火焰图(Flame Graphs)的安装和基本用法

火焰图(Flame Graphs)

一、概述:

        火焰图(flame graph)是性能分析的利器,通过它可以快速定位性能瓶颈点。

        perf 命令(performance 的缩写)是 Linux 系统原生提供的性能分析工具,会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack)。

        本文介绍它的安装和基本用法。

二、安装perf和可视化生成器

# yum install perf -y           //yum方式安装perf

# git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git               //选择好火焰图文件存放路径后执行该条命令,从github上获取火焰图的相关文件,获取完成后会有一个FlameGraph的文件夹,如下图

 说明:打开文件夹,里面大部分是perf语言写的脚本,生成火焰图后续会用到,如下图,右图为各pl文件用途释义

到此,安装完成。

三、perf 采集数据

# perf record -F 99 -a -g -- sleep 60               //对CPU所有进程以99Hz采集,它的执行频率是 99Hz(每秒99次),如果99次都返回同一个函数名,那就说明 CPU 这一秒钟都在执行同一个函数,可能存在性能问题。执行60秒后会弹出如下图提示表示采集完成,在当前目录会生成一个perf.data的文件




# perf record -F 99 -p 181 -g -- sleep 60        //对进程ID为181的进程进行采集,采集时间为60秒,执行期间不要退出

上述代码中perf record表示记录,-F 99表示每秒99次,-p 13204是进程号,即对哪个进程进行分析,-g表示记录调用栈,sleep 30则是持续30秒,-a 表示记录所有cpu调用。更多参数可以执行
perf --help查看。
perf.data文件生成后,表示采集完成。最好是在火焰图的目录下进行采集,方便转换成SVG图形。

四、生成火焰图

# perf script -i perf.data &> perf.unfold                        //生成脚本文件

# ./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded              

# ./FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg                       //执行完成后生成perf.svg图片,可以下载到本地,用浏览器打开 perf.svg,如下图

 

 

五、火焰图的含义

火焰图是基于 perf 结果产生的 SVG 图片,用来展示 CPU 的调用栈。

y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。调用栈越深,火焰就越高,顶部就是正在执行的函数,下方都是它的父函数。

x 轴表示抽样数,如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽,就表示它被抽到的次数多,即执行的时间长。注意,x 轴不代表时间,而是所有的调用栈合并后,按字母顺序排列的。

火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"(plateaus),就表示该函数可能存在性能问题。

颜色没有特殊含义,因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度,所以一般选择暖色调。

六、互动性

火焰图是 SVG 图片,可以与用户互动。

(1)鼠标悬浮

火焰的每一层都会标注函数名,鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比。下面是一个例子。


mysqld'JOIN::exec (272,959 samples, 78.34 percent)

(2)点击放大

在某一层点击,火焰图会水平放大,该层会占据所有宽度,显示详细信息。

左上角会同时显示"Reset Zoom",点击该链接,图片就会恢复原样。

(3)搜索

按下 Ctrl + F 会显示一个搜索框,用户可以输入关键词或正则表达式,所有符合条件的函数名会高亮显示。

七、火焰图示例

下面是一个简化的火焰图例子。

首先,CPU 抽样得到了三个调用栈。


func_c 
func_b 
func_a 
start_thread 

func_d 
func_a 
start_thread 

func_d 
func_a 
start_thread

上面代码中,start_thread是启动线程,调用了func_a。后者又调用了func_bfunc_d,而func_b又调用了func_c

经过合并处理后,得到了下面的结果,即存在两个调用栈,第一个调用栈抽中1次,第二个抽中2次。


start_thread;func_a;func_b;func_c 1 
start_thread;func_a;func_d 2

有了这个调用栈统计,火焰图工具就能生成 SVG 图片。

上面图片中,最顶层的函数g()占用 CPU 时间最多。d()的宽度最大,但是它直接耗用 CPU 的部分很少。b()c()没有直接消耗 CPU。因此,如果要调查性能问题,首先应该调查g(),其次是i()

另外,从图中可知a()有两个分支b()h(),这表明a()里面可能有一个条件语句,而b()分支消耗的 CPU 大大高于h()

八、局限

两种情况下,无法画出火焰图,需要修正系统行为。

(1)调用栈不完整

当调用栈过深时,某些系统只返回前面的一部分(比如前10层)。

(2)函数名缺失

有些函数没有名字,编译器只用内存地址来表示(比如匿名函数)。

九、常见应用的火焰图

Node 应用的火焰图

Node 应用的火焰图就是对 Node 进程进行性能抽样,与其他应用的操作是一样的。


$ perf record -F 99 -p `pgrep -n node` -g -- sleep 30

详细的操作可以看这篇文章

Chrome 浏览器的火焰图

Chrome 浏览器可以生成页面脚本的火焰图,用来进行 CPU 分析。

打开开发者工具,切换到 Performance 面板。然后,点击"录制"按钮,开始记录数据。这时,可以在页面进行各种操作,然后停止"录制"。

这时,开发者工具会显示一个时间轴。它的下方就是火焰图。

浏览器的火焰图与标准火焰图有两点差异:它是倒置的(即调用栈最顶端的函数在最下方);x 轴是时间轴,而不是抽样次数。

 

 

 

参考资料:

https://github.com/brendangregg/FlameGraph

http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html

https://www.jianshu.com/p/492218c163d9

http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/09/flame-graph.html

 

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posted @ 2019-09-04 16:40  寒冰宇若  阅读(22015)  评论(0编辑  收藏  举报