系统级性能分析工具 — Perf

浅浅的花香味﹌ 2022-06-15 10:16 243阅读 0赞

从2.6.31内核开始，linux内核自带了一个性能分析工具perf，能够进行函数级与指令级的热点查找。

## perf ##

Performance analysis tools for Linux.

Performance counters for Linux are a new kernel-based subsystem that provide a framework for all things

performance analysis. It covers hardware level (CPU/PMU, Performance Monitoring Unit) features and

software features (software counters, tracepoints) as well.

Perf是内置于Linux内核源码树中的性能剖析(profiling)工具。

它基于事件采样原理，以性能事件为基础，支持针对处理器相关性能指标与操作系统相关性能指标的性能剖析。

常用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位。

CPU周期(cpu-cycles)是默认的性能事件，所谓的CPU周期是指CPU所能识别的最小时间单元，通常为亿分之几秒，

是CPU执行最简单的指令时所需要的时间，例如读取寄存器中的内容，也叫做clock tick。

Perf是一个包含22种子工具的工具集，以下是最常用的5种：

perf-list

perf-stat

perf-top

perf-record

perf-report

## 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][Link 1]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 <event> : u // userspace

\-e <event> : k // kernel

\-e <event> : h // hypervisor

\-e <event> : G // guest counting (in KVM guests)

\-e <event> : H // host counting (not in KVM guests)

**(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

## 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 \[-e <EVENT> | --event=EVENT\] \[<options>\]

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

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  Samples: 1M of event 'cycles', Event count (approx.): 73891391490  
2.       5.44%  perf              \[.\] 0x0000000000023256        
3.       4.86%  \[kernel\]          \[k\] \_spin\_lock                
4.       2.43%  \[kernel\]          \[k\] \_spin\_lock\_bh             
5.       2.29%  \[kernel\]          \[k\] \_spin\_lock\_irqsave        
6.       1.77%  \[kernel\]          \[k\] \_\_d\_lookup                
7.       1.55%  libc-2.12.so      \[.\] \_\_strcmp\_sse42            
8.       1.43%  nginx             \[.\] ngx\_vslprintf             
9.       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 <event>：指明要分析的性能事件。

\-p <pid>：Profile events on existing Process ID (comma sperated list). 仅分析目标进程及其创建的线程。

\-k <path>：Path to vmlinux. Required for annotation functionality. 带符号表的内核映像所在的路径。

\-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 <n>：界面的刷新周期，默认为2s，因为perf top默认每2s从mmap的内存区域读取一次性能数据。

\-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

## 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 \[-e <EVENT> | --event=EVENT\] \[-a\] <command>

perf stat \[-e <EVENT> | --event=EVENT\] \[-a\] - <command> \[<options>\]

**(1) 输出格式**

\# perf stat ls

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  Performance counter stats for 'ls':  
2.    
3.           0.653782 task-clock                \#    0.691 CPUs utilized            
4.                  0 context-switches          \#    0.000 K/sec                    
5.                  0 CPU-migrations            \#    0.000 K/sec                    
6.                247 page-faults               \#    0.378 M/sec                    
7.          1,625,426 cycles                    \#    2.486 GHz                      
8.          1,050,293 stalled-cycles-frontend   \#   64.62% frontend cycles idle     
9.            838,781 stalled-cycles-backend    \#   51.60% backend  cycles idle     
10.         1,055,735 instructions              \#    0.65  insns per cycle          
11.                                             \#    0.99  stalled cycles per insn  
12.           210,587 branches                  \#  322.106 M/sec                    
13.            10,809 branch-misses             \#    5.13% of all branches          
14.   
15.       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 <cmd>：执行目标程序前先执行的程序。

\--post <cmd>：执行目标程序后再执行的程序。

**(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

## 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

## 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

## More ##

除了以上5个常用工具外，还有一些适用于较特殊场景的工具， 比如内核锁、slab分配器、调度器，

也支持自定义探测点。

## perf-lock ##

内核锁的性能分析。

Analyze lock events.

perf lock \{record | report | script | info\}

需要编译选项的支持：CONFIG\_LOCKDEP、CONFIG\_LOCK\_STAT。

CONFIG\_LOCKDEP defines acquired and release events.

CONFIG\_LOCK\_STAT defines contended and acquired lock events.

**(1) 常用选项**

\-i <file>：输入文件

\-k <value>：sorting key，默认为acquired，还可以按contended、wait\_total、wait\_max和wait\_min来排序。

**(2) 使用例子**

\# perf lock record ls // 记录

\# perf lock report // 报告

**(3) 输出格式**

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.                 Name   acquired  contended total wait (ns)   max wait (ns)   min wait (ns)   
2.    
3.  &mm->page\_table\_...        382          0               0               0               0   
4.  &mm->page\_table\_...         72          0               0               0               0   
5.            &fs->lock         64          0               0               0               0   
6.          dcache\_lock         62          0               0               0               0   
7.        vfsmount\_lock         43          0               0               0               0   
8.  &newf->file\_lock...         41          0               0               0               0

Name：内核锁的名字。

aquired：该锁被直接获得的次数，因为没有其它内核路径占用该锁，此时不用等待。

contended：该锁等待后获得的次数，此时被其它内核路径占用，需要等待。

total wait：为了获得该锁，总共的等待时间。

max wait：为了获得该锁，最大的等待时间。

min wait：为了获得该锁，最小的等待时间。

最后还有一个Summary：

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  === output for debug===  
2.    
3.  bad: 10, total: 246  
4.  bad rate: 4.065041 %  
5.  histogram of events caused bad sequence  
6.      acquire: 0  
7.     acquired: 0  
8.    contended: 0  
9.      release: 10

## perf-kmem ##

slab分配器的性能分析。

Tool to trace/measure kernel memory(slab) properties.

perf kmem \{record | stat\} \[<options>\]

**(1) 常用选项**

\--i <file>：输入文件

\--caller：show per-callsite statistics，显示内核中调用kmalloc和kfree的地方。

\--alloc：show per-allocation statistics，显示分配的内存地址。

\-l <num>：print n lines only，只显示num行。

\-s <key\[,key2...\]>：sort the output (default: frag,hit,bytes)

**(2) 使用例子**

\# perf kmem record ls // 记录

\# perf kmem stat --caller --alloc -l 20 // 报告

**(3) 输出格式**

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  \------------------------------------------------------------------------------------------------------  
2.   Callsite                           | Total\_alloc/Per | Total\_req/Per   | Hit      | Ping-pong | Frag  
3.  \------------------------------------------------------------------------------------------------------  
4.   perf\_event\_mmap+ec                 |    311296/8192  |    155952/4104  |       38 |        0 | 49.902%  
5.   proc\_reg\_open+41                   |        64/64    |        40/40    |        1 |        0 | 37.500%  
6.   \_\_kmalloc\_node+4d                  |      1024/1024  |       664/664   |        1 |        0 | 35.156%  
7.   ext3\_readdir+5bd                   |        64/64    |        48/48    |        1 |        0 | 25.000%  
8.   load\_elf\_binary+8ec                |       512/512   |       392/392   |        1 |        0 | 23.438%

Callsite：内核代码中调用kmalloc和kfree的地方。

Total\_alloc/Per：总共分配的内存大小，平均每次分配的内存大小。

Total\_req/Per：总共请求的内存大小，平均每次请求的内存大小。

Hit：调用的次数。

Ping-pong：kmalloc和kfree不被同一个CPU执行时的次数，这会导致cache效率降低。

Frag：碎片所占的百分比，碎片 = 分配的内存 - 请求的内存，这部分是浪费的。

有使用--alloc选项，还会看到Alloc Ptr，即所分配内存的地址。

最后还有一个Summary：

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  SUMMARY  
2.  =======  
3.  Total bytes requested: 290544  
4.  Total bytes allocated: 447016  
5.  Total bytes wasted on internal fragmentation: 156472  
6.  Internal fragmentation: 35.003669%  
7.  Cross CPU allocations: 2/509

## probe-sched ##

调度模块分析。

trace/measure scheduler properties (latencies)

perf sched \{record | latency | map | replay | script\}

**(1) 使用例子**

\# perf sched record sleep 10 // perf sched record <command>

\# perf report latency --sort max

**(2) 输出格式**

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

TASK：进程名和pid。

Runtime：实际的运行时间。

Switches：进程切换的次数。