[转帖]perf学习-linux自带性能分析工具

perf,学习,linux,自带,性能,分析,工具 · 浏览次数 : 0

小编点评

# perf分析记录 **性能指标:** *cycles CPU周期数 *CPU 使用率 *线程活跃度 *分支指令数 *分支 miss 指数 *cache miss 指数 *性能事件数量 *热度 **数据文件:** *perf.data *report **参数:** *i:指定路径 *p:指定进程ID *a:分析整个系统的性能(默认) *d:界面刷新周期,默认是2秒 **示例:** ``` # perf分析记录 perf.data report --samples --time --format ``` **其他信息:** *默认在当前目录下生成数据文件:perf.data *可从报告中读取数据文件:-i参数指定路径 *了解perf,是性能分析的开始

正文

目前在做性能分析的事情,之前没怎么接触perf,找了几篇文章梳理了一下,按照问题的形式记录在这里。

方便自己查看。

 

什么是perf?

linux性能调优工具,32内核以上自带的工具,软件性能分析。在2.6.31及后续版本的Linux内核里,安装perf非常的容易。

几乎能够处理所有与性能相关的事件。

 

什么是性能事件?

指在处理器或者操作系统中发生,可能影响到程序性能的硬件事件或者软件事情。

 

主要关注点在哪里?

算法优化(空间复杂度、时间复杂度)、代码优化(提到执行速度、减少内存占用)

评估程序对硬件资源的使用情况,例如各级cache的访问次数,各级cache的丢失次数、流水线停顿周期、前端总线访问次数等。

评估程序对操作系统资源的使用情况,系统调用次数、上下文切换次数、任务迁移次数。

 

基本原理?

硬件的话采用PMC(performance monitoring unit)CPU的部件,在特定的条件下探测的性能事件是否发生以及发生的次数。

软件性能测试,内置于kernel,分布在各个功能模块中,统计和操作系统相关性能事件。

 

如何使用高精度的采样?

如果需要采用高精度的采样,需要在制定性能事情时,在事件后添加后缀“:p”或者“:pp”

0:无精度保证
1:采样指令好触发性能时间的指令偏差为常数(:p)
2:尽量保证偏差为0(:pp)
3:保证偏差必须为0(:ppp)


有哪些常用的命令?

1、perf list 列出所有能够触发perf采样点的事件(当前硬件环境支持的性能事件)

总体分为三类hardware(硬件产生)、software(内核软件产生)、tradepoint(内核中静态tracepoint触发事件)。

List of pre-defined events (to be used in -e):
  cpu-cycles OR cycles                               [Hardware event]处理器周期事件
  stalled-cycles-frontend OR idle-cycles-frontend    [Hardware event]
  stalled-cycles-backend OR idle-cycles-backend      [Hardware event]
  instructions                                       [Hardware event]
  cache-references                                   [Hardware event]
  cache-misses                                       [Hardware event]
  branch-instructions OR branches                    [Hardware event]
  branch-misses                                      [Hardware event]
  bus-cycles                                         [Hardware event]

cpu-clock [Software event]
task-clock [Software event]
page-faults OR faults [Software event]
minor-faults [Software event]
major-faults [Software event]
context-switches OR cs [Software event]
cpu-migrations OR migrations [Software event]
alignment-faults [Software event]
emulation-faults [Software event]

L1-dcache-loads [Hardware cache event]
L1-dcache-load-misses [Hardware cache event]
L1-dcache-stores [Hardware cache event]
L1-dcache-store-misses [Hardware cache event]
L1-dcache-prefetches [Hardware cache event]
L1-dcache-prefetch-misses [Hardware cache event]
L1-icache-loads [Hardware cache event]
L1-icache-load-misses [Hardware cache event]
L1-icache-prefetches [Hardware cache event]
L1-icache-prefetch-misses [Hardware cache event]
LLC-loads [Hardware cache event]
LLC-load-misses [Hardware cache event]
LLC-stores [Hardware cache event]
LLC-store-misses [Hardware cache event]
LLC-prefetches [Hardware cache event]
LLC-prefetch-misses [Hardware cache event]
dTLB-loads [Hardware cache event]
dTLB-load-misses [Hardware cache event]
dTLB-stores [Hardware cache event]
dTLB-store-misses [Hardware cache event]
dTLB-prefetches [Hardware cache event]
dTLB-prefetch-misses [Hardware cache event]
iTLB-loads [Hardware cache event]
iTLB-load-misses [Hardware cache event]
branch-loads [Hardware cache event]
branch-load-misses [Hardware cache event]



2、perf stat分析程序的整体性能

利用10个典型事件剖析了应用程序。

  • task-clock:目标任务真真占用处理器的时间,单位是毫秒,我们称之为任务执行时间,

    后面是任务的处理器占用率(执行时间和持续时间的比值)

    持续时间值从任务提交到任务结束的总时间(总时间在stat结束之后会打印出来)。

  • context-switches:上下文切换次数,前半部分是切换次数,后面是平均每秒发生次数(M是10的6次方)。

  • cpu-migrations:处理器迁移,linux为了位置各个处理器的负载均衡,

    会在特定的条件下将某个任务从一个处理器迁往另外一个处理器,此时便是发生了一次处理器迁移。

  • page-fault:缺页异常,linux内存管理子系统采用了分页机制,

    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在在内存中,

    但是尚未建立物理地址和虚拟地址的映射关系是,会触发一次缺页异常。

  • cycles:任务消耗的处理器周期数

  • instructions:任务执行期间产生的处理器指令数,IPC(instructions perf cycle)

    IPC是评价处理器与应用程序性能的重要指标。(很多指令需要多个处理周期才能执行完毕),

    IPC越大越好,说明程序充分利用了处理器的特征。

  • branches:程序在执行期间遇到的分支指令数。

  • branch-misses:预测错误的分支指令数

  • cache-misses:cache时效的次数

  • cache-references:cache的命中次数

 

常用的参数如下

-e,指定性能事件
-p,指定分析进程的PID
-t,指定待分析线程的TID
-r N,连续分析N次
-d,全面性能分析,采用更多的性能事件

一次分析后的结果如下:

Performance counter stats for process id '21787':
 <span class="hljs-number">42677.253367</span> task-clock                #    <span class="hljs-number">0.142</span> CPUs utilized         
      <span class="hljs-number">587,906</span> context-switches          #    <span class="hljs-number">0.014</span> M<span class="hljs-operator">/</span>sec                 
       <span class="hljs-number">29,209</span> CPU-migrations            #    <span class="hljs-number">0.001</span> M<span class="hljs-operator">/</span>sec                 
          <span class="hljs-number">117</span> page-faults               #    <span class="hljs-number">0.000</span> M<span class="hljs-operator">/</span>sec                 

82,341,400,508 cycles # 1.929 GHz [83.48%]
61,262,984,952 stalled-cycles-frontend # 74.40% frontend cycles idle [83.28%]
43,113,701,768 stalled-cycles-backend # 52.36% backend cycles idle [66.72%]
44,023,301,495 instructions # 0.53 insns per cycle
# 1.39 stalled cycles per insn [83.50%]
8,137,448,528 branches # 190.674 M/sec [83.22%]
430,957,756 branch-misses # 5.30% of all branches [83.34%]

<span class="hljs-number">300.393753095</span> seconds <span class="hljs-keyword">time</span> elapsed</code><div class="hide-preCode-box"><span class="hide-preCode-bt" data-report-view="{&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.7365&quot;}"><img class="look-more-preCode contentImg-no-view" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newCodeMoreWhite.png" alt="" title=""></span></div></pre> 

 

3、perf top实时显示系统/进程的性能统计信息

默认性能事件“cycles CPU周期数”进行全系统的性能剖析

常见的参数如下:

-p:指定进程PID
-t:指定线程的TID
-a:分析整个系统的性能(默认)
-d:界面刷新周期,默认是2秒

结果输出中,比例是该符号引发的性能时间在整个监测域中占的比例,通常称为热度。

samples  pcnt function                                                                               DSO
_______ _____ ______________________________________________________________________________________ _________

61.00 19.4% nativewritemsr_safe [kernel]
18.00 5.7% JVM_InternString libjvm.so
17.00 5.4% find_busiest
group [kernel]
17.00 5.4% spinlock [kernel]
12.00 3.8% dev_hard
startxmit [kernel]
11.00 3.5% tg_load
down [kernel]
9.00 2.9% futex_wake [kernel]
8.00 2.5% do_futex [kernel]
7.00 2.2% load_balance_fair [kernel]
7.00 2.2% weighted_cpuload [kernel]
7.00 2.2% update_cfs_shares [kernel]
7.00 2.2% JVM_LatestUserDefinedLoader libjvm.so
6.00 1.9% update_cfs_load [kernel]
5.00 1.6% ZN16SystemDictionary30resolve_instanceclass_or_nullE12symbolHandle6HandleS1_P6Thread libjvm.so
5.00 1.6% br_sysfs_delbr [bridge]
5.00 1.6% futex_wait


4、perf  record/report记录一段时间内系统/进程的性能事件 

默认在当前目录下生成数据文件:perf.data

report读取生成的perf.data文件,-i参数指定路径

 

了解perf,是性能分析的开始。

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识
CS入门技能树Linux入门初识Linux32547 人正在系统学习中

与[转帖]perf学习-linux自带性能分析工具相似的内容:

[转帖]perf学习-linux自带性能分析工具

存储技术为满足层出不穷应用的海量数据存储需求,从物理介质到技术架构也同样发生了天翻地覆的变革。无论技术如何更新换代,其目的都是为了更好的提供高性能,高容量,高可用的数据服务。本系列文章会对存储系统的测试和调试工具做一个介绍。 dd - Linux世界中的搬运工 FIO – IO压力测试工具 vdbe

[转帖]perf学习-linux自带性能分析工具

目前在做性能分析的事情,之前没怎么接触perf,找了几篇文章梳理了一下,按照问题的形式记录在这里。 方便自己查看。 什么是perf? linux性能调优工具,32内核以上自带的工具,软件性能分析。在2.6.31及后续版本的Linux内核里,安装perf非常的容易。 几乎能够处理所有与性能相关的事件。

[转帖]perf学习-linux自带性能分析工具

目前在做性能分析的事情,之前没怎么接触perf,找了几篇文章梳理了一下,按照问题的形式记录在这里。 方便自己查看。 什么是perf? linux性能调优工具,32内核以上自带的工具,软件性能分析。在2.6.31及后续版本的Linux内核里,安装perf非常的容易。 几乎能够处理所有与性能相关的事件。

[转帖]《Linux性能优化实战》笔记(23)—— 内核线程 CPU 利用率过高,perf 与 火焰图

在排查网络问题时,我们还经常碰到的一个问题,就是内核线程的 CPU 使用率很高。比如,在高并发的场景中,内核线程 ksoftirqd 的 CPU 使用率通常就会比较高。回顾一下前面学过的 CPU 和网络模块,你应该知道,这是网络收发的软中断导致的。 要分析 ksoftirqd 这类 CPU 使用率比

[转帖]perf-tools

https://github.com/brendangregg/perf-tools 网络不好 原作者很厉害 转帖学习. A miscellaneous collection of in-development and unsupported performance analysis tools f

[转帖]Perf IPC以及CPU性能

https://plantegg.github.io/2021/05/16/Perf_IPC%E4%BB%A5%E5%8F%8ACPU%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%8E%87/ 为了让程序能快点,特意了解了CPU的各种原理,比如多核、超线程、NUMA、睿频、功耗、GPU、大小核再到分支

[转帖]perf-map-agent

https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent A java agent to generate /tmp/perf-.map files for just-in-time(JIT)-compiled methods for us

[转帖]perf-map-agent

https://github.com/brendangregg/perf-map-agent A java agent to generate /tmp/perf-.map files for just-in-time(JIT)-compiled methods for use with

[转帖]Perf分析CPU性能问题笔记

https://cloud.tencent.com/developer/article/1416234 本文仅仅是一个笔记。 场景 观察进程的CPU使用情况 观察进程内各个函数的CPU使用情况: sudo perf top -p 复制 同时显示函数调用链: sudo perf top -

[转帖]Perf 笔记

https://www.cnblogs.com/jyi2ya/p/16278495.html 环境 Linux Syameimaru-Aya 5.17.0-2-amd64 #1 SMP PREEMPT Debian 5.17.6-1 (2022-05-11) x86_64 GNU/Linux。 Pe