perf-火焰图生成

Flame Graph项目位于GitHub上：https://github.com/brendangregg/FlameGraph

用git将其clone下来：git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

如果是想使用火焰图展示系统内的CPU占用分布情况，执行以下四条指令就够了：

(1)   设备端执行如下命令，来监测性能事件，生成记录文件(-e可指定其他事件，-p可指定线程，具体可参考4.1.4章节)。

./perf record -ag

 

Ctrl+C结束执行后，在当前目录下会生成采样数据perf.data.一般采样在半分钟左右即可。过长可能会导致生成的采样数据过大内存溢出。

(2)   设备端执行如下命令，用perf script工具对perf.data进行解析

./perf script -i perf.data > perf.unfold

 

(3)   将perf.unfold拷贝到服务器的FlameGraph-master目录，在服务器端执行如下命令，对其中的符号再进行折叠：

./stackcollapse-perf.pl perf.unfold > perf.folded

 

(4)   在服务器端执行如下命令，最后生成svg图，使用chrome浏览器打开：

./flamegraph.pl perf.folded > perf.svg

火焰图中的颜色没有特别的含义。以cpu-clock事件为例，横轴的长度代表cpu的消耗时间，越长代表占用CPU越高；纵轴代表调用堆栈，可以点击某个色块放大查看。

最下方的横条表示当前采样到的所有事件，其占比定为100%。注意此处并不代表当前系统负荷为100%。假设系统采样到10000个事件（100%），其中A函数被采样到4000次，则A函数占的比值为40%，反应到火焰图上是A函数的宽度占整体宽度的2/5左右。其中B函数被采样到1000次，则A函数占的比值为10%，反应到火焰图上是A函数的宽度占整体宽度的1/10左右。

我们可以着重关注横向宽度最长的部分，来分析是否有优化空间。

 

附：常用CPU优化策略：

(1)   去除非必要的操作。

(2)   尽可能利用硬件处理器，例如某些平台有专门计算积分图，或是图像缩放的引擎。

(3)   减少cache-miss。

(4)   使用NEON优化代码。

(5)   减少算法复杂度。

(6)   使用定点代替浮点，减少位宽。