java火焰如何实践?

       火焰图(Flame Graph)是一种可视化程序性能分析工具，由Brendan Gregg在年创造，源码用于追踪程序函数调用与时间分配。代码火焰图通过矩形“火焰”形象展示函数调用栈，火焰火焰宽度反映时间占比，源码高度表示调用深度。代码源码php mysql下载遇到栈顶宽矩形表明性能瓶颈，火焰火焰需重点优化。源码火焰图分为CPU、代码Off-CPU、火焰火焰Memory、源码Hot/Cold、代码Differential类型，火焰火焰分别针对不同场景。源码CPU火焰图展现CPU占用情况，代码Off-CPU火焰图展示非CPU操作，如I/O、锁等待。冷热火焰图对比CPU与非CPU时间，Differential火焰图对比两次性能分析结果。Continuous Profiling技术在实际运行环境下收集性能数据，用于诊断和优化代码。更多实现方式可通过设计不同语言的Agent，集成Pyroscope等工具，实现精细化监控。Pyroscope开源仓库提供了火焰图组件源码，包括数据结构定义、模型解析等关键部分。组件内部通过Maybe模型处理可能存在的null/undefined问题，确保操作安全。点击火焰图的流程涉及计算点击坐标对应的数据位置，使用xyToIndex、xyToData等方法实现。日志服务SLS优化了性能监控功能，融合了Pyroscope版本与日志服务特色，DJ源码正版授权提供性能数据采集与监控服务。

       火焰图（Flame Graph）是Brendan Gregg于年创建的一种程序性能分析可视化工具，它以图形方式直观展示程序函数调用栈以及函数调用所占时间比例。火焰图通过矩形“火焰”形象地呈现，宽度代表函数时间占比，高度反映函数调用深度。发现栈顶宽度较大的矩形，意味着存在性能瓶颈，应进行重点优化。

       火焰图通常分为五种类型：CPU、Off-CPU、Memory、Hot/Cold、Differential，分别用于不同的分析场景。CPU火焰图专注于展示CPU活动，Off-CPU火焰图关注非CPU操作，如I/O、等待锁等。冷热火焰图对比CPU与非CPU时间分配，Differential火焰图则用于比较两次性能分析的结果。

       Continuous Profiling是一种持续性能分析技术，能够在实际运行环境中收集代码行级别的性能数据，然后通过可视化呈现，帮助开发人员诊断问题和优化代码。与传统静态分析不同，Continuous Profiling不会显著影响应用性能，提供更准确的性能问题诊断，并支持在部署环境中进行优化和调试。

       从实现角度看，火焰图可以视为“栈-值”数据结构的可视化展示，只要符合数据结构要求，任何数据都可以转化为火焰图的形式。例如，语音卖货源码创始人Gregg提出的CPU、Off-CPU、Memory类型，可以扩展出更多应用场景，例如Pyroscope工具，通过Server和Agent两部分，记录、聚合和存储应用执行动作数据，支持不同语言的性能监控。

       Pyroscope开源仓库提供了火焰图组件的源码解析，包括数据结构定义、模型解析等关键部分。源码分析聚焦于火焰图部分和模型定义，以及如何将数据从应用端收集并聚合到Server端。组件内部使用Maybe模型处理可能存在的null/undefined问题，提供安全且高效的数据操作方式。通过Maybe模型，可以轻松处理函数参数中的空值，避免在代码库中进行繁琐的空值检查。

       火焰图组件内部数据结构与描述说明了点击火焰图的全流程，从点击开始，通过OnClick事件触发，核心方法xyToIndex计算点击坐标对应的数据位置。xyToIndex方法结合火焰图的状态分类，通过二分查找计算i位置，然后在i所在层级进行查找，确定j位置。xyToIndex方法与后续的xyToData等方法，共同实现点击火焰图时的数据获取流程。

       在性能监控方面，日志服务SLS基于Pyroscope v0..1版本开发，并在此基础上进行了优化，提供性能数据的采集与监控服务。SLS性能监控功能融合了日志服务的分享博客源码特色能力，提供更全面的性能数据支持。此外，SLS性能监控文档提供了详细的功能介绍、数据查询方法、数据对比等信息，为开发者提供丰富资源进行性能分析与优化。

       通过上述分析，火焰图作为性能分析工具，不仅提供直观的性能问题诊断方式，还通过持续优化和扩展，满足不同场景下的性能分析需求。Pyroscope等工具的集成与优化，使得火焰图在实际开发和运维中发挥重要作用，帮助开发者高效定位和解决问题，提升应用性能。

火焰图使用

       火焰图是svg格式的矢量图，基于perf软件性能分析工具。通过记录和采样软件在系统上的行为数据，将信息图形化，形成直观的可视化数据矢量图。

       使用perf脚本对指定进程进行采样，生成火焰图。火焰图显示函数块长度，表示采样量、工作频率和性能消耗。通过图象，用户能清晰看到自己代码的工作效率，便于针对性优化源码性能。

       安装perf和FlameGraph是火焰图应用的基础。on-cpu火焰图聚焦于进程/线程在运行时的CPU使用情况。通过脚本抓取进程/线程数据，生成火焰图。注意，脚本不适用于监测睡眠中不工作的公众号成品源码进程/线程。

       火焰图能有效定位和分析代码问题。例如，优化前vsnprintf使用频率高，占6.7%，经分析后，调整日志过滤判断，优化后降至1.%，性能提升5个百分点。同样，火焰图揭示了std::list::size()接口的复杂度问题。

       off-cpu火焰图针对进程/线程因阻塞操作而变慢的情况。通过分析慢操作数据，生成火焰图，提供深入性能洞察。了解详细原理，请参阅相关资料。

       火焰图是性能分析的强大工具，通过图形化展示，帮助开发者识别性能瓶颈，优化代码，提升应用效率。

《BPF 之巅：洞悉Linux系统和应用性能》读书笔记（四）火焰图

       确定 CPU 繁忙的原因是性能分析的关键，通常涉及分析堆栈跟踪。通过以固定速率采样进行分析，可以查看哪些代码路径很热，即 CPU 上繁忙的路径。这通常通过创建一个定时中断来工作，该中断收集当前程序计数器、函数地址或整个堆栈回溯，并在打印摘要报告时将这些内容转换为人类可读的内容。然而，分析数据可能长达数千行，并且难以理解。为了解决这个问题，火焰图被引入，它是采样堆栈跟踪的可视化，可以快速识别热代码路径。

       火焰图背后的原理是使用 CPU 采样方法来获取正在某个 CPU 上执行的方法以及该方法的调用栈。在画图时，可以按照方法出现的频次进行颜色填充。但实际中，CPU 上发生的调用实在太多，得到的结果如同“发丝图”，难以分析。因此，需要进行同类项合并。从堆栈底部开始做同类项合并，虽然信息量有所减少，但仍然太多。解决办法是先对数据进行排序，然后合并同类项，这样就可以找出在 CPU 上执行时间比较长的方法，并且不需要关注方法的调用时间点。

       火焰图如何制作？首先，通过性能分析获取 CPU 上执行的方法及其调用栈。然后，按照方法的出现频次进行颜色填充，形成火焰图。火焰图是 SVG ，可以与用户互动。通过鼠标悬浮，可以显示函数名、抽样次数以及占据总抽样次数的百分比。点击火焰图中的某一层，可以放大显示详细信息。按下 Ctrl + F 可以进行关键词或正则表达式的搜索，高亮显示符合条件的函数名。

       火焰图分为 On-CPU 和 Off-CPU 两种类型。On-CPU 火焰图显示了在 CPU 上执行的时间比较长的函数，帮助识别性能问题。Off-CPU 火焰图则关注线程脱离 CPU 的事件，帮助分析等待事件和阻塞情况。在分析 Off-CPU 火焰图时，可以采用一些策略，如查看不了解的 kernel 方法的文档，安装内核源代码，查找 syscall.h，获取内核源代码并浏览相关文档。

       火焰图是一种有效的性能分析工具，帮助识别热代码路径，找出性能瓶颈。通过火焰图的分析，可以优化代码，提升系统性能。

[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度

       在对Linux上C++项目进行性能压测时，一个意外的发现是std::list::size方法的时间复杂度并非预期的高效。原来，这个接口在较低版本的g++（如4.8.2）中是通过循环遍历整个列表来计算大小的，这导致了明显的性能瓶颈。@NagiS的提示揭示了这个问题可能与g++版本有关。

       在功能测试阶段，CPU负载始终居高不下，通过火焰图分析，std::list::size的调用占据了大部分执行时间。火焰图的使用帮助我们深入了解了这一问题。

       查阅相关测试源码（源自cplusplus.com），在较低版本的g++中，std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度，这种操作无疑增加了时间复杂度。然而，对于更新的g++版本（如9），如_glibcxx_USE_CXX_ABI宏启用后，list的实现进行了优化。它不再依赖遍历，而是利用成员变量_M_size直接存储列表大小，从而将获取大小的时间复杂度提升到了[公式]，显著提高了性能。具体实现细节可在github上找到，如在/usr/include/c++/9/bits/目录下的代码。

perf和火焰图使用方法

       简介

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

       安装与编译

       在编译内核时，可能遇到数据类型不匹配导致的warning被当作error的错误，通过在makefile中删除-Werror选项解决。

       使用方法

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

       perf list

       查看当前系统支持的性能事件。

       perf stat

       分析系统/进程的整体性能概况。

       perf top

       实时查看当前系统进程函数占用率情况。

       perf report

       读取perf record生成的数据文件，并显示分析数据。

       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。