1 Linux perf 简介
perf 是 Linux 内核自带的一个强大的性能分析工具，它能够深入到内核和用户空间，提供丰富的性能计数器和事件跟踪功能，帮助开发者和系统管理员精确地定位系统性能瓶颈。
1.1 perf 的主要功能：
- 性能事件采样： 可以采样各种硬件性能事件，如 CPU 周期、缓存命中率、指令退休率等，从而分析程序在 CPU 上的执行情况。
- 软件事件跟踪： 可以跟踪内核和用户空间的函数调用、系统调用等软件事件，分析程序的执行流程和函数调用关系。
- 性能计数器： 提供了大量的硬件性能计数器，可以用来分析 CPU、内存、缓存等硬件资源的使用情况。
- 火焰图生成： 可以生成火焰图，直观地展示程序的调用栈，快速定位性能热点。
- 实时监控： 可以实时监控系统的性能指标，帮助快速发现性能问题。
1.2 perf 的工作原理：
perf 主要通过以下方式来收集性能数据：
- 硬件性能计数器： 利用 CPU 内置的性能计数器，直接获取硬件的性能数据。
- 软件事件跟踪： 在内核和用户空间插入探针，跟踪软件事件的发生。
- 内核协作： perf 与内核紧密协作，通过内核接口获取性能数据。
1.3 perf 的常用命令：
- perf list： 列出所有可用的性能事件。
- perf stat： 统计性能事件的计数。
- perf record： 记录性能数据。
- perf report： 分析记录的数据，生成报告。
- perf top： 实时显示占用 CPU 时间最多的函数。
- perf trace： 追踪系统调用和软中断。
1.4 perf 的应用场景：
- 定位性能瓶颈： 通过分析性能数据，找出程序中消耗时间最长的部分。
- 优化代码： 根据性能分析结果，有针对性地优化代码。
- 分析系统问题： 分析系统性能问题，如 CPU 负载过高、内存泄漏等。
- 调优内核参数： 调整内核参数，提高系统性能。
1.5 perf 的优势：
- 功能强大： 提供了丰富的性能分析功能。
- 灵活易用： 命令行界面简单易学。
- 开源免费： 作为 Linux 内核的一部分，完全免费。
- 社区活跃： 有一个庞大的社区，提供丰富的文档和支持。
2 使用 perf probe测量Linux用户空间代码的执行时间
2.1 测量的示例程序evenodd.c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>void even(void)
{printf("it is even\n");
}void odd(void)
{printf("it is odd\n");
}
int main()
{int i;for (i = 0; ;i++) {usleep(500);if (i % 2)odd();elseeven();}
}
参考资料
- 软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
- 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
- python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
- Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html
- https://bristot.me/using-perf-probe-to-measure-execution-time-of-user-space-code-on-linux/
- 如需技术支持联系钉ding或微信pythontesting , 邮箱: xurongzhong#126.com
2.2 使用调试符号编译 even odd：
# gcc -o -g evenodd evenodd.c
# perf probe --line even -x evenodd
<even@/root/code/evenodd.c:0>0 void even(void){2 printf("it is even\n");3 }void odd(void){2.3 添加探针
在 even() 函数的开头添加 perf 探针，请运行以下命令：
# perf probe -x evenodd 'even'
要获取给定函数的执行时间，我们需要在函数的最后一行添加探针。如 perf probe -line 示例所示，是第 3 行。下面的命令在 evenondd 二进制文件的函数 event() 的第 3 行添加了名为 even_end event 的探针。
# perf probe -x evenodd 'even_end=even:3'
开始运行evenodd应用程序后，运行以下命令记录 even() 执行 10 秒的进入和退出探针：
# perf record -e probe_evenodd:even -e probe_evenodd:even_end -a sleep 10
记录结束后，可以使用以下命令打印跟踪结果：
# perf scriptevenodd 2342328 [034] 1232877.416865: probe_evenodd:even: (4006c4)evenodd 2342328 [034] 1232877.416875: probe_evenodd:even_end: (4006d8)evenodd 2342328 [034] 1232877.417990: probe_evenodd:even: (4006c4)evenodd 2342328 [034] 1232877.417996: probe_evenodd:even_end: (4006d8)evenodd 2342328 [034] 1232877.419109: probe_evenodd:even: (4006c4)
...
2.4 python分析
还可以使用 perf python脚本自动计算执行时间。捕获这两个事件的跟踪后，以下命令将生成名为 perf-script.py 的 python 脚本框架：
# perf script -g python
然后编辑探测处理程序，计算执行时间：
# perf script event handlers, generated by perf script -g python
# Licensed under the terms of the GNU GPL License version 2# The common_* event handler fields are the most useful fields common to
# all events. They don't necessarily correspond to the 'common_*' fields
# in the format files. Those fields not available as handler params can
# be retrieved using Python functions of the form common_*(context).
# See the perf-script-python Documentation for the list of available functions.from __future__ import print_functionimport os
import syssys.path.append(os.environ['PERF_EXEC_PATH'] + \'/scripts/python/Perf-Trace-Util/lib/Perf/Trace')from perf_trace_context import *
from Core import *def trace_begin():print("in trace_begin")def trace_end():print("in trace_end")start=0
def probe_evenodd__even(event_name, context, common_cpu, common_secs, common_nsecs, common_pid, common_comm, common_callchain, __probe_ip, perf_sample_dict):global startstart=(common_secs * 1000000000) + common_nsecsdef probe_evenodd__even_end(event_name, context, common_cpu, common_secs, common_nsecs, common_pid, common_comm, common_callchain, __probe_ip, perf_sample_dict):now=common_secs * 1000000000 + common_nsecsduration=now - startprint("even runtime: " + str(duration) + " ns")def trace_unhandled(event_name, context, event_fields_dict, perf_sample_dict):print(get_dict_as_string(event_fields_dict))print('Sample: {'+get_dict_as_string(perf_sample_dict['sample'], ', ')+'}')def print_header(event_name, cpu, secs, nsecs, pid, comm):print("%-20s %5u %05u.%09u %8u %-20s " % \(event_name, cpu, secs, nsecs, pid, comm), end="")def get_dict_as_string(a_dict, delimiter=' '):return delimiter.join(['%s=%s'%(k,str(v))for k,v in sorted(a_dict.items())])然后，运行以下命令，就可以打印出函数 even 的执行时间：
# perf script -s perf-script.py | tail
even runtime: 6540 ns
even runtime: 7080 ns
even runtime: 6770 ns
even runtime: 7220 ns
even runtime: 6850 ns
even runtime: 6390 ns
even runtime: 6910 ns
even runtime: 6760 ns
even runtime: 7460 ns
in trace_end
