火焰图：全局视野的Linux性能剖析

什么是火焰图

火焰图（Flame Graph）是由Linux性能优化大师Brendan Gregg发明的，和所有其他的trace和profiling方法不同的是，Flame Graph以一个全局的视野来看待时间分布，它从底部往顶部，列出所有可能的调用栈。其他的呈现方法，一般只能列出单一的调用栈或者非层次化的时间分布。

我最快乐的童年时代，每逢冬天，尤其是春节的时候，和一家人围坐在火堆旁边烤火。这已经成为最美好的回忆，其实人生追求的快乐非常简单。火焰图的火焰首先来自于根，然后以火苗的形式往上面窜。可以把从靠近地面的根到顶上的每个火苗，想想成一个调用栈。由于火苗有很多根，这正好也和现实生活中程序的执行逻辑相似。

以典型的分析CPU时间花费到哪个函数的on-cpu火焰图为例来展开。

CPU火焰图中的每一个方框是一个函数，方框的长度，代表了它的执行时间，所以越宽的函数，执行越久。火焰图的楼层每高一层，就是更深一级的函数被调用，最顶层的函数，是叶子函数。

火焰图的生成过程是：

先trace系统，获取系统的profiling数据 

用脚本来绘制

系统的profiling数据获取，可以选择最流行的perf record，而后把采集的数据进行加工处理，绘制为火焰图。其中第二步的绘制火焰图的脚本程序，通过如下方式获取:

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

火焰图案例

废话不多说，直接从最简单的例子开始说起。talk is cheap, show you the cde，代码如下：

c()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

}

b()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

c();

}

a()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

b();

}

则这三个函数，在火焰图中呈现的样子为：

a()的2/3的时间花在b()上面，而b()的1/3的时间花在c()上面。很多个这样的a->b->c的火苗堆在一起，就构成了火焰图。

进一步理解火焰图的最好方法仍然是通过一个实际的案例，下面的程序创建2个线程，两个线程的handler都是thread_fun()，之后thread_fun()调用fun_a()、fun_b()、fun_c()，而fun_a()又会调用fun_d()：

/*

* One example to demo flamegraph

*

* Copyright (c) Barry Song

*

* Licensed under GPLv2

*/

#include

func_d()

{

int i;

for(i=0;i<50000;i++);

}

func_a()

{

int i;

for(i=0;i<100000;i++);

func_d();

}

func_b()

{

int i;

for(i=0;i<200000;i++);

}

func_c()

{

int i;

for(i=0;i<300000;i++);

}

void* thread_fun(void* param)

{

while(1) {

int i;

for(i=0;i<100000;i++);

func_a();

func_b();

func_c();

}

}

int main(void)

{

pthread_t tid1,tid2;

int ret;

ret=pthread_create(&tid1,NULL,thread_fun,NULL);

if(ret==-1){

...

}

ret=pthread_create(&tid2,NULL,thread_fun,NULL);

...

if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){

...

}

if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){

...

}

return 0;

}

先看看不用火焰图的缺点在哪里。

如果不用火焰图，我们也可以用类似perf top这样的工具分析出来CPU时间主要花费在哪里了：

$gcc exam.c -pthread

$./a.out&

$sudo perf top

perf top的显示结果如下：

perf top提示出来了fun_a()、fun_b()、fun_c(), fun_d()，thread_func()这些函数内部的代码是CPU消耗大户，但是它缺乏一个全局的视野，我们无法看出全局的调用栈，也弄不清楚这些函数之间的关系。火焰图则不然，我们用下面的命令可以生成火焰图（以root权限运行）：

perf record -F 99 -a -g -- sleep 60

perf script | ./stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded

./flamegraph.pl out.perf-folded > perf-kernel.svg

上述程序捕获系统的行为60秒钟，最后调用flamegraph.pl生成一个火焰图perf-kernel.svg，用看图片的工具就可以打开这个svg。

上述火焰图显示出了a.out中，thread_func()、func_a()、func_b()、fun_c()和func_d()的时间分布。

从上述火焰图可以看出，虽然thread_func()被两个线程调用，但是由于thread_func()之前的调用栈是一样的，所以2个线程的thread_func()调用是合并为同一个方框的。

更深阅读

除了on-cpu的火焰图以外，off-cpu的火焰图，对于分析系统堵在IO、SWAP、取得锁方面的帮助很大，有利于分析系统在运行的时候究竟在等待什么，系统资源之间的彼此伊伴。

比如，下面的火焰图显示，nginx的吞吐能力上不来的很多程度原因在于sem_wait()等待信号量。

上图摘自Yichun Zhang (agentzh)的《Introduction to offCPU Time Flame Graphs》。

关于火焰图的更多细节和更多种火焰图各自的功能，可以访问： 

http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html