Linux下用火焰图进行性能分析

LDD-LinuxDeviceDrivers/study/debug/tools/perf/flame_graph

CPU

flame graph

1 火焰图简介

Brendan D. Gregg

1.1 火焰图

On-CPU

Off-CPU

Memory

Hot/Cold

Differential

Blazing Performance with Flame Graphs

CPU

Tracer

Linux

perf

systemtap

perf

Linux Kernel

Linux

Linux Profiling at Netflix

Broken stacks

systemtap

Nginx

Nginx

nginx-systemtap-toolkit

nginx

C/CPP

sample-bt

DEMO

sample-bt-off-cpu

DEMO

1.2 On/Off-CPU 火焰图

On-CPU

Off-CPU

CPU

On-CPU

IO

Off-CPU

CPU

On-CPU

CPU

IO

Off-CPU

On-CPU

Off-CPU

CPU

ab

-k

wrk

1.3 火焰图可视化生成器

Brendan D. Gregg

Flame Graph

Flame Graph

GitHub

git

clone

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git[/code] 
生成和创建火焰图需要如下几个步骤

流程
描述
脚本
捕获堆栈
使用 
perf/systemtap/dtrace
 等工具抓取程序的运行堆栈
perf/systemtap/dtrace
折叠堆栈
trace
 工具抓取的系统和程序运行每一时刻的堆栈信息, 需要对他们进行分析组合, 将重复的堆栈累计在一起, 从而体现出负载和关键路径
FlameGraph
 中的 
stackcollapse
 程序
生成火焰图
分析 stackcollapse 输出的堆栈信息生成火焰图
flamegraph.pl
不同的 trace 工具抓取到的信息不同, 因此 
Flame Graph
 提供了一系列的 
stackcollapse
 工具.

stackcollapse
描述
stackcollapse.pl
for DTrace stacks
stackcollapse-perf.pl
for Linux perf_events “perf script” output
stackcollapse-pmc.pl
for FreeBSD pmcstat -G stacks
stackcollapse-stap.pl
for SystemTap stacks
stackcollapse-instruments.pl
for XCode Instruments
stackcollapse-vtune.pl
for Intel VTune profiles
stackcollapse-ljp.awk
for Lightweight Java Profiler
stackcollapse-jstack.pl
for Java jstack(1) output
stackcollapse-gdb.pl
for gdb(1) stacks
stackcollapse-go.pl
for Golang pprof stacks
stackcollapse-vsprof.pl
for Microsoft Visual Studio profiles
2  用 perf 生成火焰图
2.1   perf 采集数据
让我们从 
perf
 命令(
performance
 的缩写)讲起, 它是 
Linux
 系统原生提供的性能分析工具, 会返回 
CPU
 正在执行的函数名以及调用栈(
stack
)

sudo perf record -F 99 -p 3887 -g -- sleep 30




perf record
 表示采集系统事件, 没有使用 
-e
 指定采集事件, 则默认采集 
cycles
(即 
CPU clock
 周期), 
-F 99
 表示每秒 
99
 次, 
-p 13204
 是进程号, 即对哪个进程进行分析, 
-g
 表示记录调用栈, 
sleep 30
 则是持续 
30
 秒.

-F
 指定采样频率为 
99Hz
(每秒
99
次), 如果 
99次
 都返回同一个函数名, 那就说明 
CPU
 这一秒钟都在执行同一个函数, 可能存在性能问题.

运行后会产生一个庞大的文本文件. 如果一台服务器有 
16
 个  
CPU
, 每秒抽样 
99
 次, 持续 
30
 秒, 就得到 
47,520
 个调用栈, 长达几十万甚至上百万行.

为了便于阅读, 
perf record
 命令可以统计每个调用栈出现的百分比, 然后从高到低排列.

sudo perf report -n --stdio




2.2   生成火焰图
首先用 
perf script
 工具对 
perf.data
 进行解析

# 生成折叠后的调用栈
perf script -i perf.data &> perf.unfold


将解析出来的信息存下来, 供生成火焰图

首先用 
stackcollapse-perf.pl
 将 perf 解析出的内容 
perf.unfold
 中的符号进行折叠 :

# 生成火焰图
./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded


最后生成 
svg
 图

./flamegraph.pl perf.folded > perf.svg


我们可以使用管道将上面的流程简化为一条命令

perf script | FlameGraph/stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > process.svg




3  解析火焰图
最后就可以用浏览器打开火焰图进行分析啦.

3.1   火焰图的含义
火焰图是基于 
stack
 信息生成的 
SVG
 图片, 用来展示 
CPU
 的调用栈。

y
 轴表示调用栈, 每一层都是一个函数. 调用栈越深, 火焰就越高, 顶部就是正在执行的函数, 下方都是它的父函数.

x
 轴表示抽样数, 如果一个函数在 
x
 轴占据的宽度越宽, 就表示它被抽到的次数多, 即执行的时间长. 注意, 
x
 轴不代表时间, 而是所有的调用栈合并后, 按字母顺序排列的.

火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大. 只要有 “平顶”(
plateaus
), 就表示该函数可能存在性能问题。

颜色没有特殊含义, 因为火焰图表示的是 
CPU
 的繁忙程度, 所以一般选择暖色调.

3.2   互动性
火焰图是 
SVG
 图片, 可以与用户互动.

鼠标悬浮

火焰的每一层都会标注函数名, 鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比

点击放大

在某一层点击，火焰图会水平放大，该层会占据所有宽度，显示详细信息。

左上角会同时显示 “Reset Zoom”, 点击该链接, 图片就会恢复原样.

搜索

按下 Ctrl + F 会显示一个搜索框，用户可以输入关键词或正则表达式，所有符合条件的函数名会高亮显示.

3.3   局限
两种情况下, 无法画出火焰图, 需要修正系统行为.

调用栈不完整

当调用栈过深时，某些系统只返回前面的一部分（比如前10层）。

函数名缺失

有些函数没有名字，编译器只用内存地址来表示（比如匿名函数）。

3.4   浏览器的火焰图
Chrome
 浏览器可以生成页面脚本的火焰图, 用来进行 
CPU
 分析.

打开开发者工具, 切换到 
Performance
 面板. 然后, 点击”录制” 按钮, 开始记录数据. 这时, 可以在页面进行各种操作, 然后停止”录制”.

这时, 开发者工具会显示一个时间轴. 它的下方就是火焰图.

浏览器的火焰图与标准火焰图有两点差异 : 它是倒置的(即调用栈最顶端的函数在最下方); 
x
 轴是时间轴, 而不是抽样次数.

4  红蓝分叉火焰图
参考 http://www.brendangregg.com/blog/2014-11-09/differential-flame-graphs.html

幸亏有了 
CPU
 火焰图(
flame graphs
), 
CPU
 使用率的问题一般都比较好定位. 但要处理性能回退问题, 就要在修改前后或者不同时期和场景下的火焰图之间, 不断切换对比, 来找出问题所在, 这感觉就是像在太阳系中搜寻冥王星. 虽然, 这种方法可以解决问题, 但我觉得应该会有更好的办法.

所以, 下面就隆重介绍 红/蓝差分火焰图(red/blue differential flame graphs)

4.1   红蓝差分火焰图示例


上面是一副交互式 
SVG
 格式图片. 图中使用了两种颜色来表示状态, 红色表示增长, 蓝色表示衰减.

这张火焰图中各火焰的形状和大小都是和第二次抓取的 
profile
 文件对应的 
CPU
 火焰图是相同的. (其中, 
y
 轴表示栈的深度, 
x
 轴表示样本的总数, 栈帧的宽度表示了 
profile
 文件中该函数出现的比例, 最顶层表示正在运行的函数, 再往下就是调用它的栈).

在下面这个案例展示了, 在系统升级后, 一个工作载荷的 
CPU
 使用率上升了. 下面是对应的 
CPU
 火焰图(
SVG
 格式)



通常, 在标准的火焰图中栈帧和栈塔的颜色是随机选择的. 而在红/蓝差分火焰图中, 使用不同的颜色来表示两个 
profile
 文件中的差异部分.

在第二个 
profile
 中 
deflate_slow( )
 函数以及它后续调用的函数运行的次数要比前一次更多, 所以在上图中这个栈帧被标为了红色. 可以看出问题的原因是ZFS的压缩功能被启用了, 而在系统升级前这项功能是关闭的.

这个例子过于简单, 我甚至可以不用差分火焰图也能分析出来. 但想象一下, 如果是在分析一个微小的性能下降, 比如说小于5%, 而且代码也更加复杂的时候, 问题就为那么好处理了.

4.2   红蓝差分火焰图简介
这个事情我已经讨论了好几年了, 最终我自己编写了一个我个人认为有价值的实现。它的工作原理是这样的 :

抓取修改前的堆栈 
profile1
 文件

抓取修改后的堆栈 
profile2
 文件

使用 
profile2
 来生成火焰图. (这样栈帧的宽度就是以
profile2
 文件为基准的)

使用 “2-1” 的差异来对火焰图重新上色. 上色的原则是, 如果栈帧在 
profile2
 中出现出现的次数更多, 则标为红色, 否则标为蓝色. 色彩是根据修改前后的差异来填充的.

这样做的目的是, 同时使用了修改前后的 
profile
 文件进行对比, 在进行功能验证测试或者评估代码修改对性能的影响时，会非常有用. 新的火焰图是基于修改后的 
profile
 文件生成(所以栈帧的宽度仍然显示了当前的CPU消耗). 通过颜色的对比，就可以了解到系统性能差异的原因。

只有对性能产生直接影响的函数才会标注颜色（比如说，正在运行的函数），它所调用的子函数不会重复标注。

4.3   生成红/蓝差分火焰图
作者的 
GitHub
 仓库 
FlameGrdph
 中实现了一个程序脚本，
difffolded.pl
 用来生成红蓝差分火焰图. 为了展示工具是如何工作的, 用    Linux perf_events    来演示一下操作步骤. 你也可以使用其他 
profiler/tracer
.

抓取修改前的profile 1文件:

#   抓取数据
perf record -F 99 -a -g -- sleep 30
#   解析数据生成堆栈信息
perf script > out.stacks1
#   折叠堆栈
./stackcollapse-perf.pl ../out.stacks1 > out.folded1


一段时间后 (或者程序代码修改后), 抓取   profile 2` 文件

#   抓取数据
perf record -F 99 -a -g -- sleep 30
#   解析数据生成堆栈信息
perf script > out.stacks2
#   折叠堆栈
./stackcollapse-perf.pl ../out.stacks2 > out.folded2


生成红蓝差分火焰图

./difffolded.pl out.folded1 out.folded2 | ./flamegraph.pl > diff2.svg


difffolded.pl
 只能对 “折叠” 过的堆栈 
profile
 文件进行操作, 折叠操作 是由前面的 
stackcollapse
 系列脚本完成的. 脚本共输出 
3
 列数据, 其中一列代表折叠的调用栈, 另两列为修改前后 
profile
 文件的统计数据.

func_a;func_b;func_c 31 33
[...]


在上面的例子中 “funca()->funcb()->func_c()” 代表调用栈，这个调用栈在   profile1
文件中共出现了
31
次, 在
profile2
文件中共出现了
33
次. 然后, 使用
flamegraph.pl
脚本处理这
3` 列数据, 会自动生成一张红/蓝差分火焰图.

再介绍一些有用的选项：

其他选项
描述
difffolded.pl -n
这个选项会把两个profile文件中的数据规范化，使其能相互匹配上。如果你不这样做，抓取到所有栈的统计值肯定会不相同，因为抓取的时间和CPU负载都不同。这样的话，看上去要么就是一片红（负载增加），要么就是一片蓝（负载下降）。-n选项对第一个profile文件进行了平衡，这样你就可以得到完整红/蓝图谱
difffolded.pl -x
这个选项会把16进制的地址删掉。 profiler时常会无法将地址转换为符号，这样的话栈里就会有16进制地址。如果这个地址在两个profile文件中不同，这两个栈就会认为是不同的栈，而实际上它们是相同的。遇到这样的问题就用-x选项搞定
flamegraph.pl –negate
用于颠倒红/蓝配色。 在下面的章节中，会用到这个功能
4.4   不足之处
虽然红/蓝差分火焰图很有用, 但实际上还是有一个问题 : 如果一个代码执行路径完全消失了, 那么在火焰图中就找不到地方来标注蓝色. 你只能看到当前的 
CPU
 使用情况, 而不知道为什么会变成这样.

一个办法是, 将对比顺序颠倒, 画一个相反的差分火焰图. 例如 :



上面的火焰图是以修改前的 
profile
 文件为基准, 颜色表达了将要发生的情况. 右边使用蓝色高亮显示的部分, 从中可以看出修改后 
CPU Idle
 消耗的 
CPU
 时间会变少. (其实, 通常会把 
cpuidle
 给过滤掉, 使用命令行 
grep -v cpuidle
)

图中把消失的代码也突显了出来(或者应该是说, 没有突显), 因为修改前并没有使能压缩功能, 所以它没有出现在修改前的 
profile
 文件了, 也就没有了被表为红色的部分.

下面是对应的命令行：

./difffolded.pl out.folded2 out.folded1 | ./flamegraph.pl --negate > diff1.svg


这样, 把前面生成 
diff2.svg
 一并使用，我们就能得到:

火焰图信息
描述
diff1.svg
宽度是以修改前profile文件为基准，颜色表明将要发生的情况
diff2.svg
宽度是以修改后profile文件为基准，颜色表明已经发生的情况
如果是在做功能验证测试，我会同时生成这两张图。

4.5   CPI 火焰图
这些脚本开始是被使用在CPI火焰图 的分析上. 与比较修改前后的 
profile
 文件不同, 在分析 
CPI
 火焰图时, 可以分析 
CPU
 工作周期与停顿周期的差异变化, 这样可以凸显出CPU的工作状态来.

4.6   其他的差分火焰图


也有其他人做过类似的工作. Robert Mustacchi 在不久前也做了一些尝试，他使用的方法类似于代码检视时的标色风格：只显示了差异的部分，红色表示新增（上升）的代码路径，蓝色表示删除（下降）的代码路径。一个关键的差别是栈帧的宽度只体现了差异的样本数。右边是一个例子。这个是个很好的主意，但在实际使用中会感觉有点奇怪，因为缺失了完整profile文件的上下文作为背景，这张图显得有些难以理解。



Cor-Paul Bezemer也制作了一种差分显示方法flamegraphdiff, 他同时将3张火焰图放在同一张图中，修改前后的标准火焰图各一张，下面再补充了一张差分火焰图，但栈帧宽度也是差异的样本数。 上图是一个例子. 在差分图中将鼠标移到栈帧上，3张图中同一栈帧都会被高亮显示。这种方法中补充了两张标准的火焰图，因此解决了上下文的问题。

我们3人的差分火焰图，都各有所长。三者可以结合起来使用：Cor-Paul方法中上方的两张图，可以用我的diff1.svg 和 diff2.svg。下方的火焰图可以用Robert的方式。为保持一致性，下方的火焰图可以用我的着色方式：蓝->白->红。

火焰图正在广泛传播中，现在很多公司都在使用它。如果大家知道有其他的实现差分火焰图的方式，我也不会感到惊讶。（请在评论中告诉我）

4.7   总结
如果你遇到了性能回退问题，红/蓝差分火焰图是找到根因的最快方式。这种方式抓取了两张普通的火焰图，然后进行对比，并对差异部分进行标色：红色表示上升，蓝色表示下降。 差分火焰图是以当前（“修改后”）的profile文件作为基准，形状和大小都保持不变。因此你通过色彩的差异就能够很直观的找到差异部分，且可以看出为什么会有这样的差异。

差分火焰图可以应用到项目的每日构建中，这样性能回退的问题就可以及时地被发现和修正。

via: http://www.brendangregg.com/blog/2014-11-09/differential-flame-graphs.html

5  参考
使用linux perf工具生成java程序火焰图

使用perf生成Flame Graph(火焰图)

大神brendangregg的站点

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