linux 性能分析工具perf使用详解
1、perf安装
sudo yum install perf
2、perf使用
Perf包含22种子工具的工具集，以下是最常用的5种：
2.1 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
-e
-e
-e
-e
(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
2.2 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
perf stat [-e
(1) 输出格式
# perf stat ls
[plain] view plain copy
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
Performance counter stats for 'ls':
0.653782 task-clock # 0.691 CPUs utilized
0 context-switches # 0.000 K/sec
0 CPU-migrations # 0.000 K/sec
247 page-faults # 0.378 M/sec
1,625,426 cycles # 2.486 GHz
1,050,293 stalled-cycles-frontend # 64.62% frontend cycles idle
838,781 stalled-cycles-backend # 51.60% backend cycles idle
1,055,735 instructions # 0.65 insns per cycle
# 0.99 stalled cycles per insn
210,587 branches # 322.106 M/sec
10,809 branch-misses # 5.13% of all branches
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
--post
(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
2.3 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
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
Samples: 1M of event 'cycles', Event count (approx.): 73891391490
5.44% perf [.] 0x0000000000023256
4.86% [kernel] [k] _spin_lock
2.43% [kernel] [k] _spin_lock_bh
2.29% [kernel] [k] _spin_lock_irqsave
1.77% [kernel] [k] __d_lookup
1.55% libc-2.12.so [.] __strcmp_sse42
1.43% nginx [.] ngx_vslprintf
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
-p
-k
-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
-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
注： Perf top需要root权限
2.4 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
2.5 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
3、性能火焰图
火焰图项目地址：git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
首先用 perf script 工具对 perf.data 进行解析：
# 生成折叠后的调用栈， 将解析出来的信息存下来, 供生成火焰图
perf script -i perf.data &> perf.unfold
在用 stackcollapse-perf.pl 将 perf 解析出的内容 perf.unfold 中的符号进行折叠 :
# 生成火焰图
./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
最后生成 svg 图：
./flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
我们可以使用管道将上面的流程简化为一条命令
perf script | FlameGraph/stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > process.svg