#定位系统性能瓶颈# perf
perf是一个基于Linux 2.6+的调优工具，在liunx性能測量抽象出一套适应于各种不同CPU硬件的通用測量方法，其数据来源于比較新的linux内核提供的 perf_event 接口
系统事件:
perf tool 支持一系列可计算的事件类型。该工具和底层内核接口能够监測来自不同来源的事件。
比如,一些事件是来源于纯粹的内核计数器,这些event在这样的情况下被称为软件事件。样例包含:context-switch、minor-fault等。
事件的还有一个来源是处理器本身及其性能监控装置(PMU)。
它提供了一系列事件来监測 micro-architectural 事件，如cycle的数量、指令退出、L1缓存不命中等等。
这些事件被称为PMU硬件事件或硬件事件。每种处理器型号都有各种不同的硬件事件类型。
perf_events接口还提供了一组通用的硬件事件名称。
在每一个处理器,这些事件映射到实际的CPU提供的实际存在的事件类型,假设不存在则不能使用。
并且这些也被称为硬件事件（hardware events）和硬件缓存事件（hardware cache events）。
最后,还有各种 tracepoint事件是由内核ftrace框架实现的。并且这些事件都是2.6.3x或更加新的内核才支持。
Tracepoints:
Tracepoint 是散落在内核源码中的一些 hook。一旦使能。它们便能够在特定的代码被执行到时被触发，这一特性能够被各种 trace/debug 工具所使用。Perf 就是该特性的用户之中的一个。
假如您想知道在应用程序执行期间，内核内存管理模块的行为。便能够利用潜伏在 slab 分配器中的 tracepoint。当内核执行到这些 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，调优人员便能够了解程序执行时期内核的种种细节，对性能症状作出更准确的诊断。
经常使用perf工具：
perf list：列出全部事件类型
perf top：类似top的全局监控工具
perf stat：对某个程序或者特定进程进行监控
perf record & perf report：先记录再通过具体报告的形式打印事件信息
- perf list
[root@localhost test]# perf list
List of pre-defined events (to be used in -e):
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]
ref-cycles [Hardware event] 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] L1-dcache-loads [Hardware cache event]
L1-dcache-load-misses [Hardware cache event]
L1-dcache-stores [Hardware cache event]
L1-dcache-store-misses [Hardware cache event]
L1-dcache-prefetches [Hardware cache event]
L1-dcache-prefetch-misses [Hardware cache event]
L1-icache-loads [Hardware cache event]
L1-icache-load-misses [Hardware cache event]
L1-icache-prefetches [Hardware cache event]
L1-icache-prefetch-misses [Hardware cache event]
LLC-loads [Hardware cache event]
LLC-load-misses [Hardware cache event]
LLC-stores [Hardware cache event]
LLC-store-misses [Hardware cache event]
LLC-prefetches [Hardware cache event]
LLC-prefetch-misses [Hardware cache event]
dTLB-loads [Hardware cache event]
dTLB-load-misses [Hardware cache event]
dTLB-stores [Hardware cache event]
dTLB-store-misses [Hardware cache event]
dTLB-prefetches [Hardware cache event]
dTLB-prefetch-misses [Hardware cache event]
iTLB-loads [Hardware cache event]
iTLB-load-misses [Hardware cache event]
branch-loads [Hardware cache event]
branch-load-misses [Hardware cache event] rNNN [Raw hardware event descriptor]
cpu/t1=v1[,t2=v2,t3 ...]/modifier [Raw hardware event descriptor] sunrpc:rpc_call_status [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_bind_status [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_connect_status [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_task_begin [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_task_run_action [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_task_complete [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_task_sleep [Tracepoint event]
sunrpc:rpc_task_wakeup [Tracepoint event]
ext4:ext4_free_inode [Tracepoint event]
ext4:ext4_request_inode [Tracepoint event]
ext4:ext4_allocate_inode [Tracepoint event]
ext4:ext4_write_begin [Tracepoint event]
ext4:ext4_da_write_begin [Tracepoint event]
省略............
当中通过perf list命令执行在不同的系统会列出不同的结果，在 2.6.35 版本号的内核中，该列表已经相当的长，但不管有多少，我们能够将它们划分为三类：
Hardware Event 是由 PMU 硬件产生的事件。比方 cache 命中，当您须要了解程序对硬件特性的使用情况时，便须要对这些事件进行採样；
Software Event 是内核软件产生的事件。比方进程切换，tick 数等 ;
Tracepoint event 是内核中的静态 tracepoint 所触发的事件，这些 tracepoint 用来推断程序执行期间内核的行为细节。比方 slab 分配器的分配次数等。
在操作系统执行过程中。关于系统调用的调度优先级别，从高到低是这种：
硬中断->软中断->实时进程->内核进程->用户进程
Hard Interrupts – Devices tell the kernel that they are done processing. For example, a NIC delivers a packet or a hard drive provides an IO request（硬中断）
Soft Interrupts – These are kernel software interrupts that have to do with maintenance of the kernel. For example, the kernel clock tick thread is a soft interrupt. It checks to make sure a process has not passed its allotted time on a processor.（软中断）
Real Time Processes – Real time processes have more priority than the kernel itself. A real time process may come on the CPU and preempt (or “kick off”) the kernel. The Linux 2.4 kernel is NOT a fully preemptable kernel, making it not ideal for real time application
programming.（实时进程，会抢占其它非实时进程时间片）
Kernel (System) Processes – All kernel processing is handled at this level of priority. （内核进程）
User Processes – This space is often referred to as “userland”. All software applications run in the user space. This space has the lowest priority in the kernel scheduling mechanism.（用户进程）
- perf top
Samples: 475 of event 'cycles', Event count (approx.): 165419249
10.30% [kernel] [k] kallsyms_expand_symbol
7.75% perf [.] 0x000000000005f190
5.68% libc-2.12.so [.] memcpy
5.45% [kernel] [k] format_decode
5.45% libc-2.12.so [.] __strcmp_sse42
5.45% perf [.] symbols__insert
5.24% [kernel] [k] memcpy
4.86% [kernel] [k] vsnprintf
4.62% [kernel] [k] string
4.45% [kernel] [k] number
3.35% libc-2.12.so [.] __strstr_sse42
3.15% perf [.] hex2u64
2.72% perf [.] rb_next
2.10% [kernel] [k] pointer
1.89% [kernel] [k] security_real_capable_noaudit
1.89% [kernel] [k] strnlen
1.88% perf [.] rb_insert_color
1.68% libc-2.12.so [.] _int_malloc
1.68% libc-2.12.so [.] _IO_getdelim
1.28% [kernel] [k] update_iter
1.05% [kernel] [k] s_show
1.05% libc-2.12.so [.] memchr
1.05% [kernel] [k] get_task_cred
0.88% [kernel] [k] seq_read
0.85% [kernel] [k] clear_page_c
0.84% perf [.] symbol__new
0.63% libc-2.12.so [.] __libc_calloc
0.63% [kernel] [k] copy_user_generic_string
0.63% [kernel] [k] seq_vprintf
0.63% perf [.] kallsyms__parse
0.63% libc-2.12.so [.] _IO_feof
0.63% [kernel] [k] strcmp
0.63% [kernel] [k] page_fault
0.63% perf [.] dso__load_sym
0.42% perf [.] strstr@plt
0.42% libc-2.12.so [.] __strchr_sse42
0.42% [kernel] [k] seq_printf
0.42% libc-2.12.so [.] __memset_sse2
0.42% libelf-0.152.so [.] gelf_getsym
0.25% [kernel] [k] __mutex_init
0.21% [kernel] [k] _spin_lock
0.21% [kernel] [k] s_next
0.21% [kernel] [k] fsnotify
0.21% [kernel] [k] sys_read
0.21% [kernel] [k] __link_path_walk
0.21% [kernel] [k] intel_pmu_disable_all
0.21% [kernel] [k] mem_cgroup_charge_common
0.21% [kernel] [k] update_shares
0.21% [kernel] [k] native_read_tsc
0.21% [kernel] [k] apic_timer_interrupt
0.21% [kernel] [k] auditsys
0.21% [kernel] [k] do_softirq
0.21% [kernel] [k] update_process_times
0.21% [kernel] [k] native_sched_clock
0.21% [kernel] [k] mutex_lock
0.21% [kernel] [k] module_get_kallsym
perf top 类似top的作用。能够总体查看系统的所有事件而且按数量排序。
- perf stat
perf stat能够直接接上命令或者通过pid形式对进程进行性能统计，完毕后会打印出这个过程的性能数据统计
[root@localhost test]# perf stat -B dd if=/dev/zero of=/dev/null count=1000000
记录了1000000+0 的读入
记录了1000000+0 的写出
512000000字节(512 MB)已复制，0.790059 秒，648 MB/秒 Performance counter stats for 'dd if=/dev/zero of=/dev/null count=1000000': 791.176286 task-clock # 1.000 CPUs utilized
1 context-switches # 0.001 K/sec
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
247 page-faults # 0.312 K/sec
1,248,519,452 cycles # 1.578 GHz [83.29%]
366,166,452 stalled-cycles-frontend # 29.33% frontend cycles idle [83.33%]
155,120,002 stalled-cycles-backend # 12.42% backend cycles idle [66.62%]
1,947,919,494 instructions # 1.56 insns per cycle
# 0.19 stalled cycles per insn [83.31%]
355,465,524 branches # 449.287 M/sec [83.41%]
2,021,648 branch-misses # 0.57% of all branches [83.42%] 0.791116595 seconds time elapsed
通过pid指定某进程进行性能监測，按ctrl-C结束，然后计算这段时间内的性能统计
[root@localhost test]# perf stat -p 18669
^C
Performance counter stats for process id '18669': 1.520699 task-clock # 0.001 CPUs utilized
56 context-switches # 0.037 M/sec
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
0 page-faults # 0.000 K/sec
2,178,120 cycles # 1.432 GHz [63.18%]
1,410,393 stalled-cycles-frontend # 64.75% frontend cycles idle [90.94%]
942,665 stalled-cycles-backend # 43.28% backend cycles idle
1,067,824 instructions # 0.49 insns per cycle
# 1.32 stalled cycles per insn
193,104 branches # 126.984 M/sec
14,544 branch-misses # 7.53% of all branches [61.93%] 2.061889979 seconds time elapsed
[root@localhost test]# perf stat
usage: perf stat [<options>] [<command>]
-e, --event <event> event selector. use 'perf list' to list available events
--filter <filter>
event filter
-i, --no-inherit child tasks do not inherit counters
-p, --pid <pid> stat events on existing process id
-t, --tid <tid> stat events on existing thread id
-a, --all-cpus system-wide collection from all CPUs
-g, --group put the counters into a counter group
-c, --scale scale/normalize counters
-v, --verbose be more verbose (show counter open errors, etc)
-r, --repeat <n> repeat command and print average + stddev (max: 100)
-n, --null null run - dont start any counters
-d, --detailed detailed run - start a lot of events
-S, --sync call sync() before starting a run
-B, --big-num print large numbers with thousands' separators
-C, --cpu <cpu> list of cpus to monitor in system-wide
-A, --no-aggr disable CPU count aggregation
-x, --field-separator <separator>
print counts with custom separator
-G, --cgroup <name> monitor event in cgroup name only
-o, --output <file> output file name
--append append to the output file
--log-fd <n> log output to fd, instead of stderr
--pre <command> command to run prior to the measured command
--post <command> command to run after to the measured command
perf stat 还有其它实用的选项如 -e 是匹配指定事件
perf stat -e cycles,instructions,cache-misses [...]
也能够指定监控的级别
perf stat -e cycles:u dd if=/dev/zero of=/dev/null count=100000
详细含义是：
| Modifiers | Description | Example |
|---|---|---|
| u | monitor at priv level 3, 2, 1 (user) | event:u |
| k | monitor at priv level 0 (kernel) | event:k |
| h | monitor hypervisor events on a virtualization environment | event:h |
| H | monitor host machine on a virtualization environment | event:H |
| G | monitor guest machine on a virtualization environment | event:G |
操作系统资源一般分为四大部分：CPU、内存、IO、网络
easy出现瓶颈的通常是CPU和IO。所以我这里写了两个小程序分别模拟这两种情况，然后通过使用perf一系列的工具找到症结所在。
程序1是计算素数，专门用来耗系统CPU的
#include <stdio.h>
int IsPrime(int num)
{
int i=2;
for(;i<=num/2;i++)
if(0==num%i)
return 0;
return 1;
}
void main()
{
int num;
for(num=2;num<=10000000;num++)
IsPrime(num); }
程序2是开n个线程。每隔1ms写1K的数据到文件，读1k的数据。用来耗系统IO
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>
#include <stdlib.h>
#include <vector>
using namespace std; bool gquit = false; void* threadfun(void* param)
{
string filename = *(string*)param; unlink(filename.c_str()); int fd = open(filename.c_str(), O_CREAT | O_RDWR, 666);
if (fd < 0) return 0; string a(1024*16*1024, 'a');
bool flag = true;
while (!gquit)
{ if (flag)
{
write(fd, a.c_str(), a.length());
}
else
{
read(fd, &a[0], a.length());
lseek(fd, 0, SEEK_SET);
}
flag = !flag;
usleep(1);
}
close(fd);
return 0;
} int main(int argc, char* argv[])
{
if (argc != 2)
{
printf("need thread num\n");
return 0;
} int threadnum = atoi(argv[1]); vector<string> v(threadnum, "./testio.filex_");
vector<pthread_t> vpid(threadnum, 0);
for(int i = 0 ; i < threadnum ; ++ i)
{
pthread_attr_t attr;
pthread_attr_init(&attr); static char buf[32];
snprintf(buf, sizeof(buf), "%d", i);
v[i] += buf;
pthread_create(&vpid[i], & attr, threadfun, (void*)&v[i]); }
printf("press q to quit\n"); while(getchar() != 'q'); gquit = true;
for(int i = 0 ; i < threadnum ; ++ i)
{
void* ret = NULL;
pthread_join(vpid[i], &ret);
unlink(v[i].c_str());
}
return 0;
}
我先执行程序1后。通过perf top进行全局监控
Samples: 1K of event 'cycles', Event count (approx.): 690036067
74.14% cpu [.] IsPrime
2.45% [kernel] [k] kallsyms_expand_symbol
2.21% perf [.] 0x000000000005f225
1.65% perf [.] symbols__insert
1.50% perf [.] hex2u64
1.41% libc-2.12.so [.] __strcmp_sse42
1.26% [kernel] [k] string
1.25% [kernel] [k] format_decode
1.10% [kernel] [k] vsnprintf
0.95% [kernel] [k] strnlen
0.85% [kernel] [k] memcpy
0.80% libc-2.12.so [.] memcpy
0.70% [kernel] [k] number
0.60% perf [.] rb_next
0.60% libc-2.12.so [.] _int_malloc
0.55% libc-2.12.so [.] __strstr_sse42
0.55% [kernel] [k] pointer
0.55% perf [.] rb_insert_color
能够看出排名第一是cpu这个进程的IsPrime函数占用了最多的CPU性能
然后通过perf stat 指定pid进行监控
[root@localhost test]# perf stat -p 10704
^C
Performance counter stats for process id '10704': 4067.488066 task-clock # 1.001 CPUs utilized [100.00%]
5 context-switches # 0.001 K/sec [100.00%]
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec [100.00%]
0 page-faults # 0.000 K/sec
10,743,902,971 cycles # 2.641 GHz [83.32%]
5,863,649,174 stalled-cycles-frontend # 54.58% frontend cycles idle [83.32%]
1,347,218,352 stalled-cycles-backend # 12.54% backend cycles idle [66.69%]
14,625,550,503 instructions # 1.36 insns per cycle
# 0.40 stalled cycles per insn [83.34%]
1,950,981,334 branches # 479.653 M/sec [83.35%]
46,273 branch-misses # 0.00% of all branches [83.32%] 4.064800952 seconds time elapsed
能够看到各种系统事件的统计信息
然后使用perf record和report进行更加详细的分析
[root@localhost test]# perf record -g -- ./cpu
^C[ perf record: Woken up 4 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.875 MB perf.data (~38244 samples) ]
./cpu: Interrupt [root@localhost test]# perf report
Samples: 11K of event 'cycles', Event count (approx.):6815943846
+ 99.70% cpu cpu [.] IsPrime
+ 0.05% cpu [kernel.kallsyms] [k] hrtimer_interrupt
+ 0.03% cpu cpu [.] main
+ 0.02% cpu [kernel.kallsyms] [k] native_write_msr_safe
+ 0.02% cpu [kernel.kallsyms] [k] _spin_unlock_irqrestore
+ 0.02% cpu [kernel.kallsyms] [k] perf_adjust_freq_unthr_context
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] rb_insert_color
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] raise_softirq
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] rcu_process_gp_end
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] scheduler_tick
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] do_timer
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock_irqsave
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] tick_sched_timer
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] __remove_hrtimer
+ 0.01% cpu [kernel.kallsyms] [k] idle_cpu
非常清晰能够看到各种函数的调用情况，因为这个程序是个非常easy的代码。所以easy看出问题所在，可是假设是大项目的某个功能出现故障，通过perf工具就能够非常方便地定位问题，后面再看看一个占用IO的样例。
相同也是先启动程序2，先通过perf top、perf stat -p pid这两个命令先定位是哪个进程导致性能问题
Samples: 394K of event 'cycles', Event count (approx.): 188517759438
75.39% [kernel] [k] _spin_lock
11.39% [kernel] [k] copy_user_generic_string
1.89% [jbd2] [k] jbd2_journal_stop
1.66% [kernel] [k] find_get_page
1.51% [jbd2] [k] start_this_handle
0.95% [ext4] [k] ext4_da_write_end
0.76% [kernel] [k] iov_iter_fault_in_readable
0.74% [ext4] [k] ext4_journal_start_sb
0.56% [jbd2] [k] __jbd2_log_space_left
0.44% [ext4] [k] __ext4_journal_stop
0.44% [kernel] [k] __block_prepare_write
0.41% [kernel] [k] __wake_up_bit
0.35% [kernel] [k] _cond_resched
0.32% [kernel] [k] kmem_cache_free
能够看到非常多 spin lock的事件和各种文件操作事件
直接通过perf record和report进行分析，得出结果
[root@localhost test]# perf record -g -- ./io 10
press q to quit
q
[ perf record: Woken up 83 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 23.361 MB perf.data (~1020643 samples) ] [root@localhost test]# perf report
Samples: 138K of event 'cycles', Event count (approx.): 64858537028
+ 65.87% io [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock
+ 14.19% io [kernel.kallsyms] [k] copy_user_generic_string
+ 2.74% io [jbd2] [k] jbd2_journal_stop
+ 2.46% io [kernel.kallsyms] [k] find_get_page
+ 2.11% io [jbd2] [k] start_this_handle
+ 1.06% io [kernel.kallsyms] [k] iov_iter_fault_in_readable
+ 1.05% io [ext4] [k] ext4_journal_start_sb
+ 0.85% io [ext4] [k] ext4_da_write_end
+ 0.73% io [jbd2] [k] __jbd2_log_space_left
+ 0.66% io [kernel.kallsyms] [k] generic_write_end
+ 0.61% io [ext4] [k] __ext4_journal_stop
+ 0.57% io [kernel.kallsyms] [k] __block_prepare_write
+ 0.54% io [kernel.kallsyms] [k] __wake_up_bit
好的，以上就是perf经常使用的工具，当然perf不止这几个工具。但这几个是最基础最经常使用的工具
通过查看官方wiki https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial 能够了解很多其它信息
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