一文看懂Linux性能分析之perf原理

最近线上运行的程序出现性能问题，但通过分析程序源代码（Code Review），并找不到导致问题的根本原因。所以，只能借助强大的性能分析工具 perf 来找出问题所在。

perf 工具的功能非常强大，但本文并不是介绍 perf 工具的使用，而是介绍 perf 的实现原理。介绍 perf 使用的文章多如牛毛，但介绍 perf 原理和实现的却凤毛麟角。

但正因为 perf 功能非常强大，所以其实现也是非常复杂的。本文只介绍其中的一个功能：分析进程中的函数调用频率。

接下来，我们先介绍怎么使用 perf 来分析进程中的函数调用频率。

使用 perf 分析程序性能瓶颈

在介绍 perf 的实现之前，我们先使用 perf 分析一个简单的程序，此程序代码如下：

 

// sample.c

void workload1()
{
    int i, c = 0;

    for (i = 0; i < 100000000; i++) {
        c += i * i;
        c -= i * 100;
        c += i * i * i / 100;
    }
}

void workload2()
{
    int i, c = 0;

    for (i = 0; i < 200000000; i++) {
        c += i * i;
        c -= i * 100;
        c += i * i * i / 100;
    }
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    workload1();
    workload2();
    return 0;
}

 

上面的程序很简单，我们创建两个函数：workload1 和 workload2。从代码可以看出，workload2 的负载是 workload1 的2倍。

现在我们使用 perf 来分析这个程序的性能瓶颈在哪里。

首先我们将程序编译成可执行文件，编译时记得加上 -g 参数，这样 perf 才能获取到函数名。

 

$ gcc sample.c -g -o sample

 

使用 perf 的 record 命令来记录程序的运行情况。

 

$ sudo perf record -g ./sample sleep 10

 

运行上面的命令后，将会生成一个 perf.data 的文件，此文件记录了 sample 程序运行时的采样数据。

使用 perf 的 report 命令分析程序的运行情况。

 

$ perf report -g

 

结果如下图所示：

从上图可以看出，函数 workload2（65%）的负载大概是函数 workload1（35%）的 2 倍，与我们的代码基本一致。

perf 实现原理

通过上面的例子，我们大概知道怎么使用 perf 来分析程序的性能瓶颈。接下来，我们将会介绍 perf 的内部实现原理。

来思考一下，如果让我们来设计一个统计程序中各个函数占用 CPU 时间的方案，应该如何设计？最简单的方案就是：在各个函数的开始记录当前时间，然后在函数执行结束后，使用当前时间减去函数开始执行时的时间，得到函数的执行时间总时长。如下伪代码：

 

void func1()
{
    ...
}

void func2()
{
    ...
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    int start_time, total_time;
  
    start_time = now();
    func1();
    total_time = now() - start_time;
    printf("func1() spent %d
", total_time);

    start_time = now();
    func2();
    total_time = now() - start_time;
    printf("func2() spent %d
", total_time);
}

 

虽然上述方式可以统计程序中各个函数的耗时情况，但却存在很多问题：

代码入侵度高。由于要对每个函数进行耗时记录，所以必须在调用函数前和调用函数后加入统计代码。

统计函数耗时，并不能反映该函数的真实 CPU 使用率。比如函数内部调用了导致进程休眠的系统调用（如sleep），这时函数实际上是不使用CPU的，但函数的耗时却统计了休眠的时间。

对性能影响较大。由于程序中所有函数都加入统计代码，所以对性能的影响是非常大的。

所以我们需要一个系统，它能够避免上述问题：

零代码入侵。

能够真实反映函数的 CPU 使用率。

对性能影响较小。

perf 就是为了解决上述问题而生的，我们先来介绍一下 perf 的原理。

采样

为了减小对程序性能的影响，perf 并不会在每个函数加入统计代码，取而代之的统计方式是：采样。

采样的原理是：设置一个定时器，当定时器触发时，查看当前进程正在执行的函数，然后记录下来。如下图所示：

如上图所示，每个 cpu-clock 是一个定时器的触发点。在 6 次定时器触发点中，函数 func1 被命中了 3 次，函数 func2 被命中了 1 次，函数 func3 被命中了 2 次。所以，我们可以推测出，函数 func1 的 CPU 使用率最高。

排序

如果程序有成千上万的函数，那么采样出来的数据可能非常多，这个时候就需要对采样的数据进行排序。

为了对采样数据进行排序，perf 使用红黑树这种数据结构，如下图所示：

如上图所示，在 perf 采样的数据中，有 7 个函数被统计了命中次数，perf 使用采样到的数据构建一棵红黑树。

根据红黑树的特性，最右边的节点就是被命中最多的函数，这样就能把程序中 CPU 使用率最高的函数找出来。

总结

由于 perf 的功能非常强大，所以本文也只介绍了 perf 其中一种功能：统计函数的 CPU 使用率。

在下一篇文章中，我们将会介绍 perf 的代码实现。Linux 的创始人 Linus 曾经说过：Read the f**king source code，要真正理解一个系统，只能通过阅读其源码。

　　审核编辑：汤梓红