Linux_性能优化_2.Perf在Linux程序性能评估中的应用


目录：

Perf的功能

Perf原理

Perf的结构

Perf使用方法

perf list perf stat perf record
perf top perf report 内核tracepoint的使用
perf timechart perf script

Perf的功能

评估程序对硬件资源的使用情况：
各级Cache访问次数、各级Cache丢失次数、流水线 停顿周期、前端总线访问次数 …

评估程序对操作系统资源的使用情况：
系统调用次数、Page Fault次数、上下文切换次数、任 务迁移次数 …

评估内核性能
Benchmarks、调度器性能分析、系统行为记录与重演 动态添加探测点 … …

Perf原理

Ⅰ. 性能事件

  • 硬件相关： CPU Cycles、Instructions、Cache-References、 Cache-Misses、Bus-Cycles、Branch-Misses …

  • OS相关： –Page-Faults、 Context-Switches、CPUMigrations、Emulation-Faults、Task-Clock …

  • Tracepoint： 内核中所有的 Tracepoint，都可以作为 perf 的性能事件

1. 硬件性能事件 (PMU)

PMU (Performance Monitoring Unit)即为性能监测单元

  • CPU部件：监测处理器性能 – Core PMU & Uncore PMU
  • 性能事件探测器： 在特定条件下探测性能事件是否发生
  • 性能事件计数器： 记录性能事件发生的次数

PMU能够侦测的事件

  • Program Characterization 项目描述
  • Memory Accesses 内存访问
  • Pipeline stalls 管道阻塞
  • Branch Prediction 分支预测
  • Resource Utilization 资源利用

2. 软件性能事件

  • 内置于kernel，分布在各个功能模块中
  • 统计与操作系统相关的性能事件
  • 如： 任务执行时间（ HRTimer ）上下文切换次数 任务迁移次数 等

3. Tracepoint

Ⅱ. 基于时间的性能分析

程序热点的查找 — 找到程序中执行最频繁的热点代码

周期性中断应用程序(周期性采样)

  • 记录当前指令地址（保存Instruction Pointer [PC]）
  • IP -> function name

假定当前采样周期内一直在执行此函数

函数的处理器利用率：= 函数执行时间 / 程序总执行时间

采样频率 → 分析精度

Ⅲ. 基于事件的性能分析

针对时间无关的性能指标

  • 哪个函数/指令触发了最多的Cache missing ？
  • 程序执行期间发生了多少次任务切换 ？
  • 哪个程序使用的系统调用数最多？

性能计数器

  • 性能计数器累积到一定数值（采样周期）时触发中断
  • ISR记录当前进程的采样信息：PC，PID，TID等

热点进程 / 热点函数 / 热点指令

Perf的结构

Perf使用方法

  • perf list
  • perf stat
  • perf top
  • perf record
  • perf report
  • Tracepoint
  • perf sched
  • perf timechart
  • perf script

perf list

功能：

  • 查看当前软硬件环境 支持的性能事件
  • 性能事件与CPU及内核 版本相关

使用方法：

1
perf list

perf stat

功能 分析程序的整体性能

使用方法：

1
perf stat  ./a.out

常用参数：

  • -e：指定性能事件
  • -p：指定待分析进程的PID
  • -t：指定待分析线程的TID

常用参数（cont.）

  • -r N：连续分析N次
  • -d：全面性能分析，采用更多的性能事件

输出信息：

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Performance counter stats for './a.out':

            157.03 msec task-clock                #    0.992 CPUs utilized          
                29      context-switches          #    0.185 K/sec                  
                 0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
                50      page-faults               #    0.318 K/sec                  
   <not supported>      cycles                                                      
   <not supported>      instructions                                                
   <not supported>      branches                                                    
   <not supported>      branch-misses                                              

       0.158345840 seconds time elapsed

       0.157265000 seconds user
       0.000000000 seconds sys

例：

1. 分支预测失效：

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void func(void)
{
    int NUM = 20;
    int i, res;
    for (i = 0; i < NUM; i++)
    {
        res += 1;
    }
}

int main(void) {
    int i;
    for (i = 0; i < 100000000; i++)
        func();
    return 0;
}

结果：

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Performance counter stats for './a.out':

          2,663.00 msec task-clock                #    0.997 CPUs utilized          
               366      context-switches          #    0.137 K/sec                  
                 0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
                48      page-faults               #    0.018 K/sec                  
   <not supported>      cycles                                                      
   <not supported>      instructions                                                
   <not supported>      branches                                                    
   <not supported>      branch-misses                                              

       2.670945408 seconds time elapsed

       2.662602000 seconds user
       0.000000000 seconds sys

2. 修改后的代码：

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void func(void) {
    int NUM = 10;
    int i, res;
    for (i = 0; i < NUM; i++)
    {
        res += 2;
    }
}
int main(void)
{
    int i;
    for (i = 0; i < 100000000; i++)
        func();
    return 0;
}

结果优于之前的代码：

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Performance counter stats for './a.out':

          1,330.82 msec task-clock                #    0.997 CPUs utilized          
               193      context-switches          #    0.145 K/sec                  
                 0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
                44      page-faults               #    0.033 K/sec                  
   <not supported>      cycles                                                      
   <not supported>      instructions                                                
   <not supported>      branches                                                    
   <not supported>      branch-misses                                              

       1.335294968 seconds time elapsed

       1.330658000 seconds user
       0.000000000 seconds sys

perf record

功能
记录一段时间内系统/进程的性能事件

使用方法

1
2
perf record [options] [<command>]
perf record [options] -- <command> [options]

常用参数

  • -e：指定性能事件(默认事件：cycles)
  • -p：指定待分析进程的PID
  • -t：指定待分析线程的TID

常用参数 (cont.)

  • -a：分析整个系统的性能（Default）
  • -c：事件的采样周期
  • -o：指定输出文件（Default: perf.data）
  • -g：记录函数间的调用关系
  • -r ：将perf top作为实时任务，优先级为
  • -u ：只分析用户创建的进程

输出信息
默认在当前目录下生成数据文件： perf.data

perf top

功能 ：
实时显示系统/进程的性能统计信息

使用方法 ：

1
perf top

常用参数：

  • -e：指定性能事件(默认事件：cycles)
  • -p：指定待分析进程的PID
  • -t：指定待分析线程的TID

常用参数 （cont.）

  • -a：分析整个系统的性能（Default）
  • -c：事件的采样周期
  • -d：界面的刷新周期（Default：2s）
  • -E：显示的函数条数
  • -r ：将perf top作为实时任务，优先级为
  • -K：不显示内核符号
  • -U：不显示用户符号

输出信息

Annotate: 将性能分析细化到指令

perf report

功能
读取perf record生成的perf.data文件，并显示分析数据

使用方法

1
perf report [-i <file> | --input=file]

常用参数

  • -i：输入文件名
  • -v：显示每个符号的地址
  • -d：只显示指定dso的符号

常用参数(cont.)

  • -n 显示每个符号对应的事件数
  • -v 显示每个符号的地址
  • --comms= 只显示指定comm的信息
  • -S 只考虑指定符号
  • -U 只显示已解析的符号
  • -g [type,min]’按照 [type,min] 指定的方式显示函数调用图
    type：
    flat ： 线性展开所有调用链
    graph ：显示调用树，并显示每个调用树对应的绝对开销率
    fractal ： 显示调用树，并显示每个调用树对应的相对开销率
    min： 只显示开销率大于min 的符号

内核tracepoint的使用

Tracepoint

  • 在内核的 tracepoint 中可以插入hook function，以追踪内核的执行流。
  • Perf 将 tracepoint 作为性能事件

使用方法

1.
使用 perf list 查看当前系统支持的tracepoint

2.

1
perf top [record] –e module:function <other options>

Example: 统计程序使用的系统调用数

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perf stat -e raw_syscalls:sys_enter ls

得到

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 Performance counter stats for 'ls':

                93      raw_syscalls:sys_enter                                      

       0.001518473 seconds time elapsed

       0.001089000 seconds user
       0.000000000 seconds sys

ls 在执行期间共调用了 93次系统调用

perf timechart

功能
将系统的运行状态以SVG图的形式输出。

  • 各处理器状态 (run, idle)
  • 各进程的时间图谱（run, sleep, blocked …）

使用方法:

1. 记录系统状态

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perf timechart record

2. 绘制系统状态图

1
perf timechart

输出：
output.svg

perf script

功能

  • 查看perf的数据文件（ perf.data ）
  • 执行基于python/perl的扩展功能（ 需要python环境 ）

使用方法

1.查看perf的数据文件

1
perf script

2.使用perf的扩展脚本
查看系统中当前可用的扩展脚本

1
perf script -l

使用方法(cont.)
? 使用perf的扩展脚本(cont.)
? - syscall-count 统计监测时段内，各个系统调用被调度的次数

1
    perf script syscall-count

? - sctop 实时查看各个系统调用被调用的次数

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    perf script sctop

? - sched-migration 以图形显示监测时段内，各个任务在处理器间的迁移情况。

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    perf script sched-migration