最近線上運(yùn)行的程序出現(xiàn)性能問題，但通過分析程序源代碼（Code Review），并找不到導(dǎo)致問題的根本原因。所以，只能借助強(qiáng)大的性能分析工具?perf?來找出問題所在。

perf 工具的功能非常強(qiáng)大，但本文并不是介紹 perf 工具的使用，而是介紹 perf 的實(shí)現(xiàn)原理。介紹 perf 使用的文章多如牛毛，但介紹 perf 原理和實(shí)現(xiàn)的卻鳳毛麟角。

但正因?yàn)?perf 功能非常強(qiáng)大，所以其實(shí)現(xiàn)也是非常復(fù)雜的。本文只介紹其中的一個(gè)功能：分析進(jìn)程中的函數(shù)調(diào)用頻率。

接下來，我們先介紹怎么使用 perf 來分析進(jìn)程中的函數(shù)調(diào)用頻率。

使用 perf 分析程序性能瓶頸

在介紹 perf 的實(shí)現(xiàn)之前，我們先使用 perf 分析一個(gè)簡(jiǎn)單的程序，此程序代碼如下：

?

//?sample.c

void?workload1()
{
????int?i,?c?=?0;

????for?(i?=?0;?i?

	?

	上面的程序很簡(jiǎn)單，我們創(chuàng)建兩個(gè)函數(shù)：workload1?和?workload2。從代碼可以看出，workload2?的負(fù)載是?workload1?的2倍。

	現(xiàn)在我們使用 perf 來分析這個(gè)程序的性能瓶頸在哪里。

	首先我們將程序編譯成可執(zhí)行文件，編譯時(shí)記得加上?-g?參數(shù)，這樣 perf 才能獲取到函數(shù)名。

	?
$?gcc?sample.c?-g?-o?sample


	?

	使用 perf 的?record?命令來記錄程序的運(yùn)行情況。

	?
$?sudo?perf?record?-g?./sample?sleep?10


	?

	運(yùn)行上面的命令后，將會(huì)生成一個(gè) perf.data 的文件，此文件記錄了 sample 程序運(yùn)行時(shí)的采樣數(shù)據(jù)。

	使用 perf 的?report?命令分析程序的運(yùn)行情況。

	?
$?perf?report?-g


	?

	結(jié)果如下圖所示：

	

	從上圖可以看出，函數(shù) workload2（65%）的負(fù)載大概是函數(shù) workload1（35%）的 2 倍，與我們的代碼基本一致。

	perf 實(shí)現(xiàn)原理

	通過上面的例子，我們大概知道怎么使用 perf 來分析程序的性能瓶頸。接下來，我們將會(huì)介紹 perf 的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理。

	來思考一下，如果讓我們來設(shè)計(jì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)程序中各個(gè)函數(shù)占用 CPU 時(shí)間的方案，應(yīng)該如何設(shè)計(jì)？最簡(jiǎn)單的方案就是：在各個(gè)函數(shù)的開始記錄當(dāng)前時(shí)間，然后在函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后，使用當(dāng)前時(shí)間減去函數(shù)開始執(zhí)行時(shí)的時(shí)間，得到函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間總時(shí)長(zhǎng)。如下偽代碼：

	?
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);
}


	?

	雖然上述方式可以統(tǒng)計(jì)程序中各個(gè)函數(shù)的耗時(shí)情況，但卻存在很多問題：

	代碼入侵度高。由于要對(duì)每個(gè)函數(shù)進(jìn)行耗時(shí)記錄，所以必須在調(diào)用函數(shù)前和調(diào)用函數(shù)后加入統(tǒng)計(jì)代碼。

	統(tǒng)計(jì)函數(shù)耗時(shí)，并不能反映該函數(shù)的真實(shí) CPU 使用率。比如函數(shù)內(nèi)部調(diào)用了導(dǎo)致進(jìn)程休眠的系統(tǒng)調(diào)用（如sleep），這時(shí)函數(shù)實(shí)際上是不使用CPU的，但函數(shù)的耗時(shí)卻統(tǒng)計(jì)了休眠的時(shí)間。

	對(duì)性能影響較大。由于程序中所有函數(shù)都加入統(tǒng)計(jì)代碼，所以對(duì)性能的影響是非常大的。

	所以我們需要一個(gè)系統(tǒng)，它能夠避免上述問題：

	零代碼入侵。

	能夠真實(shí)反映函數(shù)的 CPU 使用率。

	對(duì)性能影響較小。

	perf 就是為了解決上述問題而生的，我們先來介紹一下 perf 的原理。

	采樣

	為了減小對(duì)程序性能的影響，perf 并不會(huì)在每個(gè)函數(shù)加入統(tǒng)計(jì)代碼，取而代之的統(tǒng)計(jì)方式是：采樣。

	采樣的原理是：設(shè)置一個(gè)定時(shí)器，當(dāng)定時(shí)器觸發(fā)時(shí)，查看當(dāng)前進(jìn)程正在執(zhí)行的函數(shù)，然后記錄下來。如下圖所示：

	

	如上圖所示，每個(gè)?cpu-clock?是一個(gè)定時(shí)器的觸發(fā)點(diǎn)。在 6 次定時(shí)器觸發(fā)點(diǎn)中，函數(shù)?func1?被命中了 3 次，函數(shù)?func2?被命中了 1 次，函數(shù)?func3?被命中了 2 次。所以，我們可以推測(cè)出，函數(shù) func1 的 CPU 使用率最高。

	排序

	如果程序有成千上萬(wàn)的函數(shù)，那么采樣出來的數(shù)據(jù)可能非常多，這個(gè)時(shí)候就需要對(duì)采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。

	為了對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，perf 使用紅黑樹這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

	

	如上圖所示，在 perf 采樣的數(shù)據(jù)中，有 7 個(gè)函數(shù)被統(tǒng)計(jì)了命中次數(shù)，perf 使用采樣到的數(shù)據(jù)構(gòu)建一棵紅黑樹。

	根據(jù)紅黑樹的特性，最右邊的節(jié)點(diǎn)就是被命中最多的函數(shù)，這樣就能把程序中 CPU 使用率最高的函數(shù)找出來。

	總結(jié)

	由于 perf 的功能非常強(qiáng)大，所以本文也只介紹了 perf 其中一種功能：統(tǒng)計(jì)函數(shù)的 CPU 使用率。

	在下一篇文章中，我們將會(huì)介紹 perf 的代碼實(shí)現(xiàn)。Linux 的創(chuàng)始人 Linus 曾經(jīng)說過：Read the f**king source code，要真正理解一個(gè)系統(tǒng)，只能通過閱讀其源碼。

	　　審核編輯：湯梓紅