1.perf和火焰使用方法
2.Linux 性能调优必备:perf 使用指南
3.Linux系统调试篇——Perf性能分析指南
4.Linux性能分析工具perf和火焰图使用方法
5.Linux性能优化之CPU使用率
6.Linux内核源码分析:Linux内核版本号和源码目录结构
perf和火焰使用方法
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。寻球直播源码
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。dedecms (网站源码)
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django源码 githb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,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。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、源码安装greeletIO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。
Linux性能优化之CPU使用率
CPU 使用率是衡量 CPU 工作负载的指标,通过百分比显示。主要命令用于查看此指标包括 top 和 ps。top 呈现所有 CPU 的平均使用率,输入数字1可查看每个核心的使用率。空白行后显示进程实时信息,网店管理 源码每个进程的 %CPU 列表示总使用率,包括用户态和内核态。top 命令不细分。分析单进程使用率时,pidstat 工具适用。使用 pidstat 命令可间隔一秒查看进程的 CPU 使用率。
输出结果包含多个数据点及平均值。top、ps、pidstat 工具有助于定位 CPU 使用率高的进程。但需分析具体原因和代码。perf 工具适合此任务,它基于性能事件采样分析系统事件、内核性能及应用性能。使用 perf 分析 CPU 性能问题有 perf top 和 perf record & perf report 两种方法。perf top 实时显示 CPU 使用率最高的函数或指令,用于查找热点函数。使用界面显示采样数、事件类型和事件总数。采样数过少影响排序和百分比的参考价值。perf top 输出中,第一行包含采样数、事件类型和事件总数。采样数需注意,过少时排序和百分比无实际意义。perf top 输出从第二行开始,包含四列数据,代表不同的含义。perf record 用于保存数据,后续使用 perf report 解析。实际使用中,通常为 perf top 和 perf record 添加 -g 参数以跟踪调用关系。
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案例中,代码执行过程注入死循环,导致CPU使用率达到%。通过工具分析,找到引起CPU利用率升高的代码段。案例代码生成的可执行文件名为 main。在Ubuntu系统中,执行main程序后,使用top命令查看CPU使用率。CPU2的使用率高达%,同时main进程的CPU使用率也达到%,表明系统CPU使用率升高源于main进程。使用perf命令定位具体导致CPU使用率升高的函数。通过调用关系显示,发现问题在于注入死循环的函数func。使用perf工具分析CPU使用率升高原因,支持命令丰富,通过"perf help"查看所有命令,"perf help COMMAND"查看特定命令的用法。
生产工作中,可能遇到系统总体CPU使用率高但单个进程CPU使用率低的情况。分析这类问题时,可使用 pstree 和 execsnoop 工具。下文提供了安装pstree和execsnoop工具的步骤。内容转载自/s/EQdBqN3_sOHQafSUOe1k3g。
Linux内核源码分析:Linux内核版本号和源码目录结构
深入探索Linux内核世界:版本号与源码结构剖析
Linux内核以其卓越的稳定性和灵活性著称,版本号的精心设计彰显其功能定位。Linux采用xxx.yyy.zzz的格式,其中yy代表驱动和bug修复,zz则是修订次数的递增。主版本号(xx)与次版本号(yy)共同描绘了核心功能的大致轮廓,而修订版(zz)则确保了系统的稳定性与可靠性。
Linux源码的结构犹如一座精密的城堡,由多个功能强大的模块构成。首先,arch目录下包含针对不同体系结构的代码,比如RISC-V和x的虚拟地址翻译,是内核与硬件之间的重要桥梁。接着,block与drivers的区别在于,前者封装了通用的块设备操作,如读写,而后者则根据特定硬件设备分布在各自的子目录中,如GPIO设备在drivers/gpio。
为了保证组件来源的可信度和系统安全,certs目录存放认证和签名相关的代码,预先装载了必要的证书。从Linux 2.2版本开始,内核引入动态加载模块机制,fs和net目录下的代码分别支持虚拟文件系统和网络协议,这大大提升了灵活性,但同时也对组件验证提出了更高要求,以防止恶意代码的入侵。
内核的安全性得到了进一步加强,crypto目录包含了各种加密算法,如AES和DES,它们为硬件驱动提供了性能优化。同时,内核还采用了压缩算法,如LZO和LZ4,以减小映像大小,提升启动速度和内存利用效率。
文档是理解内核运作的关键,《strong>Documentation目录详尽地记录了模块的功能和规范。此外,include存储内核头文件,init负责初始化过程,IPC负责进程间通信,kernel核心代码涵盖了进程和中断管理,lib提供了通用库函数,而mm则专注于内存管理。网络功能则在net目录下,支持IPv4和TCP/IPv6等协议。
内核的实用工具和示例代码在scripts和samples目录下,而security则关注安全机制,sound负责音频驱动,tools则存放开发和调试工具,如perf和kconfig。用户内核源码在usr目录,虚拟化支持在virt,而LICENSE目录保证了源码的开放和透明。
最后,Makefile是编译内核的关键,README文件则包含了版本信息、硬件支持、安装配置指南,以及已知问题、限制和BUG修复等重要细节。这份详尽的指南是新用户快速入门Linux内核的绝佳起点。
通过深入研究这些目录,开发者和爱好者可以更全面地理解Linux内核的运作机制,从而更好地开发、维护和优化这个强大的操作系统。[原文链接已移除,以保护版权]
linux查看cpu占用率的方法:
top
top是最常用的查看系统资源使用情况的工具,包括CPU、内存等等资源。这里主要关注CPU资源。
1.1 /proc/loadavg
load average取自/proc/loadavg。
9. 9. 8. 3/
前三个数字是1、5、分钟内进程队列中平均进程数,包括正在运行的进程+准备好等待运行的进程。
第四个数字分子表示正在运行的进程数,分母是进程总数。
最后一个数字是最近运行的进程ID号。
其中top取的是/proc/loadavg的前三个数。
1.2 top使用
打开top,可以指定更新的周期。
输入H,打开隐藏的线程;输入1,可以显示单核CPU使用情况。
top -H -b -d 1 -n > top.txt,每个1秒统计一次,共次,显示线程细节,并保存到top.txt中。
top采样来源你还依赖于/proc/stat和/proc//stat两个,这两个的详细介绍参考:/proc/stat和/proc//stat。
其中CPU信息对应的含义如下:
us是user的意思,统计nice小于等于0的用户空间进程,也即优先级为~。 ni是nice的意思,统计nice大于0的用户空间进程,也即优先级为~。 sys是system的意思,统计内核态运行时间,不包括中断。 id是idle的意思,几系统处于空闲态。 wa是iowait的意思,统计io等待时间。 hi是hardware interrupt,统计硬件中断时间。 si是software interrupt,统计软中断时间。 最后的st是steal的意思。
perf
通过sudo perf top -s comm,可以查看当前系统运行进程占比。
这里不像top一样区分idle、system、user,这里的占比是各个进程在总运行时间里面占比。
通过sudo perf record记录采样信息,然后通过sudo perf report -s comm。
sar、ksar
sar是System Activity Report的意思,可以用于实时观察当前系统活动,也可以生成历史记录的报告。
要使用sar需要安装sudo apt install sysstat,然后对sysstat进行配置。
sar用于记录统计信息,ksar用于将记录的信息图形化输出。
ksar下载地址在: github.com/vlsi/ksar/re...
sudo gedit /etc/default/sysstat--------------------------------将 ENABLED=“false“ 改为ENABLED=“true“。 sudo gedit /etc/cron.d/sysstat--------------------------------修改sar的周期等配置。 sudo /etc/init.d/sysstat restart--------------------------------重启sar服务 /var/log/sysstat/--------------------------------------------------sar log存放目录
使用sar记录开机到目前的统计信息到文件sar.txt。
LC_ALL=C sar -A > sar.txt
PS:这里直接使用sar -A,在ksar中无法正常显示。
如下执行java -jar ksar.jar,然后Data->Load from text file...选择保存的sar.txt文件。
得到如下的图表。
还可以通过sar记录一段时间的信息,指定采样周期和采样次数。
这些命令前加上LC_ALL=C之后保存到文件中,都可以在ksar中图形化显示。
collectl、colplot
collectl是一款非常优秀并且有着丰富的命令行功能的实用程序,你可以用它来采集描述当前系统状态的性能数据。
不同于大多数其它的系统监控工具,collectl 并非仅局限于有限的系统度量,相反,它可以收集许多不同类型系统资源的相关信息,如 cpu 、disk、memory 、network 、sockets 、 tcp 、inodes 、infiniband 、 lustre 、memory、nfs、processes、quadrics、slabs和buddyinfo等。
同时collectl还可以替代常用工具,比如top、vmstat、ps、iotop等。
安装collectl:
sudo apt-get install collectl
collectl的使用很简单,默认collectl显示cpu、磁盘、网络信息。
collectl还可以显示更多的子系统信息,如果选项存在对应的大写选项,大写选项表示更细节的设备统计信息。
b – buddy info (内存碎片) c – 所有CPU的合一统计信息;C - 单个CPU的统计信息。 d – 整个文件系统Disk合一统计信息;C - 单个磁盘的统计信息。 f – NFS V3 Data i – Inode and File System j – 显示每个CPU的Interrupts触发情况;J - 显示每个中断详细触发情况。 l – Lustre m – 显示整个系统Memory使用情况;M - 按node显示内存使用情况。 n – 显示整个系统的Networks使用情况;N - 分网卡显示网络使用情况。 s – Sockets t – TCP x – Interconnect y – 对系统所有Slabs (系统对象缓存)使用统计信息;Y - 每个slab使用的详细信息。
collectl --all显示所有子系统的统计信息,包括cpu、终端、内存、磁盘、网络、TCP、socket、文件系统、NFS。
collectl --top可以代替top命令:
collectl --vmstat可以代替vmstat命令:
collectl -c1 -sZ -i:1可以代替ps命令。
collectl和一些处理分析数据工具(比如colmux、colgui、colplot)结合能提供可视化图形。
colplot是collectl工具集的一部分,其将collectl收集的数据在浏览器中图形化展示。
colplot的介绍 在此,相关源码可以再 collectl-utils下载。
解压下载的colplot之后,sudo ./INSTALL安装colplot。
安装之后重启apache服务:
suod systemctl reload apache2 sudo systemctl restart apache2
在浏览器中输入 .0.0.1/colplot/,即可使用colplot。
通过Change Dir选择存放经过collectl -P保存的数据,然后设置Plot细节、显示那些子系统、plot大小等等。
最后Generate Plot查看结果。
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》。