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Linux基础复学（7）- 性能分析工具perf

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前言

perf是Linux内置的性能分析工具，主要是利用了硬件技术单元比如CPU, PMU和软件的计数，软件计数器及跟踪点。
perf的源码在Linux内核源码的tools/perf下。

perf

perf包含许多二级命令，实现不同的功能：

perf

perf list

list显示系统支持的事件类型，主要有hardware, software, tracepoint三类：

  • hardware PMU单元产生的事件
  • software 内核产生的事件，比如进程切换
  • tracepoint 内核静态跟踪点触发的事件

perf record

record用来采集数据并存储到文件中，然后可以使用report命令分析数据。

record有如下几个选项：

  • e 选择一个事件
  • a 全系统范围内采集
  • p 指定一个进程ID
  • o 指定要输出的文件，默认是perf.data
  • g 使能函数调用图功能， 分析时 可以查看调用栈
  • C 只采集某个CPU的数据

report常见的几个选项

  • i 输入待分析的数据文件，默认perf.data
  • g 生产函数调用关系图
  • sort 分类统计信息，比如pid, comm, cpu等

perf stat

stat通过概括，精简的方式对被调试的程序分析展示运行的整体情况，汇总数据，包含如下选项：

  • a 显示所有CPU的统计信息
  • c 显示指定CPU的统计信息
  • e 指定要显示的事件
  • p 指定要显示的进程的ID
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root@keep-Inspiron-3020-S:/home/keep# perf stat -p 5353

 Performance counter stats for process id '5353':

         24,937.97 msec task-clock                       #    0.996 CPUs utilized   真正占用处理器的时间          
                94      context-switches                 #    3.769 /sec                      
                 1      cpu-migrations                   #    0.040 /sec            程序运行期间处理器迁移的次数
                 0      page-faults                      #    0.000 /sec             发生缺页异常的次数
     <not counted>      cpu_atom/cycles/                                                        (0.00%)
   129,338,465,839      cpu_core/cycles/                 #    5.186 GHz                       
     <not counted>      cpu_atom/instructions/                                                  (0.00%)
   434,900,571,908      cpu_core/instructions/                                                
     <not counted>      cpu_atom/branches/                                                      (0.00%)
    82,583,280,228      cpu_core/branches/               #    3.312 G/sec                     
     <not counted>      cpu_atom/branch-misses/                                                 (0.00%)
            53,783      cpu_core/branch-misses/                                               
             TopdownL1 (cpu_core)                 #     40.7 %  tma_backend_bound      
                                                  #      0.0 %  tma_bad_speculation    
                                                  #      6.0 %  tma_frontend_bound     
                                                  #     53.3 %  tma_retiring           

      25.025841987 seconds time elapsed

perf top

top命令按占比列出CPU使用比较多的进程，包含以下选项：

  • e 指定要分析的事件
  • p 分析指定进程
  • k 指定内核映像路径
  • K 不显示内核或者内核模块的符号
  • U 不显示用户态程序的符号
  • g 显示函数调用关系

perf

火焰图

下载https://github.com/brendangregg/FlameGraph仓库代码

  1. 首先使用perf record 采集数据生成 perf.data文件
  2. 使用perf script -i perf.data &> perf.unfold 解析
  3. ./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
  4. ./flamegraph.pl perf.folded > perf.svg 生成火焰图

y轴代表调用栈，每一层都是一个函数调用，栈越深则火焰越高，调用关系是从下而上的，即下层函数调用了上层函数。
x轴代表抽样数，一个函数在x轴占据的宽度越宽，则表示它被抽样到的次数也就越多，也就是说它执行的时间越长。

constructor函数编译成静态库后不生效

最近在项目中，为了解耦合代码，使用__attribute__((constructor)) 函数将一些信息在程序运行前自动注入全局变量，当库代码编译成动态库时，的确可以正常工作。但是，编译成静态库的时候，就不生效了。

上网查了一下，大概就是编译成静态库时，链接器会把那些没有被调用到的函数优化掉，因此在最终程序中就没有相关函数了，解决办法就是在链接的时候，在静态库前后添加-Wl,–whole-archive和-Wl,–no-whold-archive，亲测有效！

更多

perf是一个工具，可以帮助我们定位到程序的瓶颈，修改就要看具体的代码了，不断的尝试优化，以达到更优的性能。

今天软考出成绩了，好伤心，没有通过，挂在案例了，最担心的论文反而通过了。案例也的确是练习的不多，下半年再考一次吧，好好学习还是学到了不少东西，结果很重要，但过程也很精彩！

Jsjrk

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