1.perf和火焰使用方法
2.Linux系统调试篇——Perf性能分析指南
3.Simpleperf 翻译篇3-Android 应用分析
4.源头活水-perf events介绍
5.Linux 性能调优必备：perf 使用指南
6.Linux性能分析工具perf和火焰图使用方法

perf和火焰使用方法

       简介

       perf是源码linux上的性能分析工具，用于统计或采样事件，解析以分析程序性能。源码

       安装与编译

       在编译内核时，解析可能遇到数据类型不匹配导致的源码warning被当作error的错误，通过在makefile中删除-Werror选项解决。解析玩物得志源码资本

       使用方法

       使用perf前需了解其命令层级与功能，源码包括全局概览、解析全局细节、源码特定功能分析等。解析

       perf list

       查看当前系统支持的源码性能事件。

       perf stat

       分析系统/进程的解析整体性能概况。

       perf top

       实时查看当前系统进程函数占用率情况。源码

       perf report

       读取perf record生成的解析数据文件，并显示分析数据。源码

       perf annotate

       提供指令级别的record文件定位，显示汇编和源码信息。

       perf record

       记录一段时间内系统/进程的性能时间。

       火焰图

       可视化分析CPU占用情况，便于找到性能瓶颈。

       总结

       使用perf与火焰图，可以高效了解程序性能，指导问题分析与优化。

Linux系统调试篇——Perf性能分析指南

       Linux系统调试篇——Perf性能分析指南

       Perf是一个强大的性能分析工具，用于监控程序运行时的性能事件，如执行时间、上下文切换和缓存命中率等。通过它，开发人员可以定位程序性能瓶颈，进行优化。安装时，可以使用apt在开发板上安装，或在内核源码目录下编译并传输至设备。

       perf主要分为基础子命令和功能型子命令。基础子命令如perf list用于查看支持的性能事件，而perf stat则能实时采样并展示这些事件。tracepoint event功能强大，可针对内核中特定时刻进行采样，jdqs源码如sched:sched_switch，记录进程调度情况。

       perf record与perf report配合使用，前者记录数据生成perf.data文件，后者解析并展示详细信息。perf script则用于生成perf.unfold文件，供FlameGraph工具生成易于理解的火焰图，展示函数调用耗时情况。

       例如，perf top动态显示采样事件，而perf bench则内置了性能基准测试，如内存和调度方面的测试。要充分利用perf，需要理解性能指标的含义及其影响，这需要深入学习和实践。

Simpleperf 翻译篇3-Android 应用分析

       准备一个 Android 应用

       为了进行性能分析，可能需要调整构建脚本以生成专门的 APK 文件。针对 Android O（8.0）及以上版本，可以使用wrap.sh 脚本。步骤如下：在 AndroidManifest.xml 文件中添加 android::debuggable="true"；在 lib/arch 目录下放置 wrap.sh。wrap.sh 在运行应用时，不向 ART 传递调试标志，使应用以发布版本运行。在 app/build.gradle 中加入wrap.sh脚本即可实现。

       若需分析 C/C++ 代码，需注意Android Studio在构建 APK 时可能删除 Native 库的符号表和调试信息，导致分析结果中出现未知符号或损坏的调用图。解决方法是在app_profiler.py中使用-lib 参数，传递包含未剥离 Native 库的目录，通常是Android Studio项目路径。

       对于 Java 代码的分析，从Android 9.0版本开始，Simpleperf 支持分析Java代码，不论执行方式。无需额外操作。

       使用 SimpleperfExampleCpp 示例应用构建 app-debug.apk，用于性能分析。dzzoffice源码

       记录和报告性能分析数据

       通过app-profiler.py工具进行性能分析，收集当前目录下的perf.data文件中的分析数据以及binary_cache/目录下的相关Native二进制文件。分析时通常需要运行此应用，以确保记录到足够的样本。MixActivity启动繁忙线程，因此在分析时不需运行该应用。

       使用report.py生成报告，输出到stdio接口。若报告中出现大量未知符号，参考相关文档。使用report_html.py生成html报告，并在浏览器中打开显示。

       记录并报告调用图

       通过HTML界面报告调用图，使用report_html.py展示性能分析结果，包括图表统计、样本表、火焰图、源代码注释和反汇编注释。推荐使用这种方式显示报告。

       为了显示火焰图，首先记录调用图。火焰图展示在report_html.py的Flamegraph选项卡中，也可直接使用inferno显示。确保已安装perl。

       使用FlameGraph构建火焰图，需要安装perl环境。

       在Android Studio中报告

       Simpleperf的report-sample命令将perf.data转换为Android Studio CPU Profiler识别的protobuf格式，转换可在设备端或主机端进行。使用--symdir参数在主机端执行操作，如果主机端有更多符号信息。

       对Java符号进行反混淆

       Java符号可能因ProGuard混淆。恢复报告中原始符号，通过--proguard-mapping-file参数将Proguard映射文件传递给报告脚本或report-sample命令。

       同时记录On-CPU时间和Off-CPU时间

       通过检查设备是否支持trace-offcpu属性实现。如果设备支持，可在属性列表中找到此属性，然后尝试使用。accessport 源码On-CPU时间表示线程在CPU上运行的总时间；Off-CPU时间则表示线程在I/O、锁、计时器、分页/交换等操作时，等待CPU时间。

       分析应用启动

       从应用启动阶段开始进行分析。

       控制录制的应用程序代码

       Simpleperf支持从应用代码控制录制。具体步骤如下：使用Demo实例演示。

       手动解析分析数据

       可以使用simpleperf_report_lib.py编写Python脚本手动解析分析数据。示例包括report_sample.py、report_html.py。

源头活水-perf events介绍

       深入探讨了perf，即性能监控工具，及其数据来源。本文作为perf系列的第三篇，将逐步介绍perf的用法、原理以及相关经典文章。让我们从事件驱动的视角出发，探索perf如何捕捉计算机全栈中的各种性能事件。

       软件事件主要聚焦于内核层面，包括诸如cpu-clock、context-switches等预定义事件。这些事件由内核触发，性能监控通过系统调用perf_event_open与内核交互，获取数据。理解事件的详细含义，可以参考内核文档，以优化系统性能。

       硬件事件则是perf的核心功能，通过性能监控单元（PMU）捕捉CPU性能瓶颈。硬件事件依赖于硬件厂商的支持，随着技术进步，硬件事件的准确性和精确度不断提升。需要注意的是，尽管硬件事件由硬件执行，但处理过程中的负载和数据失真问题也需关注。借助硬件手册和更高级的ipagedlist 源码特性，如PEBS，性能监控的精度得以提升。

       内核追踪点作为内核内部的钩子，提供了一种在关键位置插入监控代码的方式，适用于调度、内存管理、文件管理等模块。优点在于其静态性，对内核运行影响小，但缺点是更新成本高且需要重新编译内核。获取内核追踪点信息需要遵循特定的格式，如模块名+事件。

       USDT（User-Level Statically Defined Tracing）则是一种在用户态程序中硬编码的追踪机制，允许在应用程序的特定位置插入探针，以捕获运行时数据。USDT的优点是无需修改源码，便于调试，但加入探针的复杂性是其局限。

       动态追踪则提供了一种灵活的、无需修改代码就能获取系统运行时信息的机制。然而，其性能依赖于内核版本，随内核更新而变化。动态追踪通过kprobe等技术实现，为开发者提供了强大的性能监控能力。

       最后，时序采样（Timed Profiling）作为perf的重要应用，通过在特定频率下进行切片，实现了对一段时间内性能数据的统计。这种方法提供了时间维度的视角，有助于深入分析系统行为。

       综上所述，perf通过多种事件源，为开发者提供了一套全面的性能监控工具。从软件到硬件，从内核到用户态，perf覆盖了系统性能监控的各个方面。随着技术的不断进步，perf的潜力将进一步释放，成为提升系统性能不可或缺的利器。

Linux 性能调优必备：perf 使用指南

       perf 是 Linux 内核源码树内嵌的性能剖析工具。

       它运用事件采样原理，以性能事件为核心，支持对处理器和操作系统性能指标的剖析。通常用于查找性能瓶颈和定位热点代码。

       本文目录包括：

       安装 perf

       在大多数 Linux 发行版中，perf 工具包含在linux-tools 包中。使用包管理器安装，如 Debian 系统上的：

       在 Red Hat/CentOS 系统上：

       基本使用

       列出所有可用的性能事件，包括硬件事件和软件事件。

       使用perf record 记录目标程序的性能数据。

       例如：-g 表示记录调用栈，-a 表示对所有 CPU 进行采样，-F 表示每秒采样 次，sleep 6 是要分析的程序。

       这会生成 perf.data 文件，包含采集的性能数据。

       可以指定要分析的事件类型，如 CPU 时钟周期、缓存命中等。

       支持跟踪点，一种在内核中预定义的事件，用于跟踪系统调用等。

       （常用的）可选参数

       每个参数的使用取决于具体需求。例如，使用-a 参数对整个系统进行性能分析；使用-p 或 -t 分析特定进程或线程；-g 对理解程序的函数调用关系非常重要。

       实际使用中，先使用perf record ./your_program 进行简单性能记录，再尝试添加不同参数。

       分析性能数据

       使用perf report 分析记录的数据。

       可以用-i 指定要分析的性能数据。

       这将展示一个交互式报告，可使用键盘导航查看不同视图。

       使用示例

       以下是一个简单的 C++ 程序示例，创建一个 std::vector 并使用 push_back 和 emplace_back 方法添加元素，以比较这两种方法在性能上的差异。

       ComplexObject 类有一个构造函数，接受一个整数参数并存储它。构造函数和析构函数都会输出一条消息，以便看到对象的创建和销毁。创建 万个这样的对象，并比较 push_back 和 emplace_back 的性能。

       要编译和运行这个程序，需要一个支持 C++ 或更高版本的编译器。使用以下命令：

       这将编译程序并运行生成的 vector_test 可执行文件。

       使用 perf 分析程序性能。

       确保有权限运行 perf。

       使用以下命令记录性能数据：

       perf record ./vector_test

       运行结束后，使用perf report 查看性能报告。

       在报告中，可以看到不同函数的调用次数、执行时间等信息。

       进入交互界面后，

       其他功能

       perf 提供了许多其他工具，如 perf stat（显示程序运行时的性能统计信息），perf top（实时显示性能热点），perf annotate（显示源代码级别的性能分析）等。

       使用perf top 查看实时性能数据。

       对特定函数或代码行进行性能分析。

       统计特定事件（如缓存未命中）的发生次数。

       高级用法注意事项可能遇到的问题

       问题1

       根据错误信息，系统上的 perf_event_paranoid 设置为 4，意味着除了具有特定 Linux 能力的进程外，所有用户都无法使用性能监控和可观察性操作。

       要解决这个问题，有几个选项：

       使用以下命令临时更改设置：

       sudo sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=-1

       或者，如果你只想允许使用用户空间事件：

       sudo sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=0

       请注意，降低 perf_event_paranoid 的值可能会增加系统安全风险。

       问题2

       错误信息表明，由于 /proc/sys/kernel/kptr_restrict 设置的值，内核符号（kallsyms）和模块的地址映射被限制了。

       当你尝试使用perf record 收集性能数据时，如果无法解析内核样本，将无法得到有关内核函数和模块的详细信息。

       为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：

       你可以临时更改 kptr_restrict 的值，以允许 perf 工具访问内核指针。

       这将设置 kptr_restrict 为 0，允许所有用户访问内核指针。

       如果你的系统上有 vmlinux 文件，perf 工具可以使用它来解析内核样本。

       确保 vmlinux 文件与当前运行的内核版本相匹配。

       如果 vmlinux 文件不存在或过时，你可能需要更新它。

       降低 kptr_restrict 的值会降低系统的安全性。

Linux性能分析工具perf和火焰图使用方法

       Linux性能分析工具perf，作为一项强大的性能监测工具，它在事件统计和采样方面具有广泛的应用。perf能够追踪CPU、进程ID和运行栈等数据，帮助我们深入剖析程序性能。要有效地使用perf，首先需要了解不同性能事件，如cpu-cycles、cache-misses等，它们能揭示CPU占用高的原因，为优化提供方向。

       perf支持多种工作模式，它的事件分类丰富，可以覆盖CPU、内存、IO和网络等方面。安装和配置perf时，可能会遇到与平台兼容性相关的问题，如编译错误，可通过调整编译选项解决。性能分析通常分为全局概况、细节查看和特定功能剖析三个步骤，如使用perf list了解支持的事件，perf bench进行基准测试，perf top实时监控进程性能。

       perf的常用命令包括perf stat进行性能统计，perf report生成分析报告，以及perf record和perf trace用于记录系统行为。perf timechart则用于可视化性能数据。通过对ls命令的性能分析，我们可以看到它执行了多少次系统调用，以及哪些系统调用频率较高。

       perf list是入门必经的环节，用于查看支持的性能指标，比如cpu-clock。对于特定变量，perf report允许用户指定监控事件，如记录ls命令时的CPU时钟占用。事件的精度和属性可以通过perf event进行详细设置。

       perf stat和perf report是性能分析的核心，前者提供整体性能概览，后者则深入到函数级别，帮助我们定位性能瓶颈。perf annotate结合调试信息，能将性能数据与源代码关联起来，便于代码优化。

       perf top实时展示进程性能，如显示占用高速缓存最多的函数，或内核中消耗CPU周期最多的函数。perf bench作为基准测试工具，可以评估系统调度、内存访问等性能。通过实例，我们可以看到如何结合perf进行完整的性能分析，从全局监控到精确定位，再到火焰图的可视化呈现。

       总的来说，perf和火焰图的组合提供了强大的性能分析能力，帮助开发者识别和优化代码中的性能问题，是深入理解程序运行过程的重要工具。

如何使用perf top探究性能

       perf top是Linux内核内置的强大性能分析工具，基于事件采样，帮助开发者定位性能瓶颈和热点代码。Linux 2.6版本以后，它几乎涵盖了所有性能相关事件，常见用途是识别占用CPU最多的函数或指令，用于性能问题的诊断。

       实战部分，perf top显示内核模块native_write_msr消耗大量CPU，占3.%。结合perf record和report的定时采集，加上-g参数，可以追踪调用链，便于深入分析。例如，我们用Nginx和PHP测试，发现.的请求量下，php-fpm进程的CPU使用率异常，尤其sqrt和add_function函数可能是问题所在。

       通过分析源码，发现特定测试代码导致性能下降。移除后，请求量提升至.，证明了性能瓶颈的确在这些函数。总结来说，当遇到CPU使用率升高的情况，先通过top和pidstat等工具定位来源，再利用perf top等工具深入到函数级别进行排查。

       perf top是性能诊断的强大助手，帮助我们精细化定位问题。敬请关注下期内容《带着dd去探索Linux磁盘IO》。