Linux性能分析工具与图形化方法

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做者：赵坤|腾讯魔王工做室后台开发工程师

在项目开发中，常常会遇到程序启动时间过长、CPU使用率太高等问题，这个时候须要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点。本文介绍三个经常使用的工具的入门级使用及图形化方法，供你们参考。

本文介绍Perf、gprof和Valgrind三个性能分析工具，及其分析结果图形化的方法，旨在让你们更快的上手使用工具。出于篇幅的限制，本文不会对每种工具的使用参数及结果分析作详细的介绍，只作入门级的使用说明，更多详细的说明你们请Google一下。

每一个工具的介绍会分红简介、使用说明、图形化方法三个部分。

每种工具的结果都会基于下面这段代码：

#include <unistd.h>using namespace std;#define NUM 500000void init(int* int_array){
for(int i=0;i<NUM;i++){
int_array[i]=i;
}}void accu(int* int_array,long& sum ){
for(int i=0;i<NUM;i++){
sum+=int_array[i];
usleep(3);
}}int main(){
int int_array[NUM];
init(int_array);
long sum=0;
accu(int_array,sum);}

这段代码在普通PC上执行了31s，最大CPU使用率为8.3%

Perf1.1 简介

Perf是内置于Linux内核源码树中的性能剖析(profiling)工具。其基于事件采样原理，以性能事件为基础，经常使用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位。

1.2 使用

perf的使用能够分为两种方式：

1. 直接使用perf启动服务

2. 挂接到已启动的进程

第一种方式不须要root权限，第二种方式须要root权限

基于入门级使用这一前提，直接介绍一下使用方式：

perf record -e cpu-clock -g ./run
或者
perf record -e cpu-clock -g -p 4522

使用ctrl+c中断perf进程，或者在程序执行结束后，会产生perf.data的文件，使用

perf report

会产生结果分析，如图

1.3 图形化方法

perf的结果能够生成火焰图。生成火焰图须要借助Flame Graph

Flame Graph项目位于GitHub:

https://github.com/brendangregg/FlameGraph

clone代码或者直接下载压缩包到服务器上。以压缩包为例，是一个命名为：FlameGraph-master.zip的文件，假设其解压后的目录为：/data

基于1.2产生的perf.data，后续步骤以下：

一、使用perf script工具对perf.data进行解析perf script -i perf.data &> perf.unfold
二、将perf.unfold中的符号进行折叠：/data/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
三、最后生成svg图：/data/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg

生成的火焰图以下：

关于火焰图的含义及分析网上有不少文章，这里再也不赘述

Gprof2.1 简介

gprof用于监控程序中每一个方法的执行时间和被调用次数，方便找出程序中最耗时的函数。在程序正常退出后，会生成gmon.out文件，解析这个文件，能够生成一个可视化的报告

2.2 使用方法

使用gprof，须要在编译时，加入-pg选项

另外只有在程序正常退出后才会生成gmon.out，kill进程的方法是无法生成gmon.out的。对于那些线程会一直run的服务，须要修改代码，让程序在某个时间点中止。

从新编译后，正常启动程序便可；而后在程序运行结束后，会生成gmon.out文件

使用以下命令，生成报名文件（其中run是二进制的名字）：

gprof -b run gmon.out >>report.txt

report.txt打开以下图所示：

2.3 图形化方法

gprof的结果文件须要借助gprof2dot.py和graphviz来展现

使用gprof2dot.py生成dot文件

python gprof2dot.py report.txt >report.dot

须要说明的是，这里要求服务器已经安装了python，而且要求gprof2dot.py与安装的python版本匹配。这二者是否匹配是一个须要运气、而且解决起来很无聊的事情，个人服务器上安装的python是2.6.6，第一次从网上下载的gprof2dot-2017.9.19与python版本就不匹配，执行会出错。目前使用的版本与2.6.6是兼容的，若是须要能够与我联系。

dot的打开须要graphviz工具，我是在windows下安装的graphviz，这个工具下载很简单。下载后使用gvedit.ext打开前一个步骤产生的report.dot文件便可

这个图显的有些萌萌哒，这是由于咱们的程序写的比较简单，对于通常的业务而言，这个图会比较复杂。

Valgrind3.1 简介

valgrind不是linux的原生工具，须要自行安装。valgrind自身包含了多个工具：

• Memcheck：用于内存泄漏检查

• Callgrind：用于性能分析，会收集程序运行时间和调用关系

• 以及Cachegrind、Helgrind等

这里咱们主要使用的Callgrind工具

3.2 使用方法

首先须要安装valgrind：

http://valgrind.org/downloads/valgrind-3.12.0.tar.bz2

解压安装包后，顺次执行：./configue 、make、make install 就能够了

使用valgrind来分析性能，必须使用valgrind来启动程序：

valgrind --tool=callgrind --separate-threads=yes ./run

--separate-threads是指是否按线程来分别统计，若是不加，会将全部线程的结果打到一个文件里；不然会按线程分别打印到不一样文件里。

程序执行结束后，会生成形如：callgrind.out.4263-01的文件。这个文件直接分析起来有些困难，必须借助图形化的方式来浏览

3.3 图形化方法

valgrind的图形化须要借助kcachegrind.exe，你们能够自行下载，下载后在windows运行便可。这是打开callgrind.out.4263-01的结果：

4工具比较

对于咱们的需求：定位执行时间最长、占用CPU最多的函数 来讲，这三个工具均可以达到目的。但这三者之间仍是有必定的差距：

4.1 启动方式

Perf虽然能够挂接进程但须要root权限。在普通权限下，Perf和Valgrind必须使用前缀启动的方式来启动程序，这在某种程度上会影响到程序的性能。咱们在压测的过程当中发现使用Valgrind启动的时候，能够支持的在线总人数比直接运行程序要少不少。

4.2 程序侵入

Perf和Valgrind都不须要修改Makefile或者程序，但gprof须要从新编译文件，而且对于线程一直run的服务，还须要修改代码让其天然退出，这在必定程序上侵入了程序。但从对性能影响上来看，gprof能够最大限制的保留原程序的性能

4.3 结果展现

gprof的结果是一颗倒树，这颗树展现了从根到叶子的全部结点的时间消耗；perf的是一个金字塔，与gprof有殊途同归之妙；Valgrind的结果是一条单路，指出的是某条调用路径上的时间消耗，并非一个全局的展现。

4.4 监控原理

这是一个很专业的话题，目前对三者的监控原理尚未摸的太透，因此这里暂时空着。你们有兴趣能够先行研究。

问答

linux实时调度算法？

Linux中的多线程处理？

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