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终于等来了预算，这就把服务迁移到最新的 CPU 平台上去，这样前端的同事立马就能感受我们带来的速度提升了。可是…… 这些性能指标怎么回事？不仅没有全面提升，有些反而下降了。不应该这样啊，这可怎么办？
花费了几个月时间终于搞定了业务模块的重构，立刻部署升级让业务焕然一新。可是……长尾延迟居然还增加了一倍，说好的业务效果提升呢，到底是哪里出了问题？
上面的这些问题，对于开发运维工程师来说一定不陌生，经常被这类出乎意料的状况打个措手不及。但是，性能优化是一项高技术门槛的工作，这通常需要运维人员有丰富的系统知识和经验，对业务反复进行分析、定位、测试、验证。遇到麻烦的 case，有时候可能需要花费数周时间。如果团队中缺乏这类运维人员，那就只能盯着性能指标下降却没有有效的方法，最后影响了业务上线效果。
在将业务迁移至不同计算平台，或者进行新业务上线的过程中，为了能够完全发挥计算平台的能力，及时找出性能瓶颈，对系统进行全面优化，百度智能云推出了「应用程序性能诊断工具 Btune」。
就像电脑管家可以快速对 PC 进行性能优化，Btune 能够对云上业务进行一键性能调优，短时间内完成性能瓶颈的定位并提供优化建议，使得初级运维人员可以胜任高技术门槛的性能调优工作。
源自百度智能云多年在各种服务器 CPU（Intel、AMD、ARM） 和多类业务（推荐、搜索、广告、大数据、数据库、视频编解码等）上的性能调优经验，Btune 支持多维度应用性能分析，可以自动生成优化建议提高应用性能，并提供可视化分析数据展示。
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Btune 内置了百度自研的瓶颈分析树模块，通过自顶向下的方式，从 CPU、内存、磁盘、网络、并发等 5 个维度对业务应用进行性能剖析和瓶颈定位，并从应用、runtime、系统、硬件等多个层次对每个瓶颈给出可操作的优化建议。
借助 Btune 的专业能力，用户不仅能知道性能问题的根因，还能获得问题优化的方法。只需在 Btune 的前端界面进行一键操作，几分钟后就可以得到一份完整的性能瓶颈和优化建议报告。
在 Btune 提供的性能瓶颈和优化建议报告中包含两部分：分析摘要和分析详情。其中，「分析摘要」清晰地展示了业务性能瓶颈点和相应的优化建议，可以满足绝大部分的场景的需求。「分析详情」提供了更详细的性能分析数据，从系统配置、系统性能、进程线程模型、函数指令热点等多个维度呈现负载的资源分布、耗时分布、线程关系等运行特性，满足用户更细粒度性能优化。
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接下来，我们通过一个测试用例介绍如何使用 「应用程序性能诊断工具 Btune」。（此测试用例仅用于展示 Btune 基本功能和使用方法，实际生产环境业务负载比较复杂，但 Btune 使用方法和分析原理相同。）
在这个例子中，首先我们编写一个测试程序作为分析对象。在这个程序中主要是调用 glibc 库的 memset 和 memcpy 函数对内存进行操作。然后通过 numactl 命令模拟程序跨 NUMA 访问内存的情况。我们通过 Btune 对这个程序进行分析给出性能瓶颈和优化建议。在 Btune 输出的报告中，给出了两类建议：
- 在计算方面，给出了内存操作热点函数和对应的热点库升级建议。
- 在内存方面，给出了跨 NUMA 访存优化建议。
最后我们根据 Btune 给出的建议对程序进行优化，可以看到优化后程序性能提高了 36.8%，优化效果显著。
测试程序代码如下，程序会无限循环执行简单的内存拷贝操作，可通过编译命令：gcc -o test test.c 和启动命令：nohup numactl -N 0 -m 1 ./test & 来运行此程序。
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "string.h"
#define ARRAY_SIZE 1000000000
void main()
{
int i=0;
int *a = malloc(sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
int *b = malloc(sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
while(1)
{
memset(a, 0, sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
memset(b, 0, sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
memcpy(b, a, sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
};
}具体操作步骤如下：
1. 登录云服务器控制台
创建一个云服务器实例，登陆实例并拷贝、启动测试程序 test。然后在百度智能云控制台侧边栏选择云服务器并选择「运维与监控」下面的「自助诊断工具」进入性能分析界面。
2. 启动性能检测
在自助诊断工具页面选择「性能检测」选项，然后选择刚才创建的云服务器实例作为诊断实例，以及选择 test 进程作为诊断进程，Btune 需要一定周期的采集时间分析该进展。参数配置完可开始检测。
3. 查看分析摘要报告
几分钟后，诊断完毕。Btune 输出分析摘要报告：
（1）待优化项
列出了程序的几个瓶颈点，并给出了优化建议。在此例中，有 3 条优化建议：前 2 条给出了热点函数 memset 和 memcpy 的热点占比，并推荐升级 glibc2.33 进行优化（当前 CentOS 7.9 默认 glibc 是 2.17，版本较低，性能差）。第 3 条给出了当前程序跨 NUMA 内存使用率是 100%，建议减少跨 NUMA 访问。
（2）诊断详情
诊断详情可查看 CPU、内存、网络、磁盘、并发等 5 个维度的监控数据。我们以 CPU、内存和并发 3 个诊断项说明如下：
- CPU 诊断项：内核的网络、存储和调度正常，主要风险是 glibc 热点函数和库版本。
- 内存诊断项：无内存泄漏，采用匿名大页，整机内存使用量较少，主要风险是跨 NUMA 使用内存。
- 并发诊断项（mpi）：线程数是 1，由于内存默认对齐所以没有出现 split lock 情况，线程上下文切换和线程等待时间均正常，无风险。
4. 查看分析详情报告
点击检测报告右下角的「查看详细报告」，可以查看详细的性能性能分析数据。
详细报告界面分为三部分：概要、进程和系统。「概要」从程序运行时间维度给出了初步分析；「进程」给出了进程粒度的分析数据（CPU、内存、磁盘、网络、热点、多线程并发）；「系统」给出了整机粒度的分析数据（CPU、内存、磁盘、网络）。
此案例中，通过进程「热点」可以查看热点函数 list，跨路的热点函数 list，火焰图，跨路火焰图等，具体如下：
- 热点函数：此例中主要热点是内存操作函数__memset_sse2 和__memcpy_sse3_back，分别占比 63.09% 和 36.91%。
- 跨 NUMA 热点函数：此例中主要跨路热点函数是__memcpy_sse3_back，占比 100%。
- 火焰图：此例中，glibc 中的__memset_sse2 和__memcpy_sse3_back 占比最大。
- 跨 NUMA 火焰图：此例中，glibc 中的__memcpy_sse3_back 占比最大。
5. 程序优化效果
根据 Btune 给出的优化建议，我们需要做两项优化措施：一个是升级 glibc 到 2.33，一个是减少跨 NUMA 访存。
为了方便对比优化前后性能差异，我们统计核心代码段的耗时，修改程序如下：
clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &start);
memset(a, 0, sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
memset(b, 0, sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
memcpy(b, a, sizeof(int)*ARRAY_SIZE);
clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &end);
elapsed = (end.tv_sec - start.tv_sec) + (end.tv_nsec - start.tv_nsec) / 1e9;
printf("Elapsed time: %f seconds\n", elapsed);首先，优化前的默认程序执行单次耗时 2.576349 秒。
然后，执行 Btune 的建议优化项其一，关闭跨 NUMA 启动并保持 2.17 版本 glibc，此时程序耗时 1.821380 秒，优化 29.3%。
最后，执行 Btune 的全部优化建议，升级到 2.33 版本 glibc，并关闭跨 NUMA 启动，耗时 1.625940 秒，共优化 36.8%。
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