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使用 `perf` 和火焰图（Flame Graph）进行性能分析

news 来源：原创 2025/6/22 14:16:08

在现代软件开发中，性能优化是提升应用程序响应速度和资源利用率的关键步骤。当一个进程的 CPU 占用率异常高时，识别并优化性能瓶颈显得尤为重要。本文将详细介绍如何使用 Linux 下强大的性能分析工具 perf 以及火焰图（Flame Graph）来分析和优化高 CPU 占用的进程。

前言
使用 perf 收集性能数据
- 安装 perf
- 收集数据
使用 perf report 分析数据
- 基本使用
- 界面导航与操作
- 过滤与搜索
生成火焰图（Flame Graph）
- 安装 FlameGraph 工具
- 生成火焰图
- 分析火焰图
优化与验证
实用技巧与常见问题
总结

前言

perf 是 Linux 内核提供的一个功能强大的性能分析工具，能够监控和分析系统及应用程序的性能瓶颈。通过 perf，开发者可以深入了解程序在运行过程中各个函数的执行情况，从而找到高 CPU 占用的根本原因。

火焰图（Flame Graph）则是一种可视化性能数据的工具，能够直观地展示函数调用的层级关系及其耗时情况。结合 perf 和火焰图，开发者可以更高效地进行性能分析和优化。

使用 `perf` 收集性能数据

安装 `perf`

在大多数 Linux 发行版中，perf 作为内核工具包的一部分，可以通过包管理器进行安装。例如，在 Ubuntu 上：

sudo apt-get update
sudo apt-get install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-$(uname -r)

说明：

linux-tools-common 和 linux-tools-generic 是 perf 工具所需的基础包。
linux-tools-$(uname -r) 确保安装与当前内核版本匹配的 perf 版本。

收集数据

使用 perf record 命令来采样和记录目标进程的性能数据。假设目标进程的 PID 为 252698，运行以下命令：

sudo perf record -p 252698 -F 99 --call-graph dwarf -o perf.data

参数说明：

-p 252698：指定要监控的进程 PID。
-F 99：设置采样频率为 99 Hz。
--call-graph dwarf：收集调用图，便于分析函数调用关系。
-o perf.data：指定输出文件为 perf.data。

使用 `perf report` 分析数据

收集完性能数据后，使用 perf report 命令进行分析。

基本使用

sudo perf report -i perf.data

-i perf.data：指定输入文件为之前采集的 perf.data。

执行上述命令后，将启动一个交互式的命令行界面，展示性能分析结果。

界面导航与操作

perf report 的交互界面主要包括以下部分：

标头信息（Header）：显示基本信息，如采样总数、监控的事件类型（如 CPU cycles）、进程名称等。
汇总视图（Summary View）：列出占用 CPU 最多的函数或模块，每行通常包含：
- Overhead (%)：该函数消耗的 CPU 百分比。
- Shared Object：函数所属的共享库或可执行文件。
- Symbol：函数名或符号名称。
函数调用详情（Function Call Details）：选择某个函数后，深入查看其调用关系。

常用快捷键：

上下箭头：在函数列表中移动光标。
回车 (Enter)：展开或进入选中的函数，查看详细的调用关系。
左右箭头：折叠或展开调用树。
?：查看帮助，了解更多快捷键和操作说明。
q：退出 perf report。

过滤与搜索

为了更快地定位问题，可以使用过滤和搜索功能。

过滤

按下 / 键进行过滤，输入关键词（如函数名或模块名），例如：

/compute

这将只显示包含 “compute” 的函数。

搜索

按下 s 键可以搜索特定的符号或函数名称，输入后按回车即可高亮显示。

导出报告

如果需要将报告导出为文本文件，可以使用以下命令：

sudo perf report -i perf.data --stdio > perf_report.txt

此命令将报告以纯文本形式输出到 perf_report.txt 文件中，便于后续查看或分享。

生成火焰图（Flame Graph）

火焰图是一种直观展示函数调用层级及耗时的可视化工具。通过结合 perf 和火焰图，开发者可以更清晰地识别性能瓶颈。

安装 FlameGraph 工具

首先，需要安装由 Brendan Gregg 提供的 FlameGraph 工具：

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

生成火焰图

以下是生成火焰图的步骤：

导出 perf 事件数据：

sudo perf script -i perf.data > out.perf

生成折叠的堆栈数据：

./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl out.perf > out.folded

生成火焰图 SVG 文件：

./FlameGraph/flamegraph.pl out.folded > flamegraph.svg

查看火焰图：

使用浏览器打开 flamegraph.svg 文件，直观地查看火焰图。

分析火焰图

火焰图的每个“火焰”代表一个函数调用，宽度表示该函数消耗的 CPU 时间。堆叠的层级展示了函数调用的层级关系。通过分析火焰图，可以识别出哪些函数或调用链消耗了大量的 CPU 资源。

示例分析：

假设火焰图中，compute_heavy_task 宽度较大，表示其占用了大量 CPU 时间。深入查看该函数的调用栈，可以发现其调用了 helper_function1 和 calculate，进一步优化这些子函数可能会显著降低整体 CPU 占用率。

优化与验证

在识别出性能瓶颈后，进行针对性的代码优化：

优化算法：改进耗时的算法，减少计算复杂度。
减少不必要的计算：避免重复计算或不必要的资源消耗。
提高并行度：利用多线程或并行计算，提高资源利用率。
缓存优化：优化内存访问，提高缓存命中率。

优化完成后，重复上述 perf 和火焰图的分析步骤，验证优化效果是否显著，确保 CPU 占用率得到有效降低。

实用技巧与常见问题

保持调试信息

为了确保 perf 能准确解析函数名和源代码位置，编译应用程序时应包含调试信息。例如，使用 gcc 编译时添加 -g 选项：

gcc -g -o myapp myapp.c

处理容器化环境中的符号问题

当在容器中运行应用程序时，perf 可能无法正确解析容器内部的符号，导致“Unregistered symbol…”错误。解决方法如下：

确定容器的 rootfs 路径：

Device Mapper 类型：

docker inspect --format='{{.GraphDriver.Data.MergedDir}}' <container_id>

Overlay 类型：
使用 docker export 命令导出容器的 rootfs：

docker export <container_id> -o container_rootfs.tar
mkdir container_rootfs
tar -xf container_rootfs.tar -C container_rootfs

富容器（如 Podman 等）：
直接使用外置的 rootfs 路径。

使用 --symfs 参数指定 rootfs 路径：

sudo perf record --symfs /path/to/container/rootfs -p 252698 -F 99 --call-graph dwarf -o perf.data
sudo perf script --symfs /path/to/container/rootfs -i perf.data > out.perf

继续生成火焰图：

./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl out.perf > out.folded
./FlameGraph/flamegraph.pl out.folded > flamegraph.svg

通过上述步骤，perf 能正确解析容器内部的符号，生成准确的火焰图。

多核处理

在多核心系统上，perf 会自动采样所有 CPU 核心的数据。如果需要针对特定的 CPU 核心进行分析，可以使用 -C 选项指定核心编号：

sudo perf record -C 0 -p 252698 -F 99 --call-graph dwarf -o perf.data

这将仅监控 CPU 核心 0 上的性能数据。

性能开销

虽然 perf 是轻量级的性能分析工具，但在高频率采样或长时间运行时，仍可能对系统性能产生一定影响。建议在测试环境或非高峰时段进行分析。

持续监控与自动化

对于需要持续监控的应用，可以编写脚本定期运行 perf 采样并生成报告，结合 cron 定时任务和报警机制，实现自动化性能监控。

总结

使用 perf 收集和分析高 CPU 占用进程的性能数据，并结合火焰图进行直观的可视化分析。通过识别热点函数和调用关系，针对性地进行代码优化，可以显著提升应用程序的性能表现。

工作流程总结：

收集性能数据：使用 perf record 监控目标进程，生成 perf.data。
分析数据：使用 perf report 查看热点函数和调用关系。
生成火焰图：通过 perf script 和 FlameGraph 工具生成火焰图，直观分析。
优化代码：根据分析结果优化代码，降低 CPU 占用。
验证效果：重新进行性能分析，确认优化效果。

通过不断迭代这一过程，您可以逐步优化应用程序，提升其性能和稳定性。

目录

前言

使用 perf 收集性能数据

安装 perf