本文主要记录如何使用perf分析性能瓶颈。
安装
centos
ubuntu
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apt install -y linux-tools-generic
apt install -y linux-tools-`uname -r` || ln -fs /usr/lib/linux-tools/*-generic/perf /usr/bin/perf
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火焰图支持
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wget https://github.com/brendangregg/FlameGraph/archive/v1.0.tar.gz -O FlameGraph.gz
tar -xf FlameGraph.gz
cp FlameGraph-1.0/{flamegraph.pl,stackcollapse-perf.pl} /usr/bin/
rm -fr FlameGraph*
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设置
有些配置项需要设置，否则非root用户无法达到最佳perf效果。
临时
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sysctl -w kernel.kptr_restrict=0
sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=-1
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永久
修改 /etc/sysctl.conf ，设置相应值。
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kernel.kptr_restrict=0
kernel.perf_event_paranoid=-1
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使用
命令行
通过 perf record 可以搜集指定监控指标的数据，然后通过 perf report 查看结果。
其中 -e 选项指定监控指标，通过 perf list 查看完整列表。
-g 或者 --call-graph 选项启用记录调用关系。
另外可以通过 -p 选项指定监控的进程号，也可以直接运行程序。
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# 实时分析
perf top -p 进程号
# 默认通过fp(frame pointer)获取调用关系，最好带-fno-omit-frame-pointer选项重编程序
perf record -a -e cpu-clock -g ./profiling ../moby.txt
# 通过dwarf获取调用关系(推荐)
perf record -a -e cpu-clock --call-graph dwarf ./profiling ../moby.txt
# 查看结果
perf report 或者 perf report --stdio
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火焰图
perf report 的结果可能不是那么直观，可以生成火焰图查看。
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# 对perf record搜集的数据再加工处理
perf script > perf.unfold
stackcollapse-perf.pl perf.unfold > perf.folded
flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
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生成的 perf.svg 用浏览器打开查看即可，越宽代表耗时越长，性能瓶颈的可能性越大。
示例代码
示例代码在 这里 ，可以实际操作体验。
