perf-网络协议栈性能分析

概要

分析 Linux 网络协议栈性能有多种方式和工具。本文主要通过 Perf 生成 On-CPU 火焰图的方式，分析 Linux 内核网络协议栈在特定场景下的性能瓶颈，从而知晓当前协议栈的网络状况。

关于 On/Off-CPU

概念定义

 

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On-CPU: where threads are spending time running on-CPU. Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.

On/Off-CPU 选择

在工程实践中，如果是 CPU 消耗型使用 On-CPU 火焰图，如果是 IO 消耗型则使用 Off-CPU 火焰图。如果无法确定, 可以通过压测工具来确认: 通过压测工具看能否让 CPU 使用率趋于饱和，从而判断是否为 CPU 消耗型。

分析方法

Perf 火焰图整个图形看起来就像一团跳动的火焰，这也正是其名字的由来。燃烧在火苗尖部的就是 CPU 正在执行的操作，不过需要说明的是颜色是随机的，本身并没有特殊的含义，纵向表示调用栈的深度，横向表示消耗的时间。因为调用栈在横向会按照字母排序，并且同样的调用栈会做合并，所以一个格子的宽度越大越说明其可能是瓶颈。综上所述，主要就是看那些比较宽大的火苗，特别留意那些类似平顶山的火苗。

火焰图原理

火焰图是基于 stack 信息生成图片, 用来展示 CPU 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轴占据越宽, 则表示它被抽到的次数多, 即执行的时间长。

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。

On-CPU 采集原理

 

1 2	While this can be very effective for studying on-CPU issues, including hot code-paths and adaptive mutex spins, it doesn't gather data when the application has blocked and is waiting off-CPU.

Linux 内核网络协议栈分析

server

yum install iperf
yum install perf

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

 运行 iperf server

[root@bogon ~]# iperf -s -u -D
Running Iperf Server as a daemon
[root@bogon ~]#

查看 CPU 以及 softirqd 进程号

[root@bogon ~]# lscpu
Architecture:          aarch64
Byte Order:            Little Endian
CPU(s):                64
On-line CPU(s) list:   0-63
Thread(s) per core:    1
Core(s) per socket:    4
Socket(s):             16
NUMA node(s):          4
Model:                 2
BogoMIPS:              100.00
NUMA node0 CPU(s):     0-15
NUMA node1 CPU(s):     16-31
NUMA node2 CPU(s):     32-47
NUMA node3 CPU(s):     48-63
Flags:                 fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 cpuid

查看网卡中断亲和性

VM001: 通过如下方式采集信息(采集原理见上)

perf record -F 1000 -a -g -p 162 -- sleep 60

发送 UDP 数据报文

iperf  -c 10.254.2.161 -i 1 -P 10 -t 10 -u -b 1000M
 

生成 On-CPU 火焰图

 

1	perf script -i /root/perf.data | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl > output.svg