LXR | KVM | PM | Time | Interrupt | Systems Performance | Bootup Optimization

使用Flame Graph进行系统性能分析

关键词：Flame Graph、perf、perl。

 

FlameGraph是由BrendanGregg开发的一款开源可视化性能分析工具，形象的成为火焰图。

从底向上像火苗一样逐渐变小，也反映了相互之间的包含关系，下面的框条包含上面内容。

经过FlameGraph.git处理，最终生成矢量SVG图形，可以形象的看出不同部分占用情况，以及包含与被包含情况。

除了反应CPU使用情况的CPU FlameGraph，还有几种Flame Graph：Memory Flame Graph、Off-CPU Flame Graph、Hot/Cold Flame Graph、Differential Flame Graph。

 

本文目的是记录如何使用Flame Graph；然后对其流程进行简单分析，了解其数据来龙去脉；最后分析测试结果。

基本上做到知其然知其所以然。

1. Flame Graph使用

构造测试程序如下，可以启动5个线程。

每个线程都有自己的thread_funcx()，while(1)里面再调用函数。

在8核CPU上执行，预测应该每个thread_funcx()都会占用相同的比例，因为都是100%占用CPU，然后里面的函数比例呈现阶梯形。

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>

#define LOOP_COUNT 1000000

void func_a(void)
{
    int i;
    for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++);
}

void func_b(void)
{
    int i;
    for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++);
    func_a();
}

void func_c(void)
{
    int i;
    for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++);
    func_b();
}

void func_d(void)
{
    int i;
    for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++);
    func_c();
}

void func_e(void)
{
    int i;
    for(i=0; i<LOOP_COUNT; i++);
    func_d();
}

void* thread_fun1(void* param)
{
    while(1) {
        int i;
        for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++);
        func_a();
    }
}

void* thread_fun2(void* param)
{
    while(1) {
        int i;
        for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++);
        func_b();
    }
}

void* thread_fun3(void* param)
{
    while(1) {
        int i;
        for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++);
        func_c();
    }
}

void* thread_fun4(void* param)
{
    while(1) {
        int i;
        for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++);
        func_d();
    }
}

void* thread_fun5(void* param)
{
    while(1) {
        int i;
        for(i=0;i<LOOP_COUNT;i++);
        func_e();
    }
}
int main(void)
{
    int ret;
    pthread_t tid1, tid2, tid3, tid4, tid5;

    
    ret=pthread_create(&tid1, NULL, thread_fun1, NULL);
    if(ret==-1){
        printf("Create pthread failed.\n");
        return -1;
    }

    ret=pthread_create(&tid2, NULL, thread_fun2, NULL);
    if(ret==-1){
        printf("Create pthread failed.\n");
        return -1;
    }

    ret=pthread_create(&tid3, NULL, thread_fun3, NULL);
    if(ret==-1){
        printf("Create pthread failed.\n");
        return -1;
    }

    ret=pthread_create(&tid4, NULL, thread_fun4, NULL);
    if(ret==-1){
        printf("Create pthread failed.\n");
        return -1;
    }

    ret=pthread_create(&tid5, NULL, thread_fun5, NULL);
    if(ret==-1){
        printf("Create pthread failed.\n");
        return -1;
    }

    
    if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){
        printf("pthrad join failed.\n");
        return -1;
    }
    
    if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){
        printf("pthrad join failed.\n");
        return -1;
    }

    if(pthread_join(tid3,NULL)!=0){
        printf("pthrad join failed.\n");
        return -1;
    }
    if(pthread_join(tid4,NULL)!=0){
        printf("pthrad join failed.\n");
        return -1;
    }    
    if(pthread_join(tid5,NULL)!=0){
        printf("pthrad join failed.\n");
        return -1;
    }
    
    return 0;
}
View Code

 

编译然后执行结果：

gcc createFlame.c -o createFlame -pthread
./createFlame

 

在sudo su权限中进行perf record和FlameGraph生成；-F 999采样率999Hz，-a包括所有CPU，-g使能call-graph录制，-- sleep 60记录60秒时长。

perf record -F 999 -a -g -- sleep 60
perf script | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl > out.svg

在浏览器中查看结果如下：

 

可以看出createFlame应用，调用start_thread创建线程，五个线程函数占用相等宽度。

线程函数以下的层级调用宽度相差基本一致。 

使用perf report -g查看start_thread，然后逐级展开调用及其占比。

整个start_thread占据99%，然后5个线程均分，因为每个都独占一个CPU。

每个线程里面函数占比，与FlameGraph中一致。

1.1 查看细节

鼠标移动到FlameGraph框图上时，会显示对应进程或函数的被采样信息。

如果点击框图，则以其为基础展开，放大显示后面的找关系。已达到缩放，显示细节和整体。

1.2 查找

在右上角Search或者Ctrl+F，可以在FlameGraph中查找相应符号的框图。

 

2. Flame Graph流程分析

从perf record输出的perf.data，到最终生成out.svg文件，可以分为三步：1.perf script、2.stackcollapse-perf.pl、3.flamegraph.pl。

如果要详细了解其如何一步一步解析字符串，到最终生成svg矢量图形可以阅读stackcollapse-perf.pl和flamegraph.pl两个perl脚本。

下面借助构造伪数据，来理解其流程。

2.1 perf script

perf script将perf record的记录转换成可读的采样记录，每一个下采样记录包含应用名称、以及采样到的stack信息。

进程名后的进程ID、CPU号、时间戳、cycles数目都是无用信息，下面的stack也只有函数名有效。

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_a (xxx)
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 func_e (xxx)
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)
View Code

 

构造一份perf script生成的伪数据，来分析流程以及明白FlameGraph的含义。

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 thread_fun1 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_a (xxx)
                 000 thread_fun1 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 thread_fun2 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_b (xxx)
                 000 thread_fun2 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_a (xxx)
                 000 func_b (xxx)
                 000 thread_fun2 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 thread_fun3 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_c (xxx)
                 000 thread_fun3 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 thread_fun3 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_a (xxx)
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 thread_fun3 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 thread_fun4 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_d (xxx)
                 000 thread_fun4 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 thread_fun4 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 thread_fun4 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_a (xxx)
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 thread_fun4 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_e (xxx)
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_d (xxx)
                 000 func_e (xxx)
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 func_e (xxx)
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 func_e (xxx)
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)

createFlame  0 [0]  0.0:   0 cycles: 
                 000 func_a (xxx)
                 000 func_b (xxx)
                 000 func_c (xxx)
                 000 func_d (xxx)
                 000 func_e (xxx)
                 000 thread_fun5 (xxx)
                 000 start_thread (xxx)
View Code

 

2.2 stackcollapse-perf.pl

stackcollapse-perf.pl将perf script生成的多行stack记录转换成一行，函数之间用逗号隔开，最后的记录采样次数用空格隔开。

可以通过./stackcollapse-perf.pl -h查看帮助，查看cat perf_fake.txt | ./stackcollapse-perf.pl输出。

可以清晰地看出栈的关系和采样到的次数。

createFlame;start_thread;thread_fun1 1
createFlame;start_thread;thread_fun1;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun2 1
createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun3 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun4 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun5 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b;func_a 1
View Code

 

2.3 flamegraph.pl

那么stackcollapse-perf.pl的数据经过flamegraph.pl处理之后又是什么样子呢？

可以看出svg图形，就像stackcollapse-perf.pl每一行竖向显示。

那么简单修改一下，将thread_fun5的func_a的stack重复4次，图形会变成什么样子呢？

可以看出thread_fun5的func_a变得更宽了。

 所以不难理解，Flame Graph纵向表示一次调用栈深度，调用关系从下到上；Flame Graph横向宽度表示被perf record采样到的次数。

3. Flame Graph结果分析

所有的FlameGraph都是统计采样结果，根据进程、函数栈进行匹配，同样栈的采样计数累加。

FlameGraph的实际应用除了查看CPU使用情况之外，还有通过监控内存分配/释放函数的MemoryFlameGraph；

记录进程因为IO、唤醒等耗费时间的Off-CPU FlameGraph；

以及将CPU FlameGraph和Off-CPU FlameGraph进行合并的Hot/Cold FlameGraph；

对两次不同测试进行比较的DifferentialFlameGraph。

之前对CPU FlameGraph进行了介绍，下面详细介绍其余四种FlameGraph的使用。

3.1 MemoryFlameGraph

《Memory Leak (and Growth) Flame Graphs》关于内存的FlameGraph和CPU FlameGraph的区别在于CPU是采样，Memory跟踪内存trace events，比如malloc()/free()/realloc()/calloc()/brk()/mmap()。

然后在对调用栈进行统计，显示FlameGraph。其本质上是一样的。

perf record -e syscalls:sys_enter_mmap -a -g -- sleep 120
perf script | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl --color=mem \ --title="Heap Expansion Flame Graph" --countname="calls" > out_mmap.svg

结果如下：

但从实际来看这张图并不能反映Memory Leak，也不能准确反映Memory Grouth。

因为只是记录mmap()的次数，没有记录每次大小；同时没有记录munmap()的次数。

 

3.1.1 一个通过trace events定位内存泄漏的案例

记得之前Debug过内存泄漏问题：运行过一段时间，发现总的内存在增加。查看/proc/meminfo大概是slab内存泄漏，然后查看一下/proc/slabinfo看出是kmalloc-64在不停增加。

所以借助tracing/events/kmem/kmalloc和kfree两个events，观察是哪个进程在泄漏内存，同时修改call_site从显示地址编程显示符号。

如何确定内存泄漏呢？

以进程作为组，kmalloc()分配大小累加；如果有kfree()，通过ptr匹配从累计值中减去对应kmalloc()大小。

这样在运行一段时间过后，每个进程的累计值就是增量，可以很轻松的确定增量是多少，以及每个增量的符号表。

 

3.2 Off-CPU FlameGraph

 和CPU FlameGraph相反，Off-CPU FlameGraph反映的是进程没有在CPU上运行的时间都在干嘛，这也是影响进程性能的关键因素。

比如进程时间片用完导致的进程切换、映射到内存的IO操作、调度延迟等。

《Off-CPU Flame Graphs》循序渐进的介绍了IO造成的Off-CPU时间、包括IO延迟的Off-CPU时间、进程唤醒延时，以及展示进程之间唤醒点栈关系的Chain Graphs。

比如查看Block I/O次数的FlameGraph，这个只能做个参考。如果想要更准确的看IO延迟时间，还需要借助文中提到的biostacks、fileiostacks等工具。

sudo perf record -e block:block_rq_insert -a -g -- sleep 30
sudo perf script --header | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl --color=io --title="Block I/O Flame Graph" --countname="I/O" > out.svg

结果如下：

 

3.3 Hot/Cold FlameGraph

《Hot/Cold FlameGraph》将On-CPU FlameGraph和Off-CPU FlameGraph融合到一张图中，这样就可以一目了然时间都耗费在哪里了。

但是目前生成的结果分析起来仍然比较困难，还处在实验阶段。

3.4 Differential FlameGraph

《Differential FlameGraph》比较两份FlameGraph，用于比较两个版本差异，更好地确定性能regression。

 实际环境中的Differential FlameGraph较难分析，这里构造两个FlameGraph然后进行Differential比较。

分别构造伪数据out.folded1和out.folded2如下：

out.folded1

createFlame;start_thread;thread_fun1 1
createFlame;start_thread;thread_fun1;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun2 1
createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun3 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun4 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b;func_x 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b;func_a 5
createFlame;start_thread;thread_fun5 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b;func_a 1
View Code

out.folded2

createFlame;start_thread;thread_fun1 1
createFlame;start_thread;thread_fun1;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun2 1
createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun2;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun3 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun3;func_c;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun4 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun4;func_d;func_c;func_b;func_a 1
createFlame;start_thread;thread_fun5 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b;func_x 1
createFlame;start_thread;thread_fun5;func_e;func_d;func_c;func_b;func_a 5
View Code

分别生成两者FlameGraph及Differential FlameGraph。 

./flamegraph.pl < out.folded1 > out_1.svg
./flamegraph.pl < out.folded2 > out_2.svg
./difffolded.pl out.folded1 out.folded2 | ./flamegraph.pl > diff.svg
./difffolded.pl out.folded2 out.folded1 | ./flamegraph.pl > diff2.svg

 

 图1

  

图2

图1和图2反映了两组数据的差异，图2相比图1thread_fun4少了func_x，减小了func_a；thread_fun5的func_a增大了，多了func_x。

下面是图1相对于图2的Differential FlameGraph，可以看出轮廓基本和图2一致。

图2丢掉的thread_fun4的func_x，不显示；func_a变小用蓝色标识。图2新增的thread_fun5的fun_x，thread_fun5的func_a用红色标识。

 

图3

然后再以图1为基础进行查分，如下图： 

 

图4

 4. 小结

CPU FlameGraph用于查找程序执行的热点，找出性能瓶颈。Memory FlameGraph用于简单分析内存泄漏或者增长趋势。

相对于CPU FlameGraph，Off-CPU FlameGraph能找出进程好在CPU之外的时间，对于提高进程性能找出浪费时间有效。

Hot/Cold FlameGraph将CPU FlameGraph和Off-CPU FlameGraph两者融合到一张图中，更清晰的展示进程时间分配。

Differential FlameGraph可用于性能Regression对比。

 

参考文档：

《Flame Graphs》：关于FlameGraph的来龙去脉，及其详细介绍汇总。

《The Flame Graph》：发表在acm.org文章，This visualization of software execution is a new necessity for performance profiling and debugging。

posted on 2019-01-04 23:32  ArnoldLu  阅读(7810)  评论(0)  编辑  收藏  举报

导航