内容简介：Linux性能调优工具perf的使用
1. perf简介
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。
通过它，应用程序可以利用 PMU，tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread)，也可以用来分析内核的性能问题，当然也可以同时分析应用代码和内核，从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
使用 perf，您可以分析程序运行期间发生的硬件事件，比如 instructions retired ，processor clock cycles 等；您也可以分析软件事件，比如 Page Fault 和进程切换。这使得 Perf 拥有了众多的性能分析能力，举例来说，使用 Perf 可以计算每个时钟周期内的指令数，称为 IPC，IPC 偏低表明代码没有很好地利用 CPU。Perf 还可以对程序进行函数级别的采样，从而了解程序的性能瓶颈究竟在哪里等等。Perf 还可以替代 strace，可以添加动态内核 probe 点，还可以做 benchmark 衡量调度器的好坏。
2. 背景知识
有些背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache；再比如操作系统内核。应用程序的行为细节往往是和这些东西互相牵扯的，这些底层的东西会以意想不到的方式影响应用程序的性能，比如某些程序无法充分利用 cache，从而导致性能下降。比如不必要地调用过多的系统调用，造成频繁的内核 / 用户切换。等等。方方面面，这里只是为本文的后续内容做一些铺垫，关于调优还有很多东西，我所不知道的比知道的要多的多。
当算法已经优化，代码不断精简，人们调到最后，便需要斤斤计较了。cache 啊，流水线啊一类平时不大注意的东西也必须精打细算了。
2.1 硬件特性之 cache
内存读写是很快的，但还是无法和处理器的指令执行速度相比。为了从内存中读取指令和数据，处理器需要等待，用处理器的时间来衡量，这种等待非常漫长。Cache 是一种 SRAM，它的读写速率非常快，能和处理器处理速度相匹配。因此将常用的数据保存在 cache 中，处理器便无须等待，从而提高性能。Cache 的尺寸一般都很小，充分利用 cache 是软件调优非常重要的部分。
2.2 硬件特性之流水线，超标量体系结构，乱序执行
提高性能最有效的方式之一就是并行。处理器在硬件设计时也尽可能地并行，比如流水线，超标量体系结构以及乱序执行。 处理器处理一条指令需要分多个步骤完成，比如先取指令，然后完成运算，最后将计算结果输出到总线上。在处理器内部，这可以看作一个三级流水线，如下图所示：
指令从左边进入处理器，上图中的流水线有三级，一个时钟周期内可以同时处理三条指令，分别被流水线的不同部分处理。 超标量（superscalar）指一个时钟周期发射多条指令的流水线机器架构，比如 Intel 的 Pentium 处理器，内部有两个执行单元，在一个时钟周期内允许执行两条指令。
此外，在处理器内部，不同指令所需要的处理步骤和时钟周期是不同的，如果严格按照程序的执行顺序执行，那么就无法充分利用处理器的流水线。因此指令有可能被乱序执行。
上述三种并行技术对所执行的指令有一个基本要求，即相邻的指令相互没有依赖关系。假如某条指令需要依赖前面一条指令的执行结果数据，那么 pipeline 便失去作用，因为第二条指令必须等待第一条指令完成。因此好的软件必须尽量避免这种代码的生成。
2.3 硬件特性之分支预测
分支指令对软件性能有比较大的影响。尤其是当处理器采用流水线设计之后，假设流水线有三级，当前进入流水的第一条指令为分支指令。假设处理器顺序读取指令，那么如果分支的结果是跳转到其他指令，那么被处理器流水线预取的后续两条指令都将被放弃，从而影响性能。为此，很多处理器都提供了分支预测功能，根据同一条指令的历史执行记录进行预测，读取最可能的下一条指令，而并非顺序读取指令。
分支预测对软件结构有一些要求，对于重复性的分支指令序列，分支预测硬件能得到较好的预测结果，而对于类似 switch case 一类的程序结构，则往往无法得到理想的预测结果。
上面介绍的几种处理器特性对软件的性能有很大的影响，然而依赖时钟进行定期采样的 profiler 模式无法揭示程序对这些处理器硬件特性的使用情况。处理器厂商针对这种情况，在硬件中加入了 PMU 单元，即 performance monitor unit。
PMU 允许软件针对某种硬件事件设置 counter，此后处理器便开始统计该事件的发生次数，当发生的次数超过 counter 内设置的值后，便产生中断。比如 cache miss 达到某个值后，PMU 便能产生相应的中断。
捕获这些中断，便可以考察程序对这些硬件特性的利用效率了。
2.4 Tracepoints
Tracepoint 是散落在内核源代码中的一些 hook，一旦使用，它们便可以在特定的代码被运行到时被触发，这一特性可以被各种 trace/debug 工具所使用。Perf 就是该特性的用户之一。
假如您想知道在应用程序运行期间，内核内存管理模块的行为，便可以利用潜伏在 slab 分配器中的 tracepoint。当内核运行到这些 tracepoint 时，便会通知 perf。
Perf 将 tracepoint 产生的事件记录下来，生成报告，通过分析这些报告，调优人员便可以了解程序运行时期内核的种种细节，对性能症状作出更准确的诊断。
3. perf 命令
性能调优 工具 如 perf，Oprofile 等的基本原理都是对被监测对象进行采样，最简单的情形是根据 tick 中断进行采样，即在 tick 中断内触发采样点，在采样点里判断程序当时的上下文。假如一个程序 90% 的时间都花费在函数 foo() 上，那么 90% 的采样点都应该落在函数 foo的上下文中。只要采样频率足够高，采样时间足够长，那么以上推论就比较可靠。因此，通过 tick 触发采样，我们便可以了解程序中哪些地方最耗时间，从而重点分析。
稍微扩展一下思路，就可以发现改变采样的触发条件使得我们可以获得不同的统计数据：
- 以时间点 ( 如 tick) 作为事件触发采样便可以获知程序运行时间的分布。
- 以 cache miss 事件触发采样便可以知道 cache miss 的分布，即 cache 失效经常发生在哪些程序代码中
- 等等
Perf是一个包含多个子工具的工具集：
# perf usage: perf [--version] [--help] COMMAND [ARGS] The most commonly used perf commands are: annotate Read perf.data (created by perf record) and display annotated code archive Create archive with object files with build-ids found in perf.data file bench General framework for benchmark suites buildid-cache Manage build-id cache. buildid-list List the buildids in a perf.data file diff Read two perf.data files and display the differential profile evlist List the event names in a perf.data file inject Filter to augment the events stream with additional information kmem Tool to trace/measure kernel memory(slab) properties kvm Tool to trace/measure kvm guest os list List all symbolic event types lock Analyze lock events probe Define new dynamic tracepoints record Run a command and record its profile into perf.data report Read perf.data (created by perf record) and display the profile sched Tool to trace/measure scheduler properties (latencies) script Read perf.data (created by perf record) and display trace output stat Run a command and gather performance counter statistics test Runs sanity tests. timechart Tool to visualize total system behavior during a workload top System profiling tool.
其中最常用的应该就是perf list、perf record、perf report、perf stat、perf top工具了。
3.1 perf list
perf list用来查看perf所支持的性能事件（即能够触发perf能够采样点的事件），其中有软件的也有硬件的。
NAME
perf-list - List all symbolic event types
SYNOPSIS
perf list [hw|sw|cache|tracepoint|event_glob]
-
性能事件的分布
-
hw：Hardware event，9个
cpu-cycles OR cycles [Hardware event] instructions [Hardware event] cache-references [Hardware event] cache-misses [Hardware event] branch-instructions OR branches [Hardware event] branch-misses [Hardware event] bus-cycles [Hardware event] stalled-cycles-frontend OR idle-cycles-frontend [Hardware event] stalled-cycles-backend OR idle-cycles-backend [Hardware event] -
sw：Software event，9个
cpu-clock [Software event] task-clock [Software event] page-faults OR faults [Software event] context-switches OR cs [Software event] cpu-migrations OR migrations [Software event] minor-faults [Software event] major-faults [Software event] alignment-faults [Software event] emulation-faults [Software event] - cache：Hardware cache event，26个，不再列出
- tracepoint：Tracepoint event，775个，不再列出
说明：
- hw和cache是由 PMU 硬件产生的事件，比如 cache 命中，当您需要了解程序对硬件特性的使用情况时，便需要对这些事件进行采样
- sw 是内核软件产生的事件，比如进程切换，tick 数等，与硬件无关
- tracepoint是内核中的静态 tracepoint 所触发的事件，这些 tracepoint 用来判断程序运行期间内核的行为细节，比如 slab 分配器的分配次数等。
提示：这里的event是预定义，可以通过perf list命令列出所有的预定义event。
-
-
指定性能事件
-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)
-
使用示例
#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
3.2 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。
NAME
perf-top - System profiling tool.
SYNOPSIS
perf top [-e <EVENT> | --event=EVENT] [<options>]
DESCRIPTION
This command generates and displays a performance counter profile in real time.
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。
-
输出格式
直接运行perf top输出示例如下：
其中，
- 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。
从上图可以看出当前最占CPU的就是t2程序中的bar函数。
-
常用参数
-a : 搜集所有CPU信息（默认设置） -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。 -t <tid> 仅分析tid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。 -
使用示例
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
3.3 perf stat
用于分析指定程序的性能概况。
NAME
perf-stat - Run a command and gather performance counter statistics
SYNOPSIS
perf stat [-e <EVENT> | --event=EVENT] [-a] <command>
perf stat [-e <EVENT> | --event=EVENT] [-a] — <command> [<options>]
DESCRIPTION
This command runs a command and gathers performance counter statistics from it. - 输出格式
通过对一个简单的ls命令进行统计("perf stat ls")，输出示例如下：
Performance counter stats for 'ls':
2.877603 task-clock (msec) # 0.804 CPUs utilized
0 context-switches # 0.000 K/sec
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
282 page-faults # 0.098 M/sec
3,410,228 cycles # 1.185 GHz (79.38%)
1,940,556 stalled-cycles-frontend # 56.90% frontend cycles idle (65.44%)
1,546,072 stalled-cycles-backend # 45.34% backend cycles idle (61.49%)
2,360,962 instructions # 0.69 insns per cycle
# 0.82 stalled cycles per insn
530,167 branches # 184.239 M/sec
19,170 branch-misses # 3.62% of all branches
0.003579346 seconds time elapsed
其输出包括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。
-
常用参数
-a：从所有CPU上收集性能数据。 -p： 仅分析目标进程及其创建的线程。 -t <tid> 仅分析tid线程。 -r <num>：重复执行命令求平均，最大值是100，0 表示一直运行 -C,--cpu=：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：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。
-
使用示例
以下都以执行”ls”命令进行说明：
perf stat -r 10 ls > /dev/null # 执行10次程序，给出标准偏差与期望的比值 perf stat -v ls > /dev/null # 显示更详细的信息 perf stat -n ls > /dev/null # 只显示任务执行时间，不显示性能计数器 perf stat -a -A ls > /dev/null # 单独给出每个CPU上的信息 perf stat -e syscalls:sys_enter ls # ls命令执行了多少次系统调用
3.4 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。
-
常用参数
-a：从所有CPU上收集性能数据 -e：<event>：指明要分析的性能事件 -p：<pid>：仅分析目标进程及其创建的线程 -t：<tid> 仅分析tid线程 -o：将采集的数据输出到指定文件 -g：采集函数的调用关系图
-
使用示例
perf record -p 2134 # 记录2134进程的性能数据 perf record ls -g # 记录执行ls时的性能数据 perf record -e syscalls:sys_enter ls # 记录执行ls时的系统调用，可以知道哪些系统调用最频繁
说明，如果不指定-o参数，则record的统计信息将输出到当前目录下的perf.data文件。
3.5 perf report
读取perf record创建的数据文件，并给出热点分析结果。
-
常用参数
-i, --input=：输入性能数据文件 -T, --threads：显示每一个线程的事件统计信息 --pid=：仅显示给的pid的进程的事件统计信息 --tid=：仅显示给的tid的线程的事件统计信息
-
使用示例
perf record -p 19816 # 记录19816进程的性能数据，默认将统计信息输出perf.data文件 perf report -i perf.data # 分析perf.data文件，并打印出分析结果
3.6 perf bench
除了调度器之外，很多时候人们都需要衡量自己的工作对系统性能的影响。benchmark 是衡量性能的标准方法，对于同一个目标，如果能够有一个大家都承认的 benchmark，将非常有助于”提高内核性能”这项工作。
-
常用参数
目前perf bench 提供了以下 5 个 benchmark选项:
sched Scheduler and IPC mechanisms. mem Memory access performance. numa NUMA scheduling and MM benchmarks. futex Futex stressing benchmarks. all All benchmark subsystems. -
使用示例
perf bench mem memcpy # 对memcpy的数据拷贝速度进行bench # Running 'mem/memcpy' benchmark: # Copying 1MB Bytes from 0x7f30d049a010 to 0x7f30d28c6010 ... 969.932105 MB/Sec # 表示该系统memcpy每秒可以拷贝969MB数据 perf bench sched pipe # 对pipe的调度性能进行bench # Running 'sched/pipe' benchmark: # Executed 1000000 pipe operations between two processes Total time: 9.647 [sec] 9.647606 usecs/op # 表示一次pipe调用耗时9.6微秒 103652 ops/sec # 表示每秒可以调用103652次pipe，也即QPS
3.7 其他（lock、kmem、sched、probe）
还有其他多个perf 工具可以使用，因为不常用，这里不再介绍，如需了解可以查看本文的参考链接。
4. 实例
4.1 使用stat和record对某一进程进行分析
假设我们有一个程序，CPU耗用比较多，此时可以通过perf record对该程序进行采样并分析瓶颈所在。
这里假设有以下代码：
// t1.c
#include <stdio.h>
void longa()
{
int i,j;
for(i = 0; i < 1000000; i++)
j=i;
}
void foo2()
{
int i;
for(i=0 ; i < 10; i++)
longa();
}
void foo1()
{
int i;
for(i = 0; i< 100; i++)
longa();
}
int main()
{
foo1();
foo2();
}
编译： gcc -o t1 t1.c 。
使用perf stat进行分析：
# perf stat ./t1
Performance counter stats for './t1':
321.443559 task-clock (msec) # 0.998 CPUs utilized
1 context-switches # 0.003 K/sec
5 cpu-migrations # 0.016 K/sec
103 page-faults # 0.320 K/sec
774,890,910 cycles # 2.411 GHz (83.50%)
554,286,739 stalled-cycles-frontend # 71.53% frontend cycles idle (83.26%)
34,022,038 stalled-cycles-backend # 4.39% backend cycles idle (66.39%)
551,316,398 instructions # 0.71 insns per cycle
# 1.01 stalled cycles per insn (83.19%)
110,050,211 branches # 342.362 M/sec (83.48%)
6,445 branch-misses # 0.01% of all branches (83.52%)
0.322204574 seconds time elapsed 从上面输出可以看出该程序属于CPU密集型程序，因为task-clock行显示0.998 CPU利用率，接近100%。
使用perf record进行采样：
# perf record -g ./t1 # -g 表示生成函数调用图
# perf report -i perf.data | more # 对结果进行分析
99.70% 0.00% t1 libc-2.12.so [.] __libc_start_main
|
---__libc_start_main
99.70% 0.00% t1 t1 [.] main
|
---main
__libc_start_main
99.70% 99.70% t1 t1 [.] longa
|
---longa
|
|--90.89%-- foo1
| main
| __libc_start_main
|
--9.11%-- foo2
main
__libc_start_main
90.61% 0.00% t1 t1 [.] foo1
|
---foo1
main
__libc_start_main
9.09% 0.00% t1 t1 [.] foo2
|
---foo2
main
__libc_start_main 从上面输出已经基本可以看出来问题所在了：
1. 绝大部分CPU耗时都在longa函数中；
2. 函数longa的调用流程分别是main->foo1->longa和main->foo2->longa；
3. 其中main->foo1->longa这一分支上耗时最多；
上面示例比较简单，其实代码逻辑复杂之后，靠肉眼是很难看出来的，而通过perf工具就可以很容易分析出来。
4.2 找出系统CPU占用率最高的程序
如果当前系统的CPU使用率很高，这时我们可以直接对整个系统进行分析，找出CPU占用率最高的那个进程并找到其进程中最耗CPU的函数调用。
假设有以下代码:
// t2.c
#include<stdio.h>
void bar()
{
printf("bar....\n");
int i;
while(1)
i++;
}
void foo()
{
printf("foo....\n");
bar();
}
int main()
{
foo();
}
编译： gcc -o t2 t2.c 。
先提前运行该程序： ./t2 。
使用perf top查看系统内实时的CPU消耗：
可以看出该系统中的t2程序很耗时。
使用record采样整个系统的CPU使用：
perf record -a -o cycle.perf -g sleep 10 # 采样所有CPU、输出到cycle.perf文件、生成函数调用图、采样10s后结束 perf report -i cycle.perf | more # 分析结果，显示所有比较耗费CPU的程序及函数调用，这里不再列了
4.3 利用perf和Flame Graph工具生成火焰图
perf及FlameGraph使用方式如下：
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git cd FlameGraph perf script -i perf.data &> perf.unfold # 以下几个命令都是在FlameGraph目录下执行的 perl stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded perl flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
将perf.svg放在浏览器中查看：
其中：
- 每个框代表一个栈里的一个函数
- Y轴代表栈深度（栈桢数）。最顶端的框显示正在运行的函数，这之下的框都是调用者。在下面的函数是上面函数的父函数
- X轴代表采样总量。从左到右并不代表时间变化，从左到右也不具备顺序性
- 框的宽度代表占用CPU总时间。宽的框代表的函数可能比窄的运行慢，或者被调用了更多次数。框的颜色深浅也没有任何意义
- 如果是多线程同时采样，采样总数会超过总时间
写一个脚本简化以上操作：
cat perf_flame_graph.sh
#!/bin/bash
time=0
pid=0
if [ $# -eq 1 ]; then
time=$1
elif [ $# -eq 2 ]; then
time=$1
pid=$2
else
echo "Usage: $0 seconds [pid]"
exit 1
fi
if [ $pid -gt 0 ]; then
perf record -a -g -p $pid -o perf.data &
else
perf record -a -g -o perf.data &
fi
PID=`ps aux| grep "perf record"| grep -v grep| awk '{print $2}'`
if [ -n "$PID" ]; then
sleep $time
kill -s INT $PID
fi
sleep 1 # wait until perf exite
perf script -i perf.data &> perf.unfold
perl stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
perl flamegraph.pl perf.folded >perf.svg
echo "Output : perf.svg"
上面这个脚本仍然在FlameGraph目录下运行，可以带两个参数，第一个参数是采样时间，第二个参数是可选的，如果存在表示是采样的进程pid，否则就是采样整个系统。
5. Reference
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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