系统级性能分析工具 — Perf

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

Samples: 1M of event 'cycles', Event count (approx.): 73891391490
     5.44%  perf              [.] 0x0000000000023256      
     4.86%  [kernel]          [k] _spin_lock              
     2.43%  [kernel]          [k] _spin_lock_bh           
     2.29%  [kernel]          [k] _spin_lock_irqsave      
     1.77%  [kernel]          [k] __d_lookup              
     1.55%  libc-2.12.so      [.] __strcmp_sse42          
     1.43%  nginx             [.] ngx_vslprintf           
     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

 Performance counter stats for 'ls':

          0.653782 task-clock                #    0.691 CPUs utilized          
                 0 context-switches          #    0.000 K/sec                  
                 0 CPU-migrations            #    0.000 K/sec                  
               247 page-faults               #    0.378 M/sec                  
         1,625,426 cycles                    #    2.486 GHz                    
         1,050,293 stalled-cycles-frontend   #   64.62% frontend cycles idle   
           838,781 stalled-cycles-backend    #   51.60% backend  cycles idle   
         1,055,735 instructions              #    0.65  insns per cycle        
                                             #    0.99  stalled cycles per insn
           210,587 branches                  #  322.106 M/sec                  
            10,809 branch-misses             #    5.13% of all branches        

       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

                Name   acquired  contended total wait (ns)   max wait (ns)   min wait (ns) 

 &mm->page_table_...        382          0               0               0               0 
 &mm->page_table_...         72          0               0               0               0 
           &fs->lock         64          0               0               0               0 
         dcache_lock         62          0               0               0               0 
       vfsmount_lock         43          0               0               0               0 
 &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:

=== output for debug===

bad: 10, total: 246
bad rate: 4.065041 %
histogram of events caused bad sequence
    acquire: 0
   acquired: 0
  contended: 0
    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

------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Callsite                           | Total_alloc/Per | Total_req/Per   | Hit      | Ping-pong | Frag
------------------------------------------------------------------------------------------------------
 perf_event_mmap+ec                 |    311296/8192  |    155952/4104  |       38 |        0 | 49.902%
 proc_reg_open+41                   |        64/64    |        40/40    |        1 |        0 | 37.500%
 __kmalloc_node+4d                  |      1024/1024  |       664/664   |        1 |        0 | 35.156%
 ext3_readdir+5bd                   |        64/64    |        48/48    |        1 |        0 | 25.000%
 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:

SUMMARY
=======
Total bytes requested: 290544
Total bytes allocated: 447016
Total bytes wasted on internal fragmentation: 156472
Internal fragmentation: 35.003669%
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

 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  Task                  |   Runtime ms  | Switches | Average delay ms | Maximum delay ms | Maximum delay at     |
 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  events/10:61          |      0.655 ms |       10 | avg:    0.045 ms | max:    0.161 ms | max at: 9804.958730 s
  sleep:11156           |      2.263 ms |        4 | avg:    0.052 ms | max:    0.118 ms | max at: 9804.865552 s
  edac-poller:1125      |      0.598 ms |       10 | avg:    0.042 ms | max:    0.113 ms | max at: 9804.958698 s
  events/2:53           |      0.676 ms |       10 | avg:    0.037 ms | max:    0.102 ms | max at: 9814.751605 s
  perf:11155            |      2.109 ms |        1 | avg:    0.068 ms | max:    0.068 ms | max at: 9814.867918 s


TASK:进程名和pid。

Runtime:实际的运行时间。

Switches:进程切换的次数。

Average delay:平均的调度延迟。

Maximum delay:最大的调度延迟。

Maximum delay at:最大调度延迟发生的时刻。

 

perf-probe

 

可以自定义探测点。

Define new dynamic tracepoints.

 

使用例子

(1) Display which lines in schedule() can be probed

# perf probe --line schedule

前面有行号的可以探测,没有行号的就不行了。

 

(2) Add a probe on schedule() function 12th line.

# perf probe -a schedule:12

在schedule函数的12处增加一个探测点。

 

Reference

 

[1]. Linux的系统级性能剖析工具系列,by 承刚

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

[3]. http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf2/

[4]. https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial

posted on 2014-10-23 11:44  张大大123  阅读(137)  评论(0编辑  收藏

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