perf —— Linux下的性能分析工具

# perf —— Linux下的性能分析工具

在对性能有明显要求的产品开发中经常需要使用到perf来分析热点函数，找出性能瓶颈，并做出性能优化。在产品迭代过程中，通常也会使用它来分析两个版本之间的性能差异，分析当前版本相对于上个版本是否出现明显的性能下降。

# 安装

# 方法一 —— 直接安装软件包

perf工具位于linux-tools-common包中。我们可以直接安装，安装完成后，执行perf命令可能会提示还需要安装其他的软件包，按照提示安装即可。

sudo apt-get install linux-tools-common
sudo apt-get install linux-tools-5.4.0-107-generic linux-cloud-tools-5.4.0-107-generic

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# 方法二 —— 源码编译

其实生产环境中这种方式更为常用，在生产环境上系统都是精简过的，perf等工具都是不必要的，只有在开发的时候才需要使用perf工具，面对生产环境没有现成perf工具，也不能联网安装，只能将编译好的perf拷贝到环境上，或者在环境上离线安装配套的perf。

需要根据内核版本和Linux的发行版本来获取源码，然后从源码构建perf。

获取源码
- 源码获取地址：https://kernel.org/
- 内核版本：执行命令：cat /proc/version

我们可以去下载对应版本的内核源码：https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/stable/linux.git/snapshot/linux-5.4.107.tar.gz
解压后，cd tools/perf
执行make,如果提示错误，就按照提示去解决它们。sudo apt-get install flex bison，安装好提示缺少的包后，就编译成功了。

其实这个编译后也不是很好用，因为这个是链接的动态库，如果你想将编译好的perf二进制文件copy到其他环境上使用就需要将这些依赖的动态库都copy过去，所以我们可以修改一下编译选项，静态编译一下，然后就只用拷贝一个perf二进制文件就好了。
```
cd tools/perf
vi Makefile.perf
# 定义 LDFLAGS=-static
make clean
make
```
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# 使用

由于生产环境上运行的程序都是编译的时候strip过，我们不能直接去使用perf，如果直接使用，生成的火焰图就没有函数信息，不知道热点函数是谁，我们应该编译出带有调试信息的进程，也就是not stripped的进程。

在准备好perf和not stripped的进程后，执行以下命令抓取热点：

# 获取正在运行的进程的pid
ps -ef

# 采样
perf record -g -a -F 99 -- sleep 60 -p 4567 -o perf.data
# -g 输出函数调用栈
# -F 设置采样频率HZ
# -a 记录所有CPU的事件
# -- sleep 设置采样时间（s）
# -p 设置记录的进程pid
# -o 记录结果输出到指定文件

# 将报告输出成可读的文件
perf script -i perf.data > out.perf

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我们还需要借助FlameGraph工具来生成火焰图。

下载地址：https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

这个直接下载就可以使用。

# 将生成的out.perf文件拷贝到FlameGraph项目中。
./stackcollapse-perf.pl out.perf > out.folded
./flamegraph.pl out.floded > out.svg

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然后我们就可以使用浏览器打开out.svg火焰图了。

火焰图的横向是函数执行时间，竖向是函数调用栈。通过这个我们可以看到在哪个调用栈的哪个函数消耗了太多cpu资源，找到这个优化点，提高性能。

# 火焰图对比（红蓝差分火焰图）

火焰图往往不是单独使用，经常是和上个版本进行对比，找出性能下降的点，然后将它优化掉，优化不了那就不是bug，就是特性！

./difffolded.pl out1.floded  out2.floded > diff.floded

./flamegraph.pl --negate diff.floded > diff.svg

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对于生成的差分火焰图，红色表示上升，蓝色表示下降。

但实际发现对于新增的调用栈或删除的调用栈，差分火焰图上并不会显示出红色和蓝色，对于官方说法是让我们正反对比一下，这其实并不好观察。

其实可以自己写个python脚本来实现，思路：直接读取svg文件，获取函数以及它的占用率，对比后生成csv或者excel文件。

# 参考

https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial#Introduction
https://www.brendangregg.com/perf.html
https://github.com/brendangregg/FlameGraph/blob/master/difffolded.pl

#性能优化 #perf

上次更新: 2022/06/17, 07:22:19

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