使用Flame Graph进行系统性能分析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用Flame Graph进行系统性能分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
关键词：Flame Graph、perf、perl。
FlameGraph是由BrendanGregg开发的一款开源可视化性能分析工具，形象的成为火焰图。
从底向上像火苗一样逐渐变小，也反映了相互之间的包含关系，下面的框条包含上面内容。
经过FlameGraph.git处理，最终生成矢量SVG图形，可以形象的看出不同部分占用情况，以及包含与被包含情况。
除了反应CPU使用情况的CPU FlameGraph，还有几种Flame Graph：Memory Flame Graph、Off-CPU Flame Graph、Hot/Cold Flame Graph、Differential Flame Graph。
本文目的是记录如何使用Flame Graph；然后对其流程进行简单分析，了解其数据来龙去脉；最后分析测试结果。
基本上做到知其然知其所以然。
1. Flame Graph使用
构造测试程序如下，可以启动5个线程。
每个线程都有自己的thread_funcx()，while(1)里面再调用函数。
在8核CPU上执行，预测应该每个thread_funcx()都会占用相同的比例，因为都是100%占用CPU，然后里面的函数比例呈现阶梯形。
#include <stdio.h> #include <pthread.h> #define LOOP_COUNT 1000000 void func_a(void) { int i; for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++); } void func_b(void) { int i; for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++); func_a(); } void func_c(void) { int i; for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++); func_b(); } void func_d(void) { int i; for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++); func_c(); } void func_e(void) { int i; for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++); func_d(); } void* thread_fun1(void* param) { while(1) { int i; for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++); func_a(); } } void* thread_fun2(void* param) { while(1) { int i; for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++); func_b(); } } void* thread_fun3(void* param) { while(1) { int i; for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++); func_c(); } } void* thread_fun4(void* param) { while(1) { int i; for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++); func_d(); } } void* thread_fun5(void* param) { while(1) { int i; for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++); func_e(); } } int main(void) { int ret; pthread_t tid1, tid2, tid3, tid4, tid5; ret=pthread_create(&tid1, NULL, thread_fun1, NULL); if(ret==-1){ printf("Create pthread failed. "); return -1; } ret=pthread_create(&tid2, NULL, thread_fun2, NULL); if(ret==-1){ printf("Create pthread failed. "); return -1; } ret=pthread_create(&tid3, NULL, thread_fun3, NULL); if(ret==-1){ printf("Create pthread failed. "); return -1; } ret=pthread_create(&tid4, NULL, thread_fun4, NULL); if(ret==-1){ printf("Create pthread failed. "); return -1; } ret=pthread_create(&tid5, NULL, thread_fun5, NULL); if(ret==-1){ printf("Create pthread failed. "); return -1; } if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){ printf("pthrad join failed. "); return -1; } if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){ printf("pthrad join failed. "); return -1; } if(pthread_join(tid3,NULL)!=0){ printf("pthrad join failed. "); return -1; } if(pthread_join(tid4,NULL)!=0){ printf("pthrad join failed. "); return -1; } if(pthread_join(tid5,NULL)!=0){ printf("pthrad join failed. "); return -1; } return 0; }
编译然后执行结果：
gcc createFlame.c -o createFlame -pthread
./createFlame
在sudo su权限中进行perf record和FlameGraph生成；-F 999采样率999Hz，-a包括所有CPU，-g使能call-graph录制，-- sleep 60记录60秒时长。
perf record -F 999 -a -g -- sleep 60 perf script | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl > out.svg
在浏览器中查看结果如下：
可以看出createFlame应用，调用start_thread创建线程，五个线程函数占用相等宽度。
线程函数以下的层级调用宽度相差基本一致。
使用perf report -g查看start_thread，然后逐级展开调用及其占比。
整个start_thread占据99%，然后5个线程均分，因为每个都独占一个CPU。
每个线程里面函数占比，与FlameGraph中一致。
1.1 查看细节
鼠标移动到FlameGraph框图上时，会显示对应进程或函数的被采样信息。
如果点击框图，则以其为基础展开，放大显示后面的找关系。已达到缩放，显示细节和整体。
1.2 查找
在右上角Search或者Ctrl+F，可以在FlameGraph中查找相应符号的框图。
2. Flame Graph流程分析
从perf record输出的perf.data，到最终生成out.svg文件，可以分为三步：1.perf script、2.stackcollapse-perf.pl、3.flamegraph.pl。
如果要详细了解其如何一步一步解析字符串，到最终生成svg矢量图形可以阅读stackcollapse-perf.pl和flamegraph.pl两个perl脚本。
下面借助构造伪数据，来理解其流程。
2.1 perf script
perf script将perf record的记录转换成可读的采样记录，每一个下采样记录包含应用名称、以及采样到的stack信息。
进程名后的进程ID、CPU号、时间戳、cycles数目都是无用信息，下面的stack也只有函数名有效。
createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_a (xxx) 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 func_e (xxx) 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx)
构造一份perf script生成的伪数据，来分析流程以及明白FlameGraph的含义。
createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 thread_fun1 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_a (xxx) 000 thread_fun1 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 thread_fun2 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_b (xxx) 000 thread_fun2 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_a (xxx) 000 func_b (xxx) 000 thread_fun2 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 thread_fun3 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_c (xxx) 000 thread_fun3 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 thread_fun3 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_a (xxx) 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 thread_fun3 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 thread_fun4 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_d (xxx) 000 thread_fun4 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 thread_fun4 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 thread_fun4 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_a (xxx) 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 thread_fun4 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_e (xxx) 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_d (xxx) 000 func_e (xxx) 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 func_e (xxx) 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 func_e (xxx) 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx) createFlame 0 [0] 0.0: 0 cycles: 000 func_a (xxx) 000 func_b (xxx) 000 func_c (xxx) 000 func_d (xxx) 000 func_e (xxx) 000 thread_fun5 (xxx) 000 start_thread (xxx)
2.2 stackcollapse-perf.pl
stackcollapse-perf.pl将perf script生成的多行stack记录转换成一行，函数之间用逗号隔开，最后的记录采样次数用空格隔开。
可以通过./stackcollapse-perf.pl -h查看帮助，查看cat perf_fake.txt | ./stackcollapse-perf.pl输出。
可以清晰地看出栈的关系和采样到的次数。
createFlame;start_thread;thread_fun1 1 createFlame;start_thread;thread_fun1;func_a 1 createFlame;start_thread;thread_fun2 1 createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b 1 createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b;func_a 1 createFlame;start_thread;thread_fun3 1 createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c 1 createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b 1 createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b;func_a 1 createFlame;start_thread;thread_fun4 1 createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d 1 createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c 1 createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b 1 createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b;func_a 1 createFlame;start_thread;thread_fun5 1 createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e 1 createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d 1 createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c 1 createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b 1 createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b;func_a 1
2.3 flamegraph.pl
那么stackcollapse-perf.pl的数据经过flamegraph.pl处理之后又是什么样子呢？
可以看出svg图形，就像stackcollapse-perf.pl每一行竖向显示。
那么简单修改一下，将thread_fun5的func_a的stack重复4次，图形会变成什么样子呢？
可以看出thread_fun5的func_a变得更宽了。
所以不难理解，Flame Graph纵向表示一次调用栈深度，调用关系从下到上；Flame Graph横向宽度表示被perf record采样到的次数。
3. Flame Graph结果分析
所有的FlameGraph都是统计采样结果，根据进程、函数栈进行匹配，同样栈的采样计数累加。
FlameGraph的实际应用除了查看CPU使用情况之外，还有通过监控内存分配/释放函数的MemoryFlameGraph；
记录进程因为IO、唤醒等耗费时间的Off-CPU FlameGraph；
以及将CPU FlameGraph和Off-CPU FlameGraph进行合并的Hot/Cold FlameGraph；
对两次不同测试进行比较的DifferentialFlameGraph。
之前对CPU FlameGraph进行了介绍，下面详细介绍其余四种FlameGraph的使用。
3.1 MemoryFlameGraph
《Memory Leak (and Growth) Flame Graphs》关于内存的FlameGraph和CPU FlameGraph的区别在于CPU是采样，Memory跟踪内存trace events，比如malloc()/free()/realloc()/calloc()/brk()/mmap()。
然后在对调用栈进行统计，显示FlameGraph。其本质上是一样的。
perf record -e syscalls:sys_enter_mmap -a -g -- sleep 120 perf script | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl --color=mem --title="Heap Expansion Flame Graph" --countname="calls" > out_mmap.svg
结果如下：
但从实际来看这张图并不能反映Memory Leak，也不能准确反映Memory Grouth。
因为只是记录mmap()的次数，没有记录每次大小；同时没有记录munmap()的次数。
3.1.1 一个通过trace events定位内存泄漏的案例
记得之前Debug过内存泄漏问题：运行过一段时间，发现总的内存在增加。查看/proc/meminfo大概是slab内存泄漏，然后查看一下/proc/slabinfo看出是kmalloc-64在不停增加。
所以借助tracing/events/kmem/kmalloc和kfree两个events，观察是哪个进程在泄漏内存，同时修改call_site从显示地址编程显示符号。
如何确定内存泄漏呢？
以进程作为组，kmalloc()分配大小累加；如果有kfree()，通过ptr匹配从累计值中减去对应kmalloc()大小。
这样在运行一段时间过后，每个进程的累计值就是增量，可以很轻松的确定增量是多少，以及每个增量的符号表。
3.2 Off-CPU FlameGraph
和CPU FlameGraph相反，Off-CPU FlameGraph反映的是进程没有在CPU上运行的时间都在干嘛，这也是影响进程性能的关键因素。
比如进程时间片用完导致的进程切换、映射到内存的IO操作、调度延迟等。
《Off-CPU Flame Graphs》循序渐进的介绍了IO造成的Off-CPU时间、包括IO延迟的Off-CPU时间、进程唤醒延时，以及展示进程之间唤醒点栈关系的Chain Graphs。
比如查看Block I/O次数的FlameGraph，这个只能做个参考。如果想要更准确的看IO延迟时间，还需要借助文中提到的biostacks、fileiostacks等工具。
sudo perf record -e block:block_rq_insert -a -g -- sleep 30 sudo perf script --header | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl --color=io --title="Block I/O Flame Graph" --countname="I/O" > out.svg
结果如下：
3.3 Hot/Cold FlameGraph
3.4 Differential FlameGraph
能有哪些实际应用？
参考文档：
《Flame Graphs》：关于FlameGraph的来龙去脉，及其详细介绍汇总。
《The Flame Graph》：发表在acm.org文章，This visualization of software execution is a new necessity for performance profiling and debugging。
以上是关于使用Flame Graph进行系统性能分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章