perf 使用

perf中几个常用的命令

perf top 类似系统命令 查看消耗cpu比较高的内核函数或者进程
perf list 列出perf支持的事件
perf stat 统计profiling进程的各种信息
perf record profiling进程的数据，并生成 xx.data文件
perf report 读取xx.data文件

废话不多说，先来看看一个例子

#include 
#include 

#define TEST_NUM    2000000000

long sum(unsigned char *a, unsigned long lenght)
{
    long nSum = 0;
    for(unsigned long i = 0; i < lenght; i++)
        nSum += a[i];
    return nSum;
}

void Rand(unsigned char *a, unsigned long lenght)
{
    for(unsigned long i = 0; i < lenght; i++)
        a[i] = 1;//rand() % 100;
}

void* start(void *arg)
{
    unsigned char *pa = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char)*TEST_NUM);
    Rand(pa, TEST_NUM);
    long ret = sum(pa, TEST_NUM);
    printf("ret=%ld\n", ret);
    free(pa);

}

int main()
{
    start(NULL);
    return 0;
}

gcc -O2 -std=c99 test.c -o test 编译生成test
perf stat ./test

ret=2000000000

 Performance counter stats for './perf_r':

       3219.798267      task-clock (msec)         #    0.996 CPUs utilized          
                72      context-switches          #    0.022 K/sec                  
                 1      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
            65,820      page-faults               #    0.020 M/sec                  
         cycles                                                      
         instructions                                                
         branches                                                    
         branch-misses                                               

       3.232352319 seconds time elapsed

由于我用的是虚拟机 而且cpu没有虚拟化，所有有些时间不支持，不过不影响我们分析
Task-clock-msecs：CPU 利用率，该值高，说明程序的多数时间花费在 CPU 计算上而非 IO。
Context-switches：进程切换次数，记录了程序运行过程中发生了多少次进程切换，频繁的进程切换是应该避免的。
Cache-misses：程序运行过程中总体的 cache 利用情况，如果该值过高，说明程序的 cache 利用不好
CPU-migrations：表示进程 t1 运行过程中发生了多少次 CPU 迁移，即被调度器从一个 CPU 转移到另外一个 CPU 上运行
page-faults 内存页面交换
Cycles：处理器时钟，一条机器指令可能需要多个 cycles，
Instructions: 机器指令数目。
IPC：是 Instructions/Cycles 的比值，该值越大越好，说明程序充分利用了处理器的特性。
Cache-references: cache 命中的次数
Cache-misses: cache 失效的次数。
从输出我们可以看出这个程序是一个cpu密集型的程序。

执行命令
perf record -g -e cpu-clock ./perf_r
生成perf.data 由于我们程序是cpu是cpu密集型，所有我只关注了cpu始终(-e cpu-clock )
perf report -g 读取perf.data文件

Samples: 7K of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 1808250000
  Children      Self  Command  Shared Object      Symbol
+   99.74%    55.43%  perf_r   perf_r             [.] start
+   44.26%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] do_page_fault
+   44.26%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] page_fault
+   44.23%     0.03%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] handle_mm_fault
+   44.23%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] __do_page_fault
+   44.16%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] do_huge_pmd_anonymous_page
+   43.15%    43.15%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] clear_page
+    1.09%     0.01%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] __alloc_pages_nodemask
+    0.76%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] alloc_pages_vma
     0.44%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] __alloc_pages_slowpath
     0.41%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] compact_zone
     0.41%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] compact_zone_order
     0.41%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] try_to_compact_pages
     0.41%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] __alloc_pages_direct_compact
     0.39%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] migrate_pages
     0.37%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] migrate_page
     0.37%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] move_to_new_page
     0.37%     0.37%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] copy_page
     0.35%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] alloc_pages_current
     0.35%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] pte_alloc_one
     0.28%     0.28%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] get_page_from_freelist
     0.22%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] system_call_fastpath
     0.21%     0.00%  perf_r   [kernel.kallsyms]  [k] unmap_region

在图中 我们可以看出用户态函数start函数和内核态很熟 clear_page最消耗cpu，有同学可能会问为什么没有sum和Rand函数，因为我用的是O2编译，这两个函数都被内敛到start函数了 ，这个可以通过汇编代码看出来。

如果你还觉得不够直观，brendangreg大大还写了一个工具 对perf.data数据生成火焰图
工具地址:https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
用perf生成火焰图
下载上面的工具

1. 先生成perf.data
2. perf script对perf.data进行解析 perf script -i perf.data &> perf.unfold
3. 将perf.unfold的符号进行折叠 ./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
4. 最后生成svg图 ./flamegraph perf.foleded > perf.svg

Paste_Image.png

横轴的长度代表cpu的消耗时间 纵轴代表调用堆栈
对于正在运行的程序 可以直接使用 pert stat -p pid 或者perf record -g -e cpu-clock -pid生成perf.data数据用于分析