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  • 系统级性能分析工具 — Perf

    从2.6.31内核开始,linux内核自带了一个性能分析工具perf,能够进行函数级与指令级的热点查找。

    perf

    Performance analysis tools for Linux.

    Performance counters for Linux are a new kernel-based subsystem that provide a framework for all things

    performance analysis. It covers hardware level (CPU/PMU, Performance Monitoring Unit) features and

    software features (software counters, tracepoints) as well.

    Perf是内置于Linux内核源码树中的性能剖析(profiling)工具。

    它基于事件采样原理,以性能事件为基础,支持针对处理器相关性能指标与操作系统相关性能指标的性能剖析。

    常用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位。

    CPU周期(cpu-cycles)是默认的性能事件,所谓的CPU周期是指CPU所能识别的最小时间单元,通常为亿分之几秒,

    是CPU执行最简单的指令时所需要的时间,例如读取寄存器中的内容,也叫做clock tick。

    Perf是一个包含22种子工具的工具集,以下是最常用的5种:

    perf-list

    perf-stat

    perf-top

    perf-record

    perf-report

    perf-list

    Perf-list用来查看perf所支持的性能事件,有软件的也有硬件的。

    List all symbolic event types.

    perf list [hw | sw | cache | tracepoint | event_glob]

    (1) 性能事件的分布

    hw:Hardware event,9个

    sw:Software event,9个

    cache:Hardware cache event,26个

    tracepoint:Tracepoint event,775个

    sw实际上是内核的计数器,与硬件无关。

    hw和cache是CPU架构相关的,依赖于具体硬件。

    tracepoint是基于内核的ftrace,主线2.6.3x以上的内核版本才支持。

    (2) 指定性能事件(以它的属性)

    -e <event> : u // userspace

    -e <event> : k // kernel

    -e <event> : h // hypervisor

    -e <event> : G // guest counting (in KVM guests)

    -e <event> : H // host counting (not in KVM guests)

    (3) 使用例子

    显示内核和模块中,消耗最多CPU周期的函数:

    # perf top -e cycles:k

    显示分配高速缓存最多的函数:

    # perf top -e kmem:kmem_cache_alloc

    perf-top

    对于一个指定的性能事件(默认是CPU周期),显示消耗最多的函数或指令。

    System profiling tool.

    Generates and displays a performance counter profile in real time.

    perf top [-e <EVENT> | --event=EVENT] [<options>]

    perf top主要用于实时分析各个函数在某个性能事件上的热度,能够快速的定位热点函数,包括应用程序函数、

    模块函数与内核函数,甚至能够定位到热点指令。默认的性能事件为cpu cycles。

    (1) 输出格式

    # perf top

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
     
    1. Samples: 1M of event 'cycles', Event count (approx.): 73891391490  
    2.      5.44%  perf              [.] 0x0000000000023256        
    3.      4.86%  [kernel]          [k] _spin_lock                
    4.      2.43%  [kernel]          [k] _spin_lock_bh             
    5.      2.29%  [kernel]          [k] _spin_lock_irqsave        
    6.      1.77%  [kernel]          [k] __d_lookup                
    7.      1.55%  libc-2.12.so      [.] __strcmp_sse42            
    8.      1.43%  nginx             [.] ngx_vslprintf             
    9.      1.37%  [kernel]          [k] tcp_poll            

    第一列:符号引发的性能事件的比例,默认指占用的cpu周期比例。

    第二列:符号所在的DSO(Dynamic Shared Object),可以是应用程序、内核、动态链接库、模块。

    第三列:DSO的类型。[.]表示此符号属于用户态的ELF文件,包括可执行文件与动态链接库)。[k]表述此符号属于内核或模块。

    第四列:符号名。有些符号不能解析为函数名,只能用地址表示。

    (2) 常用交互命令

    h:显示帮助

    UP/DOWN/PGUP/PGDN/SPACE:上下和翻页。

    a:annotate current symbol,注解当前符号。能够给出汇编语言的注解,给出各条指令的采样率。

    d:过滤掉所有不属于此DSO的符号。非常方便查看同一类别的符号。

    P:将当前信息保存到perf.hist.N中。

    (3) 常用命令行参数

    -e <event>:指明要分析的性能事件。

    -p <pid>:Profile events on existing Process ID (comma sperated list). 仅分析目标进程及其创建的线程。

    -k <path>:Path to vmlinux. Required for annotation functionality. 带符号表的内核映像所在的路径。

    -K:不显示属于内核或模块的符号。

    -U:不显示属于用户态程序的符号。

    -d <n>:界面的刷新周期,默认为2s,因为perf top默认每2s从mmap的内存区域读取一次性能数据。

    -G:得到函数的调用关系图。

    perf top -G [fractal],路径概率为相对值,加起来为100%,调用顺序为从下往上。

    perf top -G graph,路径概率为绝对值,加起来为该函数的热度。

    (4) 使用例子

    # perf top // 默认配置

    # perf top -G // 得到调用关系图

    # perf top -e cycles // 指定性能事件

    # perf top -p 23015,32476 // 查看这两个进程的cpu cycles使用情况

    # perf top -s comm,pid,symbol // 显示调用symbol的进程名和进程号

    # perf top --comms nginx,top // 仅显示属于指定进程的符号

    # perf top --symbols kfree // 仅显示指定的符号

    perf-stat

    用于分析指定程序的性能概况。

    Run a command and gather performance counter statistics.

    perf stat [-e <EVENT> | --event=EVENT] [-a] <command>

    perf stat [-e <EVENT> | --event=EVENT] [-a] - <command> [<options>]

    (1) 输出格式

    # perf stat ls

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
     
    1. Performance counter stats for 'ls':  
    2.   
    3.          0.653782 task-clock                #    0.691 CPUs utilized            
    4.                 0 context-switches          #    0.000 K/sec                    
    5.                 0 CPU-migrations            #    0.000 K/sec                    
    6.               247 page-faults               #    0.378 M/sec                    
    7.         1,625,426 cycles                    #    2.486 GHz                      
    8.         1,050,293 stalled-cycles-frontend   #   64.62% frontend cycles idle     
    9.           838,781 stalled-cycles-backend    #   51.60% backend  cycles idle     
    10.         1,055,735 instructions              #    0.65  insns per cycle          
    11.                                             #    0.99  stalled cycles per insn  
    12.           210,587 branches                  #  322.106 M/sec                    
    13.            10,809 branch-misses             #    5.13% of all branches          
    14.   
    15.       0.000945883 seconds time elapsed  

    输出包括ls的执行时间,以及10个性能事件的统计。

    task-clock:任务真正占用的处理器时间,单位为ms。CPUs utilized = task-clock / time elapsed,CPU的占用率。

    context-switches:上下文的切换次数。

    CPU-migrations:处理器迁移次数。Linux为了维持多个处理器的负载均衡,在特定条件下会将某个任务从一个CPU

    迁移到另一个CPU。

    page-faults:缺页异常的次数。当应用程序请求的页面尚未建立、请求的页面不在内存中,或者请求的页面虽然在内

    存中,但物理地址和虚拟地址的映射关系尚未建立时,都会触发一次缺页异常。另外TLB不命中,页面访问权限不匹配

    等情况也会触发缺页异常。

    cycles:消耗的处理器周期数。如果把被ls使用的cpu cycles看成是一个处理器的,那么它的主频为2.486GHz。

    可以用cycles / task-clock算出。

    stalled-cycles-frontend:略过。

    stalled-cycles-backend:略过。

    instructions:执行了多少条指令。IPC为平均每个cpu cycle执行了多少条指令。

    branches:遇到的分支指令数。branch-misses是预测错误的分支指令数。

    (2) 常用参数

    -p:stat events on existing process id (comma separated list). 仅分析目标进程及其创建的线程。

    -a:system-wide collection from all CPUs. 从所有CPU上收集性能数据。

    -r:repeat command and print average + stddev (max: 100). 重复执行命令求平均。

    -C:Count only on the list of CPUs provided (comma separated list), 从指定CPU上收集性能数据。

    -v:be more verbose (show counter open errors, etc), 显示更多性能数据。

    -n:null run - don't start any counters,只显示任务的执行时间 。

    -x SEP:指定输出列的分隔符。

    -o file:指定输出文件,--append指定追加模式。

    --pre <cmd>:执行目标程序前先执行的程序。

    --post <cmd>:执行目标程序后再执行的程序。

    (3) 使用例子

    执行10次程序,给出标准偏差与期望的比值:

    # perf stat -r 10 ls > /dev/null

    显示更详细的信息:

    # perf stat -v ls > /dev/null

    只显示任务执行时间,不显示性能计数器:

    # perf stat -n ls > /dev/null

    单独给出每个CPU上的信息:

    # perf stat -a -A ls > /dev/null

    ls命令执行了多少次系统调用:

    # perf stat -e syscalls:sys_enter ls 

    perf-record

    收集采样信息,并将其记录在数据文件中。

    随后可以通过其它工具(perf-report)对数据文件进行分析,结果类似于perf-top的。

    Run a command and record its profile into perf.data.

    This command runs a command and gathers a performance counter profile from it, into perf.data,

    without displaying anything. This file can then be inspected later on, using perf report.

    (1) 常用参数

    -e:Select the PMU event.

    -a:System-wide collection from all CPUs.

    -p:Record events on existing process ID (comma separated list).

    -A:Append to the output file to do incremental profiling.

     -f:Overwrite existing data file.

    -o:Output file name.

    -g:Do call-graph (stack chain/backtrace) recording.

    -C:Collect samples only on the list of CPUs provided.

    (2) 使用例子

    记录nginx进程的性能数据:

    # perf record -p `pgrep -d ',' nginx`

    记录执行ls时的性能数据:

    # perf record ls -g

    记录执行ls时的系统调用,可以知道哪些系统调用最频繁:

    # perf record -e syscalls:sys_enter ls

    perf-report

    读取perf record创建的数据文件,并给出热点分析结果。

    Read perf.data (created by perf record) and display the profile.

    This command displays the performance counter profile information recorded via perf record.

    (1) 常用参数

    -i:Input file name. (default: perf.data)

    (2) 使用例子

    # perf report -i perf.data.2

    More

    除了以上5个常用工具外,还有一些适用于较特殊场景的工具, 比如内核锁、slab分配器、调度器,

    也支持自定义探测点。

    perf-lock

    内核锁的性能分析。

    Analyze lock events.

    perf lock {record | report | script | info}

    需要编译选项的支持:CONFIG_LOCKDEP、CONFIG_LOCK_STAT。

    CONFIG_LOCKDEP defines acquired and release events.

    CONFIG_LOCK_STAT defines contended and acquired lock events.

    (1) 常用选项

    -i <file>:输入文件

    -k <value>:sorting key,默认为acquired,还可以按contended、wait_total、wait_max和wait_min来排序。

    (2) 使用例子

    # perf lock record ls // 记录

    # perf lock report // 报告

    (3) 输出格式

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    1.                Name   acquired  contended total wait (ns)   max wait (ns)   min wait (ns)   
    2.   
    3. &mm->page_table_...        382          0               0               0               0   
    4. &mm->page_table_...         72          0               0               0               0   
    5.           &fs->lock         64          0               0               0               0   
    6.         dcache_lock         62          0               0               0               0   
    7.       vfsmount_lock         43          0               0               0               0   
    8. &newf->file_lock...         41          0               0               0               0   

    Name:内核锁的名字。

    aquired:该锁被直接获得的次数,因为没有其它内核路径占用该锁,此时不用等待。

    contended:该锁等待后获得的次数,此时被其它内核路径占用,需要等待。

    total wait:为了获得该锁,总共的等待时间。

    max wait:为了获得该锁,最大的等待时间。

    min wait:为了获得该锁,最小的等待时间。

    最后还有一个Summary:

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
     
    1. === output for debug===  
    2.   
    3. bad: 10, total: 246  
    4. bad rate: 4.065041 %  
    5. histogram of events caused bad sequence  
    6.     acquire: 0  
    7.    acquired: 0  
    8.   contended: 0  
    9.     release: 10  

    perf-kmem

    slab分配器的性能分析。

    Tool to trace/measure kernel memory(slab) properties.

    perf kmem {record | stat} [<options>]

    (1) 常用选项

    --i <file>:输入文件

    --caller:show per-callsite statistics,显示内核中调用kmalloc和kfree的地方。

    --alloc:show per-allocation statistics,显示分配的内存地址。

    -l <num>:print n lines only,只显示num行。

    -s <key[,key2...]>:sort the output (default: frag,hit,bytes)

    (2) 使用例子

    # perf kmem record ls // 记录

    # perf kmem stat --caller --alloc -l 20 // 报告

    (3) 输出格式

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
     
    1. ------------------------------------------------------------------------------------------------------  
    2.  Callsite                           | Total_alloc/Per | Total_req/Per   | Hit      | Ping-pong | Frag  
    3. ------------------------------------------------------------------------------------------------------  
    4.  perf_event_mmap+ec                 |    311296/8192  |    155952/4104  |       38 |        0 | 49.902%  
    5.  proc_reg_open+41                   |        64/64    |        40/40    |        1 |        0 | 37.500%  
    6.  __kmalloc_node+4d                  |      1024/1024  |       664/664   |        1 |        0 | 35.156%  
    7.  ext3_readdir+5bd                   |        64/64    |        48/48    |        1 |        0 | 25.000%  
    8.  load_elf_binary+8ec                |       512/512   |       392/392   |        1 |        0 | 23.438%  


    Callsite:内核代码中调用kmalloc和kfree的地方。

    Total_alloc/Per:总共分配的内存大小,平均每次分配的内存大小。

    Total_req/Per:总共请求的内存大小,平均每次请求的内存大小。

    Hit:调用的次数。

    Ping-pong:kmalloc和kfree不被同一个CPU执行时的次数,这会导致cache效率降低。

    Frag:碎片所占的百分比,碎片 = 分配的内存 - 请求的内存,这部分是浪费的。

    有使用--alloc选项,还会看到Alloc Ptr,即所分配内存的地址。

    最后还有一个Summary:

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
     
    1. SUMMARY  
    2. =======  
    3. Total bytes requested: 290544  
    4. Total bytes allocated: 447016  
    5. Total bytes wasted on internal fragmentation: 156472  
    6. Internal fragmentation: 35.003669%  
    7. Cross CPU allocations: 2/509  

    probe-sched

    调度模块分析。

    trace/measure scheduler properties (latencies)

    perf sched {record | latency | map | replay | script}

    (1) 使用例子 

    # perf sched record sleep 10 // perf sched record <command>

    # perf report latency --sort max

    (2) 输出格式

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
     
    1. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
    2.  Task                  |   Runtime ms  | Switches | Average delay ms | Maximum delay ms | Maximum delay at     |  
    3. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
    4.  events/10:61          |      0.655 ms |       10 | avg:    0.045 ms | max:    0.161 ms | max at: 9804.958730 s  
    5.  sleep:11156           |      2.263 ms |        4 | avg:    0.052 ms | max:    0.118 ms | max at: 9804.865552 s  
    6.  edac-poller:1125      |      0.598 ms |       10 | avg:    0.042 ms | max:    0.113 ms | max at: 9804.958698 s  
    7.  events/2:53           |      0.676 ms |       10 | avg:    0.037 ms | max:    0.102 ms | max at: 9814.751605 s  
    8.  perf:11155            |      2.109 ms |        1 | avg:    0.068 ms | max:    0.068 ms | max at: 9814.867918 s  


    TASK:进程名和pid。

    Runtime:实际的运行时间。

    Switches:进程切换的次数。

    Average delay:平均的调度延迟。

    Maximum delay:最大的调度延迟。

    Maximum delay at:最大调度延迟发生的时刻。

    perf-probe

    可以自定义探测点。

    Define new dynamic tracepoints.

    使用例子

    (1) Display which lines in schedule() can be probed

    # perf probe --line schedule

    前面有行号的可以探测,没有行号的就不行了。

    (2) Add a probe on schedule() function 12th line.

    # perf probe -a schedule:12

    在schedule函数的12处增加一个探测点。

    Reference

    [1]. Linux的系统级性能剖析工具系列,by 承刚

    [2]. http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/

    [3]. http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf2/

    [4]. https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial

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