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  • DIY Ruby CPU 分析 Part II

    【编者按】作者 Emil Soman,Rubyist,除此之外竟然同时也是艺术家,吉他手,Garden City RubyConf 组织者。本文是 DIY Ruby CPU Profiling 的第二部分。本文系 OneAPM 工程师编译整理。
    DIY Ruby CPU 分析——Part I
    在第一部分中我们学习了 CPU 分析的含义和进行 CPU 分析的两种方法,点此处回顾第一篇精彩内容。在这一部分我们将研究 CPU time 和 Wall time,这些部分总被用来测量执行开销。我们也会写一些实现这些测量方法的代码作为建立 CPU 分析的第一步。

    Part II. CPU time 和 Wall time

    Wall time

    Wall time 是在一个方法被调用和返回之间的真实时间。因此,如果你想要测量一个方法执行的 「Wall clock time」,理论上可以用秒表来测量。只要在方法开始执行时打开秒表,在方法返回时按下停止。这个时间通常也被称为真实时间。

    关于 Wall time 很重要的一点是,可以预见,每次试图测量同一段代码可能得到不同的结果。这是因为一系列后台进程会影响 Wall time. 当 CPU 同时运行多个进程的时候,操作系统给同时运行的进程排期并且试图为它们公平的分配 CPU 空间。这意味着 CPU 花费的总时间被分成多个片而我们的方法只占用其中的一些时间片。因此,当 Wall clock 开始计时,我们的进程可能会闲置并且为并行运行的其他进程让路。这意味着花费在其他进程的时间将增加我们的 Wall time!

    CPU time

    CPU time 是指 CPU 执行方法的时间。CPU time 的度量单位是用于执行方法的 CPU 时钟周期。如果我们了解 CPU 频率,它的单位是周期每秒,也可以称作赫兹,那么我们可以将其转换为时间。如果 CPU 执行某一方法花了 x 个时钟周期,这个 CPU 频率是 y 赫兹,那么 CPU 执行方法的时间为 x/y 秒。有时操作系统会为我们自动进行转换从而使我们免于进行这种计算。
    CPU 时间不等同于 Wall time,其中的差别在于方法的指令类型。我们可以宽泛的将指令分为两种类型:CPU 密集型 和 I/O 密集型. 在执行 I/O 指令时,CPU 空闲下来可以转去执行其他 CPU 密集型指令。因此,如果我们的方法在 I/O 指令上花费时间,CPU 可以不把时间投入在该方法上,而是去处理其他事情,直到 I/O 操作完成。 这段时间内 Wall time 在计时而 CPU time 停止计时,落后于 Wall time.

    我们来看看一个需要5分钟来执行的慢方法的情况。如果想知道这个方法花费了多长时间,你的 Wall clock 可以显示「执行该方法需要五分钟」,但 CPU 会显示「执行该方法中用时 3 分钟」。所以应该听从哪一个说法呢?究竟哪个时间能够更准确的测量执行方法的时间?

    答案是:看情况。这取决于你希望测量的方法的类型。如果该方法的大部分时间用于 I/O 操作,或者该方法没有直接处理 CPU 密集型指令,由 CPU time 描述的时间开销将十分不准确。对于这些类型的方法,通过 Wall time 来测量时间更加合适。而对于其他情况,坚持通过 CPU time 来测量是很可靠的。

    测量 CPU time 和 Wall time

    鉴于想要写一个 CPU 分析器,我们需要一种测量 CPU time 和 Wall time 的方法。下面来看一看已经能够测量这两项的 Ruby 的 Benchmark module 中的代码。

    def measure(label = "") # :yield:
      t0, r0 = Process.times, Process.clock_gettime(BENCHMARK_CLOCK)
      yield
      t1, r1 = Process.times, Process.clock_gettime(BENCHMARK_CLOCK)
      Benchmark::Tms.new(t1.utime  - t0.utime,
                         t1.stime  - t0.stime,
                         t1.cutime - t0.cutime,
                         t1.cstime - t0.cstime,
                         r1 - r0,
                         label)
    end
    

    由此可见,Ruby 通过两种进程类中的方法来测量时间:

    1. 通过times测量 CPU time.
    2. 通过clock_gettime来测量真实时间,也就是 Wall time.
      但是times方法返回的结果为1秒,这表示通过分析器用times只能测量仅需要几秒就能完成的 方法的 CPU time. 然而clock_gettime就有趣多了。

    clock_gettime

    Process::clock_gettime是早在 Ruby 2.1 版本就已经被添加的方法,它使用 POSIX clock_gettime()功能并回退到 OS 仿真来获得时间以防clock_gettime在 OS 中失效或无法实施。该功能接受clock_id及时间结果作为参数。有很多可以被选为这种计时器的clock_ids,但我们感兴趣的是:

    1. CLOCK_MONOTONIC: 这个计时器测量逃走的 Wall clock time,因为过去的任意时间点不会被系统时钟的变化影响,最适合测量 Wall time.
    2. CLOCK_PROCESS_CUPTIME_ID: 这个计时器测量每一个进程的 CPU time,意即计算进程中所有线程的时间。我们可以用它来测量 CPU time.
      让我们利用这个来写一些代码:
    module DiyProf
      # These methods make use of `clock_gettime` method introduced in Ruby 2.1
      # to measure CPU time and Wall clock time.
    
      def self.cpu_time
        Process.clock_gettime(Process::CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, :microsecond)
      end
    
      def self.wall_time
        Process.clock_gettime(Process::CLOCK_MONOTONIC, :microsecond)
      end
    end
    

    可以在 benchmark 代码中使用这些方法:

    puts "****CPU Bound****"
    c1, w1 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time
    10000.times do |i|
      Math.sqrt(i)
    end
    c2, w2 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time
    puts "CPU time	=	#{c2-c1}
    Wall time	=	#{w2-w1}"
    
    puts "
    ****IO Bound****"
    require 'tempfile'
    
    c1, w1 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time
    1000.times do |i|
      Tempfile.create('file') do |f|
        f.puts(i)
      end
    end
    c2, w2 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time
    puts "CPU time	=	#{c2-c1}
    Wall time	=	#{w2-w1}"
    

    运行这些代码会得出类似以下的结果:

    ****CPU Bound****
    CPU time	=	5038
    Wall time	=	5142
    
    ****IO Bound****
    CPU time	=	337898
    Wall time	=	475864
    

    这些清楚地展现了单个 CPU 内核的情况,在仅运行 CPU 密集型指令时 CPU time 和 Wall time 几乎相等,而运行 I/O 密集型指令时 CPU time 总是少于 Wall time.

    概括

    我们学习了 CPU time 和 Wall time 的含义与差异,以及什么时候用哪种。与此同时,写了一些 Ruby 代码来测量 CPU time 和 Wall time 来为我们做的 CPU 分析器测量时间。在第三部分我们将讨论 Ruby TracePoint API 并利用它做一个仪表分析器。

    原文链接:http://crypt.codemancers.com/posts/2015-03-06-diy-ruby-cpu-profiling-part-i/

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