开源性能可视化工具——FlameScope模式识别

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FlameScope是一个新的开源性能可视化工具，它使用次秒级偏移热图和火焰图来分析周期活动、方差、扰动。咱们在Netflix TechBlog上面，发表了技术文章Netflix FlameScope，以及工具的源代码。火焰图很好理解，次秒级偏移热图理解起来要困难些（我最近发明的它）。FlameScope能够该帮助你理解后者。

总而言之，次秒级偏移热图是这样的：x轴是一整秒，y轴是这一秒里的几分之一秒。这每一个几分之一秒都被称做一个桶（或者说盒），表示这几分之一秒里，事件数量的聚合。盒子颜色深度表示发生的次数，颜色越深表示次数越多。

下图一个真实的CPU上的次秒级偏移热图样本:

这张图中能分析出什么信息来呢？为了能把各类不一样模式区分开来展现，我在这篇文章里先画了一些人工合成的样本。实际使用FlameScope工具时，能够选择你的各个模式，还能生成火焰图，显示对应的代码路径（这里我不展现火焰图）。

周期活动

1 . 一个线程，每秒一次

线程在每秒钟内的一样的偏移里醒来，作几毫秒的工做，而后回到睡眠。

2 . 一个线程，两次每秒

每500ms唤醒一次。既多是两个线程，也多是一个线程500ms 唤醒一次。

3 . 两个线程

看起来像两个线程均1s唤醒一次

4 . 一个忙等待线程，每秒一次

这个线程作约20ms的工做，而后睡1s。这是一个常见的模式，致使每秒钟唤醒抵消匍匐前进。

5 . 一个忙等待线程,两次每秒

每500ms唤醒一次。有多是单线程程序，每秒唤醒两次。

6 . 一个计算较密集的忙等线程

斜率高，每秒作更多的工做，大约是80毫秒。

7 . 一个计算较不密集的忙等线程

斜率低，每秒作的工做较少，可能只有几毫秒。

8 . 一个忙等待线程，每5秒钟唤醒一次

如今5秒唤醒一次。

咱们能够根据夹角和唤醒的时间间隔，计算每一个唤醒的CPU繁忙时间:
busy_time = (1000 ms / (热图行数 时间长度) tan(夹角)
例如45°夹角的线：
busy_time = (1000 ms / (50 1)) tan(45) = 20ms

方差

9 . cpu利用率100%

这是CPU彻底被用满的样子

10 . cpu利用率50%

真实的工做负载更像是这样，是由短请求、随机到达组成的。

11 . cpu利用率25%

相同的工做负载类型，大小在25%。

12 . cpu利用率5%

相同的工做负载类型，大小在5%。

13 . 负载增长

在2分钟的尺度上，负载在变重。

14 . 变化的负荷

每30秒就有5秒的工做负载较重。

扰动

15 . CPU扰动

时不时地全部CPU都满载个100ms。（好比垃圾回收）

16 . CPU阻塞

时不时地全部CPU都空载个100ms。（好比等I/O）

17 . 单线程阻塞

时不时地，只有一个CPU没有idle（表现为粉红色长条，而不是白色长条）。（好比全局锁）

最后这个模式颇有趣：它发生在一个当前运行的线程持有一把锁，而其它全部线程都阻塞在这把锁上。
那么该线程在作什么呢？点击FlameScope的粉色线，就能看到此时的火焰图。复杂的性能问题马上变简单。

总结

你能从这张图中分析出什么结论？

实际使用FlameScope工具时，能够选择你的各个模式，还能生成火焰图，显示对应的代码路径。

我和同事Martin Spier（也是该工具的主开发人员）11月8日在LinkedIn性能meetup上发表演讲。

祝你使用FlameScope愉快，欢迎截图分享你遇到有趣的模式!

Brendan

实践

须要补充的是，做者最新的工做，将强大的Differential Flame Graph也集成到FlameScope中了，如今交互式地在FlameScope上，选择两个测试集以及对应的时间段，对比两个测试组的事件采样。

我在使用FlameScope时，发现并fix了FlameScope的若干bug。也包括Differential Flame Graph跑不起来的一些bug。以后我便用它来进行了一些性能问题的复现。还发现其中一些有趣的模式。

首先，我想分析两个测试组的调度特征。我对他们分别进行了perf sched record采样，并使用FlameScope进行了数据可视化。

性能好的分组

客户端


服务端

性能差的分组

客户端

服务端

咱们发现性能差的分组，有大量的调度事件，并且发生地很是均匀。性能好的分组则是周期性地繁忙工做若干毫秒（深红色长条），咱们还能发现背景里有周期性的轻松任务（浅红色长条）

这个对比，给了咱们这两个测试集的调度特征一个直观的感觉。但看来分析问题须要借助更多的信息。

因而我使用了Differential Flame Graph分析两个测试集的完整调用栈上的采样。

该图便给出一个重要线索，两个测试集最重大的区别，在vfs_write->do_sync_write->sock_aio_write->inet_sendmsg->copy_user_enhanced_fast_string这条路径上。（注意因为内核编译优化等缘由，调用路径略有不许确）

性能好的测试组，多调用了不少次copy_user_enhanced_fast_string，性能差测试组的则不多。

以后的工做便于FlameScope关系不大了。这即是我使用FlameScope工具进行测试和性能调优的一个实践。Bredan Gregg大神主导的这个软件，对性能数据阐释的直观性真的太强了~

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本文做者：噜噜噜噜噜

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