間都花費(fèi)在函數(shù) foo() 上，那么 90% 的采樣點(diǎn)都應(yīng)該落在函數(shù) foo() 的上下文中。運(yùn)氣不可捉摸，那么只要采樣頻率足夠高，采樣時(shí)間足夠長(zhǎng)，那么以上推論就比較可靠。因此，通過(guò) tick 觸發(fā)采樣，我們便可以了解程序中哪些地方最耗時(shí)間，從而重點(diǎn)分析。

上面介紹了perf的原理，“根據(jù) tick 中斷進(jìn)行采樣，即在 tick 中斷內(nèi)觸發(fā)采樣點(diǎn)，在采樣點(diǎn)里判斷程序當(dāng)時(shí)的上下文”，我們可以改變采樣的觸發(fā)條件使得我們可以獲得不同的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，例如 以時(shí)間點(diǎn) ( 如 tick) 作為事件觸發(fā)采樣便可以獲知程序運(yùn)行時(shí)間的分布；以 cache miss 事件觸發(fā)采樣便可以知道 cache miss 的分布，即 cache 失效經(jīng)常發(fā)生在哪些程序代碼中。如此等等。

首先我們可以看一下 perf 中能夠觸發(fā)采樣的事件有哪些。

perf list使用，可以列出所有的采樣事件

sudo perf list

可以看到 Hadrware event Software event等

• Hardware Event 是由 PMU 硬件產(chǎn)生的事件，比如 cache 命中，當(dāng)您需要了解程序?qū)τ布匦缘氖褂们闆r時(shí)，便需要對(duì)這些事件進(jìn)行采樣

• Software Event 是內(nèi)核軟件產(chǎn)生的事件，比如進(jìn)程切換，tick 數(shù)等

• Tracepoint event 是內(nèi)核中的靜態(tài) tracepoint 所觸發(fā)的事件，這些 tracepoint 用來(lái)判斷程序運(yùn)行期間內(nèi)核的行為細(xì)節(jié)，比如 slab 分配器的分配次數(shù)等

perf stat 概覽程序的運(yùn)行情況

perf stat選項(xiàng)，可以在終端上執(zhí)行命令時(shí)收集性能統(tǒng)計(jì)信息

sudo perf stat -p 11664
指定進(jìn)程查看,ctrl +c 殺死進(jìn)程之后，就可以看到相應(yīng)的數(shù)據(jù)了。

• task-clock(msec)是指程序運(yùn)行期間占用了xx的任務(wù)時(shí)鐘周期，該值高，說(shuō)明程序的多數(shù)時(shí)間花費(fèi)在 CPU 計(jì)算上而非 IO

• context-switches是指程序運(yùn)行期間發(fā)生了xx次上下文切換，記錄了程序運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生了多少次進(jìn)程切換，頻繁的進(jìn)程切換是應(yīng)該避免的。（有進(jìn)程進(jìn)程間頻繁切換，或者內(nèi)核態(tài)與用戶態(tài)頻繁切換）

• cpu-migrations 是指程序運(yùn)行期間發(fā)生了xx次CPU遷移，即用戶程序原本在一個(gè)CPU上運(yùn)行，后來(lái)遷移到另一個(gè)CPU

• cycles：處理器時(shí)鐘，一條機(jī)器指令可能需要多個(gè) cycles

• Instructions: 機(jī)器指令數(shù)目。

• 其他可以監(jiān)控的譬如分支預(yù)測(cè)、cache命中,page-faults 是指程序發(fā)生了xx次頁(yè)錯(cuò)誤等

sudo  perf stat -p 13465
root@lyn:/mnt# ps -ux | grep target
root     13465 89.7  0.1   4588  1472 pts/1    R+   17:30   0:07 ./target
root     13467  0.0  0.0   3164   744 pts/0    S+   17:30   0:00 grep target
root@lyn:/mnt# perf stat -p 13465
^C
 Performance counter stats for process id '13465':

      13418.914783      task-clock (msec)         #    1.000 CPUs utilized          
                13      context-switches          #    0.001 K/sec                  
                 0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
                 0      page-faults               #    0.000 K/sec                  
       25072130385      cycles                    #    1.868 GHz                    
          20056061      stalled-cycles-frontend   #    0.08% frontend cycles idle   
        8663621265      stalled-cycles-backend    #   34.55% backend  cycles idle   
       27108898221      instructions              #    1.08  insns per cycle        
                                                  #    0.32  stalled cycles per insn
        3578980615      branches                  #  266.712 M/sec                  
            841545      branch-misses             #    0.02% of all branches        

      13.419173431 seconds time elapsed

參考鏈接

perf top實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前系統(tǒng)的性能統(tǒng)計(jì)信息

sudo perf top -g

用于實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前系統(tǒng)的性能統(tǒng)計(jì)信息。該命令主要用來(lái)觀察整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)，比如可以通過(guò)查看該命令的輸出來(lái)查看當(dāng)前系統(tǒng)最耗時(shí)的內(nèi)核函數(shù)或某個(gè)用戶進(jìn)程。

[.] : user level 用戶態(tài)空間，若自己監(jiān)控的進(jìn)程為用戶態(tài)進(jìn)程，那么這些即主要為用戶態(tài)的cpu-clock占用的數(shù)值
[k]: kernel level 內(nèi)核態(tài)空間
[g]: guest kernel level (virtualization) 客戶內(nèi)核級(jí)別
[u]: guest os user space 操作系統(tǒng)用戶空間
[H]: hypervisor 管理程序
The final column shows the symbol name.

當(dāng) perf 收集調(diào)用鏈時(shí)，開(kāi)銷可以在兩列中顯示為Children和Self 。這里的Self列與沒(méi)有“-g”的列類似：這是每個(gè)函數(shù)花費(fèi)的 CPU 周期百分比。但是Children列在其下方添加了所有調(diào)用函數(shù)所花費(fèi)的時(shí)間。不僅是直系子女，而且是所有后代。對(duì)于調(diào)用圖的葉子，函數(shù)不調(diào)用其他任何東西，Self 和 Children 的值是相等的。但是對(duì)于 main()，它增加了在 f1()<-main() 和 f2()<-main() 中花費(fèi)的時(shí)間。您將第一行讀為：95.61% 的時(shí)間花在調(diào)用 main() 上，而只有 8.19% 的時(shí)間花在 main() 指令上，因?yàn)樗蟛糠謺r(shí)間都在調(diào)用其他函數(shù)。請(qǐng)注意，您可以添加“Self”以覆蓋 100%，但在“Children”中，兒童樣本占多行。這個(gè)想法是在頂部查看占樣本最多的調(diào)用堆棧片段。

有一個(gè)“+”，可以向下查看調(diào)用關(guān)系。

perf record 記錄采集的數(shù)據(jù)

使用 top 和 stat 之后，perf可能已經(jīng)大致有數(shù)了。要進(jìn)一步分析，便需要一些粒度更細(xì)的信息。比如說(shuō)我們已經(jīng)斷

使用 top 和 stat 之后，perf可能已經(jīng)大致有數(shù)了。要進(jìn)一步分析，便需要一些粒度更細(xì)的信息。比如說(shuō)我們已經(jīng)斷定目標(biāo)程序計(jì)算量較大，也許是因?yàn)橛行┐a寫的不夠精簡(jiǎn)。那么面對(duì)長(zhǎng)長(zhǎng)的代碼文件，究竟哪幾行代碼需要進(jìn)一步修改呢？這便需要使用 perf record 記錄單個(gè)函數(shù)級(jí)別的統(tǒng)計(jì)信息，并使用 perf report 來(lái)顯示統(tǒng)計(jì)結(jié)果（perf record表示記錄到文件，perf top直接會(huì)顯示到界面）。

perf record，它可以對(duì)事件進(jìn)行采樣，將采樣的數(shù)據(jù)收集在一個(gè) perf.data 的文件中，這將會(huì)帶來(lái)一定的性能開(kāi)銷，不過(guò)這個(gè)命令很有用，可以用來(lái)找出最占 CPU 的進(jìn)程。

下面的命令對(duì)系統(tǒng) CPU 事件做采樣，采樣時(shí)間為 60 秒，每秒采樣 99 個(gè)事件，-g表示記錄程序的調(diào)用棧。
sudoperf record -F 99 -a -g -- sleep 60

此外我們還可以使用PID監(jiān)控程序perf record -e cpu-clock -g-p pid監(jiān)控 已啟動(dòng)的進(jìn)程；也可以使用程序名監(jiān)控程序perf record -e cpu-clock -g -p grep your_program

-e選項(xiàng)允許您在perf list命令中列出的多個(gè)類別中選擇一個(gè)事件類別。例如，在這里，我們使用-e cpu-clock是指perf record監(jiān)控的指標(biāo)為cpu周期程序運(yùn)行完之后，perf record會(huì)生成一個(gè)名為perf.data的文件（缺省值），如果之前已有，那么之前的perf.data文件會(huì)變?yōu)閜erf.data.old文件

-g選項(xiàng)是告訴perf record額外記錄函數(shù)的調(diào)用關(guān)系，因?yàn)樵緋erf record記錄大都是庫(kù)函數(shù)，直接看庫(kù)函數(shù)，大多數(shù)情況下，你的代碼肯定沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的性能好對(duì)吧？除非是針對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行特定優(yōu)化，所以就需要知道是哪些函數(shù)頻繁調(diào)用這些庫(kù)函數(shù)，通過(guò)減少不必要的調(diào)用次數(shù)來(lái)提升性能

perf record的其他參數(shù)：

• -f：強(qiáng)制覆蓋產(chǎn)生的.data數(shù)據(jù)

• -c：事件每發(fā)生count次采樣一次

• -p：指定進(jìn)程

• -t：指定線程

可以使用ctrl+c中斷perf進(jìn)程，或者在命令最后加上參數(shù)--sleep n(n秒后停止)

• sudo perf report -n可以生成報(bào)告的預(yù)覽。

• sudo perf report -n --stdio可以生成一個(gè)詳細(xì)的報(bào)告。

• sudo perf script可以 dump 出 perf.data 的內(nèi)容。

獲得這個(gè)perf.data文件之后，我們其實(shí)還不能直接查看，下面就需要perf report工具進(jìn)行查看

perf report輸出 record的結(jié)果

如果record之后想直接輸出結(jié)果，使用perf report即可
perf report的相關(guān)參數(shù)：
-i : 指定文件輸出
-k：指定未經(jīng)壓縮的內(nèi)核鏡像文件，從而獲得內(nèi)核相關(guān)信息
--report：cpu按照cpu列出負(fù)載

sudo perf report

Samples: 123K of event 'cycles', Event count (approx.): 36930701307
Overhead  Command          Shared Object                                       Symbol
  18.91%  swapper          [kernel.kallsyms]                                   [k] intel_idle
     5.18%  dev_ui    libQt5lxxx                                    [.] 0x00000000013044c7
    3.20%  dev_ui             libc-2.19.so                                 [.] _int_malloc                                                                                                                                    
1.03%  dev_ui            libc-2.19.so                                  [.] __clock_gettime                                                                                                                                      
   3.04%  todesk           libpixman-1.so.0.38.4                               [.] 0x000000000008cac0
   1.20%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x0000000001307c7a
   0.84%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x000000000143c3f4
   0.73%  Xorg             i965_dri.so                                         [.] 0x00000000007cefe0
   0.65%  todesk           libsciter-gtk.so                                    [.] tool::tslice::xcopy
   0.58%  Xorg             i965_dri.so                                         [.] 0x00000000007cf00e
   0.53%  Xorg             i965_dri.so                                         [.] 0x00000000007cf03c
   0.49%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x0000000001307cb2
   0.48%  Xorg             i965_dri.so                                         [.] 0x00000000007cf06a
   0.44%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x0000000001307cb6
   0.41%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x0000000001307cc0
   0.40%  x-terminal-emul  libz.so.1.2.11                                      [.] adler32_z
   0.40%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x0000000001307c83
   0.38%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x0000000001307cbb
   0.33%  swapper          [kernel.kallsyms]                                   [k] menu_select
   0.32%  gnome-shell      libmutter-clutter-6.so.0.0.0                        [.] clutter_actor_paint
   0.31%  gnome-shell      libgobject-2.0.so.0.6400.6                          [.] g_type_check_instance_is_a
   0.31%  swapper          [kernel.kallsyms]                                   [k] psi_group_change
   0.24%  SDK_Timer-8      [kernel.kallsyms]                                   [k] psi_group_change
   0.24%  todesk           libc-2.31.so                                        [.] __memset_avx2_unaligned_erms
   0.18%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x00000000013044c7
   0.18%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x000000000143c3f0
   0.17%  gnome-shell      libglib-2.0.so.0.6400.6                             [.] g_hash_table_lookup
   0.17%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x000000000143c426
   0.17%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x000000000143c3dd
   0.16%  todesk           [JIT] tid 126593                                    [.] 0x000000000143c3d9
   0.16%  swapper          [kernel.kallsyms]                                   [k] cpuidle_enter_state
   0.16%  SDK_Timer-8      [kernel.kallsyms]                                   [k] syscall_exit_to_user_mode
   0.16%  swapper          [kernel.kallsyms]                                   [k] __sched_text_start

• 在第二行我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)dev_ui ，占用了5.18%，使用了libQt5lxxx庫(kù)， 它本身功能UI顯示，，但是占用較高的CPU，說(shuō)明調(diào)用該庫(kù)存在問(wèn)題（代碼本身問(wèn)題），需要對(duì)調(diào)用該庫(kù)的代碼進(jìn)行檢查。

• 第三行l(wèi)ibc-2.19.so [.] _int_malloc 這是常用的malloc操作，由于對(duì)代碼比較熟悉，在這個(gè)過(guò)程中不應(yīng)該有這么多次申請(qǐng)內(nèi)存，說(shuō)明代碼本身有問(wèn)題，需要對(duì)申請(qǐng)動(dòng)態(tài)內(nèi)存的代碼進(jìn)行檢查

• 第四行行 __clock_gettime 這個(gè)是由于計(jì)時(shí)需要，需要頻繁獲取時(shí)間，通常是指 gettimeofday()函數(shù)

• 整個(gè)統(tǒng)計(jì)顯示有很多task-clock占用是由于kernel.kallsyms導(dǎo)致，同時(shí)也驗(yàn)證了對(duì)perf stat獲得的數(shù)據(jù)的初步判斷，即CPU飆升也與頻繁的CPU遷移（內(nèi)核態(tài)中斷用戶態(tài)操作）導(dǎo)致，解決辦法是采用CPU綁核

也許有的人會(huì)奇怪為什么自己完全是一個(gè)用戶態(tài)的程序?yàn)槭裁催€會(huì)統(tǒng)計(jì)到內(nèi)核態(tài)的指標(biāo)？一是用戶態(tài)程序運(yùn)行時(shí)會(huì)受到內(nèi)核態(tài)的影響，若內(nèi)核態(tài)對(duì)用戶態(tài)影響較大，統(tǒng)計(jì)內(nèi)核態(tài)信息可以了解到是內(nèi)核中的哪些行為導(dǎo)致對(duì)用戶態(tài)產(chǎn)生影響；二則是有些用戶態(tài)程序也需要依賴內(nèi)核的某些操作，譬如I/O操作+ 4.93% dev_ui libcurl-gnutls.so.4.3.0 [.] 0x000000000001e1e0 ，左邊的加號(hào)代表perf已經(jīng)記錄了該調(diào)用關(guān)系，按enter鍵可以查看調(diào)用關(guān)系，perf監(jiān)控該進(jìn)程結(jié)果記錄到很多內(nèi)核調(diào)用，說(shuō)明該進(jìn)程在運(yùn)行過(guò)程中，有可能被內(nèi)核態(tài)任務(wù)頻繁中斷，應(yīng)盡量避免這種情況，對(duì)于這個(gè)問(wèn)題我的解決辦法是采用綁核，譬如機(jī)器有8個(gè)CPU，那么我就綁定內(nèi)核操作、中斷等主要在0-5CPU，GW由于有兩個(gè)線程，分別綁定到6、7CPU上。

注意：調(diào)優(yōu)應(yīng)該將注意力集中到百分比高的熱點(diǎn)代碼片段上，假如一段代碼只占用整個(gè)程序運(yùn)行時(shí)間的 0.1%，即使您將其優(yōu)化到僅剩一條機(jī)器指令，恐怕也只能將整體的程序性能提高 0.1%。俗話說(shuō)，好鋼用在刀刃上.

參考文章：鏈接

也可以用關(guān)鍵詞篩選
使用了sudo perf report可以查看當(dāng)前perf.data的數(shù)據(jù)，但是當(dāng)你代碼調(diào)用很多時(shí)候不好進(jìn)行分析查看，這個(gè)時(shí)候我們就可以選擇我們需要關(guān)注的重點(diǎn)信息查看，提高效率。例如以下的futex_wait：

選中之后，使用--call-graph ,,,,callee --symbol-filter =后面增加你需要篩選監(jiān)控的類型就可以單獨(dú)顯示了。

sudo perf report --call-graph ,callee –symbol-filter=futex_wait

這篇文章可以更多的幫助你理解filter：鏈接

perf diff進(jìn)行兩次record對(duì)比

我們多次perf record之后，當(dāng)前路徑下會(huì)有兩個(gè)perf.data 和perf.data.old文件，分別是本次和上次record的記錄，這個(gè)時(shí)候我們可以通過(guò)perf diff進(jìn)行對(duì)比優(yōu)化的結(jié)果。

sudo perf diff perf.data perf.data.old

介紹一些了perf細(xì)節(jié)使用的描繪，再給大家分享一個(gè)perf詳細(xì)使用介紹的網(wǎng)址，大家對(duì)于perf介紹中有需要繼續(xù)深入探索的部分，可以點(diǎn)擊以下鏈接進(jìn)行學(xué)習(xí)。

perf Examples詳細(xì)的使用介紹

鏈接：https://www.brendangregg.com/perf.html

Linux Perf commands命令介紹使用
鏈接：https://linuxhint.com/linux-perf-commands/

火焰圖的制作

CPU 的性能，它可以將消耗 CPU 時(shí)間比較大的用戶程序調(diào)用棧打印出來(lái)，并生成火焰圖。通過(guò)分析火焰圖的頂層的顯示，我們就可以很直觀的查看我們函數(shù)的性能情況了。

這個(gè)是自己ubuntu20系統(tǒng)做捕獲的火焰圖顯示

• x軸表示采樣次數(shù)或者頻率，如果一個(gè)函數(shù)在 x 軸占據(jù)的寬度越寬，就表示它被抽到的次數(shù)多，即執(zhí)行的時(shí)間長(zhǎng)。注意，x 軸不代表時(shí)間，而是所有的調(diào)用棧合并后，按字母順序排列的。

• y 軸表示調(diào)用棧，每一層都是一個(gè)函數(shù)。調(diào)用棧越深，火焰就越高，頂部就是正在執(zhí)行的函數(shù)，下方都是它的父函數(shù)。

火焰圖就是看頂層的哪個(gè)函數(shù)占據(jù)的寬度最大。只要有"平頂"（plateaus），就表示該函數(shù)可能存在性能問(wèn)題。

參考：鏈接1;鏈接2

具體步驟：

• 1 首先，在 Ubuntu 安裝 perf 工具：

• 2 再?gòu)膅ithub下載分析腳本
  git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

• 3 使用perf script工具對(duì)perf.data進(jìn)行解析
  perf script -i perf.data &> perf.unfold
  生成火焰圖通常的做法是將 perf.unfold 拷貝到本地機(jī)器，在本地生成火焰圖

• 4 將perf.unfold中的符號(hào)進(jìn)行折疊
  FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded

• 5 最后生成svg圖
  FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
  生成火焰圖可以指定參數(shù)，–width 可以指定圖片寬度，–height 指定每一個(gè)調(diào)用棧的高度，生成的火焰圖，寬度越大就表示CPU耗時(shí)越多。

注：如果svg圖出現(xiàn)unknown函數(shù)，使用如下命令

sudo perf record -e cpu-clock--call-graph dwarf-p pid

范例：perf record -e cpu-clock -g -p 29713 --call-graph dwarf使用–call-graph dwarf 之后record生成的perf.data很大，大家生成的時(shí)候要時(shí)刻注意設(shè)備剩余空間是否足夠

實(shí)際測(cè)試范例

如圖一段代碼
main -> do_main -> foo -> bar
其中 foo 函數(shù)和 bar 各有一個(gè)for循環(huán)，用來(lái)表示代碼時(shí)間運(yùn)行消耗的cpu

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
void bar(){
//   usleep(40*1000);
  /* do something here */
  for(int i=0;i< 4000;i++)
  {

  }
}

void foo(){
//   usleep(60*1000);
  for(int i=0;i< 5700;i++)
  {
      
  }      
  bar();
}

void do_main() {
  foo();
}

int main(int argc,char** argv){
    while(1)
    {
        do_main();
    }
}

運(yùn)行代碼之后進(jìn)行 top實(shí)時(shí)查看（因?yàn)槲业脑O(shè)備默認(rèn)都是sudo權(quán)限，所以以下命令都不用前綴sudo）

ps -xu | grep target

perf top -e cpu-clock -p 29713

發(fā)現(xiàn) foo 占用 60%cpu時(shí)間，而bar占用40%時(shí)間，和for循環(huán)展示的大致一樣

perf record -e cpu-clock -g -p 29713

ctrl + c停止記錄，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前目錄下保存了文件perf.data

使用report查看
perf report -i perf.data

對(duì)比兩者差異，因?yàn)橹皇菃渭冇涗泝纱危a沒(méi)有修改，所以沒(méi)有差異
perf diff perf.data perf.data

perf script -i perf.data &> perf.unfold

FlameGraph/stackcollapse-perf.pl test_data/perf.unfold &> test_data/perf.folded

拷貝到主機(jī)端進(jìn)行轉(zhuǎn)換成火焰圖
FlameGraph/flamegraph.pl test_data/perf.folded > test_data/perf.svg

大家可以看到這個(gè)cpu占用關(guān)系，火焰圖的頂層是個(gè)大平層，說(shuō)明這段代碼cpu單個(gè)函數(shù)foo和bar占用率太高，這段代碼優(yōu)化空間很大。

結(jié)語(yǔ)

這就是我自己的一些perf使用分享。如果大家有更好的想法和需求，也歡迎大家加我好友交流分享哈。

作者：良知猶存，白天努力工作，晚上原創(chuàng)公號(hào)號(hào)主。公眾號(hào)內(nèi)容除了技術(shù)還有些人生感悟，一個(gè)認(rèn)真輸出內(nèi)容的職場(chǎng)老司機(jī)，也是一個(gè)技術(shù)之外豐富生活的人，攝影、音樂(lè) and 籃球。關(guān)注我，與我一起同行。

原文標(biāo)題：perf性能分析工具使用分享