Linux程序性能分析60秒+

时间：2024-02-23 21:45:59

Linux性能分析大师Brendan Gregg有一篇非常著名的博客，介绍在性能分析开始的60秒内，利用标准的Linux命令行工具，执行一次充分的性能检查，获得系统资源利用率和进程运行情况的整体概念，查看是否存在异常、评估饱和度。本文在大师的肩上进一步扩展，根据实际工作经验介绍几款工具，可以在定位到程序性能问题之后，进一步详细分析解决问题，故名Linux程序性能分析60秒+。

本文不介绍相关软件安装和详细使用，只介绍基本用法，作为快速检查单使用。

01 60秒速查指令

运行以下10个命令，可以在60秒内，快速获得系统资源利用率和进程运行情况的整体概念。查看是否存在异常、评估饱和度。

  • uptime

可以快速查看平均负载的指令，表示等待运行的任务（进程）数量。在Linux系统中，这些数字包含等待CPU运行的进程数，也包括不间断I/O阻塞的进程数（通常是磁盘I/O）。系统平均负载高，可能是由于CPU密集型程序导致，也可能是I/O密集型程序导致。

命令的输出分别表示 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载情况。通过这三个数据，可以了解负载是在趋于紧张还是缓解，亦或稳定。如果负载紧张，则需要下文指令进一步分析。

  • dmesg | tail

该命令可以查看最近10条系统消息（如果有）。查找可能导致性能问题的错误。上面的示例包括oom-killer和TCP丢弃请求。不要错过这一步！dmesg 总是值得检查。这些日志可以帮助排查性能问题。

  • vmstat

该命令每行会输出一些系统核心指标，这些指标可以让我们更详细的了解系统状态。后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义，这里介绍一些和性能调优相关的列：

  • r：等待在CPU资源的进程数量。这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和；

  • free：系统可用内存数（以千字节为单位），如果剩余内存不足，也会导致系统性能问题。下文介绍到的free命令，可以更详细的了解系统内存的使用情况；

  • si, so：交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足；

  • us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）；

上述这些CPU时间，可以让我们快速了解CPU是否处于繁忙状态。一般情况下，如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU忙于执行指令。如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。示例命令的输出可以看见，大量 CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。但这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。

  • mpstat -P ALL 1

该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。

  • pidstat 1

pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态。

  • iostat -xz 1

iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况。该命令输出的列，主要含义是：

  • r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题；

  • await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障；

  • avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）；

  • %util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和；

如果显示的是逻辑设备数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味应用程序会出现性能问题，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。

  • free –m

free 命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行-/+buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加 IO 开销（可以在 iostat 命令中体现），降低系统性能。

  • sar -n DEV 1

sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0网卡设备，吞吐率大概在22Mbytes/s，即176Mbits/sec，没有达到1Gbit/sec的硬件上限。

  • sar -n TCP,ETCP 1

sar 命令在这里用于查看 TCP 连接状态，其中包括：

  • active/s：每秒本地发起的 TCP 连接数，既通过 connect 调用创建的 TCP 连接；

  • passive/s：每秒远程发起的 TCP 连接数，即通过 accept 调用创建的 TCP 连接；

  • retrans/s：每秒 TCP 重传数量；

TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP 重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。

  • top

top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统 CPU 使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面地查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序（按键M，内存排序显示；按键P，CPU排序显示），方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU 占用率最高的进程等。但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续观察，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停 top 命令刷新，来记录和比对数据。

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02 60秒+分析工具

上述指令可以快速分析系统、程序是否存在异常，但是有了问题之后更要解决问题，使用下面的各项工具可以详细分析问题，进而解决问题。下述各项工具基本都是在开发阶段使用，为了更好的定位问题，保证分析工具生成数据准确，建议编译选项添加如下设置，保留调试信息和保留帧栈指针。下文设置编译选项时不再单独说明。

-fno-omit-frame-pointer -g

CPU问题分析

CPU问题主要表现在程序CPU占用高，要解决CPU占用高问题，需要对程序热点函数进行统计分析。根据内核程序和应用程序区分，分别有以下工具。内核工具可以使用在应用上，反之则否。

  • 内核程序CPU分析工具：

perfperf命令(performance 的缩写)，是Linux系统提供的性能分析工具集，包含多种子工具，能够监测多种硬件及软件性能指标，包括cpu、内存、io等，这些可监测指标我们称为event。Brendan Gregg的文章中总结了perf 支持的event结构图，详情可见：

perf基本使用指令如下：

perf top

perf top类似top命令，主要用于实时分析各个函数在某个性能事件上的热度，能够快速定位热点函数，包括应用程序函数、模块函数与内核函数，甚至能够定位到热点指令。执行需要root权限。

perf top -K -g -p [PID]

perf recordperf record是采样模式，perf收集采样信息并记录在文件中，可以离线分析。默认生成perf.data分析数据。

perf record -F 999 -g -p [PID] --sleep 30

perf report & perf script

perf report主要用来分析上面perf record生成的perf.data文件。一般通过perf report分析的结果不直观，所以使用perf script将perf.data输出可读性文本，配合火焰图分析。火焰图工具地址：

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

执行指令：

perf record -F 999 -g -p [PID] --sleep 30
perf script -i perf.data &> perf.unfold
FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > p

systemtap

systemtap可以动态hook内核代码，其底层就是使用的kprobe接口。systemtap在kprobe的基础上，加上脚本解析和内核模块编译运行单元，使开发人员在应用层即可实现hook内核，简化了动态跟踪开发流程。工作原理是通过将脚本语句翻译成C语句，编译成内核模块。模块加载之后，将所有探测的事件以钩子的方式挂到内核上，当任何处理器上的某个事件发生时，相应钩子上句柄就会被执行。最后，当systemtap会话结束之后，钩子从内核上取下，移除模块。整个过程用一个命令stap就可以完成。systemtap的核心思想是定义一个事件（event），以及给出处理该事件的句柄（Handler）。当一个特定的事件发生时，内核运行该处理句柄，就像快速调用一个子函数一样，处理完之后恢复到内核原始状态。编写systemtap脚本就是一个找到符合需求的事件，并编写事件处理流程的过程。具体语法不再细述，下图是整体架构图。

  • 应用程序CPU分析工具：

gperftools

gperftools是一套Google开源的基于TCMalloc的性能分析、内存检测工具集。主要包含以下几个工具：pprof、TCMalloc、heap-checker、heap-profiler、cpu-profiler，cpu分析使用cpu-profiler。使用gperftools cpu-profiler可以实现非重新编译应用程序的CPU分析，使用指令如下，其中LD_PRELOAD需要填写libprofiler.so实际位置。

LD_PRELOAD="/usr/lib/libprofiler.so" CPUPROFILE=[name].prof ./[bin

同样可以在编译时链接libprofiler.so，编译完成之后执行如下指令分析程序。

env CPUPROFILE=[name].prof [bin]

在正常运行工具一段时间后，程序路径下会生成分析数据[name].prof。CPU的性能分析和优化都是基于对这些文件的分析。使用pprof工具解析数据，其中--text可以替换为--pdf、--dot生成图形分析结果。

pprof --text ./[bin] --lib_prefix=/usr/local/lib64,/usr/local/lib [name].prof > [name].txt
pprof --pdf ./[bin] [name].heap > [name].pdf
pprof --dot ./[bin]  [name].heap > [name].dot
dot -Tsvg -Kfdp [name].dot -o [name].svg

gprof

gprof(GNU profiler)是GNU binutils工具集中的自带工具。如果使用GCC编译器，可以使用它分析程序性能：函数调用时间、调用次数和调用关系，找出程序的瓶颈所在。

使用gprof分析程序性能，需要在编译的时候添加-pg编译选项。

典型的GCC编译指令如下：

gcc -pg -o test test.c

如果使用CMake，指令如下：

set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -pg")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -pg")

正常执行编译后的可执行程序，如果生成gmon.out文件，说明gprof正常运行。这个文件就是记录程序运行的性能、调用关系、调用次数等信息的数据文件。使用gprof命令来分析记录程序运行信息的gmon.out文件。

gprof ./[bin] gmon.out > [name].txt

如果只是单纯的看TXT分析结果，对于一些大型程序还是不直观，所以可以使用gprof2dot.py工具将TXT转换成DOT，然后再转换成图片。gprof2dot.py工具地址：

https://github.com/jrfonseca/gprof2dot.git

使用如下命令：

gprof2dot.py -n0 -e0 -s -w [name].txt > [name].dot
dot -Tpng [name].dot -o [name].png

valgrind->Callgrind

valgrind是一套Linux下，开放源代码（GPL V2）的仿真调试工具的集合。valgrind由内核（core）以及基于内核的调试工具组成。内核类似于一个框架（framework），它模拟了一个CPU环境，并提供服务给其它工具；而其它工具则类似于插件 (plug-in)，利用内核提供的服务完成各种特定的调试分析任务。

valgrind有一系列工具组成，作用分别如下。

  • Memcheck：内存检查器，能够发现开发中绝大多数内存错误使用情况，比如：使用未初始化的内存，使用已经释放了的内存，内存访问越界等；

  • Callgrind：它主要用来检查程序中函数调用过程中出现的问题，分析热点函数，函数调用流程；

  • Cachegrind：它主要用来检查程序中缓存使用出现的问题；

  • Helgrind：它主要用来检查多线程程序中出现的竞争问题；

  • Massif：它主要用来检查程序中堆栈使用中出现的问题；

  • DRD：它用于检测多线程C和C++程序中错误的工具。该工具适用于任何使用POSIX线程原语或使用在POSIX线程基元之上构建的线程概念的程序；

  • DHAT：它是一个用于检查程序如何使用堆分配的工具。它跟踪分配的内存块，并检查每次内存访问；

CPU分析主要使用Callgrind，使用指令如下，[bin]是需要分析的程序。

valgrind --tool=callgrind ./[bin]

执行完毕后，就会在当前目录下生成一个文件，文件名为“callgrind.out.进程号”。如果调试的程序是多线程，也可以在命令行中加一个参数 -separate-threads=yes。这样就会为每个线程单独生成一个性能分析文件。如下：

valgrind --tool=callgrind --separate-threads=yes ./[bin]

可以使用gprof2dot.py脚本，把Callgrind生成的性能分析数据转换成dot格式的数据，方便使用dot把分析数据图形化。

python gprof2dot.py -f callgrind -n10 -s callgrind.out.31113 > valgrind.dot
dot -Tpng valgrind.dot -o valgrind.png

也可以使用kcachegrind软件分析Callgrind生成的数据，基于图形化的界面，可以针对函数搜索分析。

  • 使用建议

如果是调试内核程序，那可以优先使用perf初步定位问题，然后再根据实际分析结果确认是否还需要使用systemtap；如果是应用程序，可以使用perf初步定位问题，然后可以使用gperftools详细分析CPU占用，如果需要进一步分析优化多线程，可以使用valgrind->Callgrind或者Helgrind。valgrind基于模拟器实现，运行速度非常缓慢，而gpertools在用户代码嵌入代码实现，相对较快。内存问题分析内存问题可以分为两大类，一种是内存错误，比如内存访问越界、内存泄漏；一种是内存占用，在实际产品设备上，需要尽量减少内存占用以减低产品成本。所以工具对应的也可以分为两类：内存错误检测工具、内存占用分析工具。

  • 内存错误检测工具

ASAN

ASAN（Address Sanitizer）是Google开源的针对C/C++的快速内存错误检测工具，在运行时检测C/C++代码中的多种内存错误。ASAN已经在GCC（>4.8版本以上）和Clang编译器内置支持。

使用ASAN时，需要添加编译选项-fsanitize=address，然后执行程序。如果程序存在上述内存错误，在检测出来第一个错误时程序便会终止，同时打印错误信息。如果每次出现错误便终止程序，调试起来效率不高，所以更常规的用法是，设置程序一直执行，然后将检测出来的错误打印到日志文件中。方法如下。

  • 添加编译选项：-fsanitize=address、-fsanitize-recover=address；

  • 在程序运行时使用环境变量控制：

export ASAN_OPTIONS=halt_on_error=0:log_path=err.log
./[bin]

Valgrind->Memcheck

使用valgrind->Memcheck也可以检测程序内存错误，但是执行速度会很慢。如果编译器不支持ASAN，可以使用该工具完成内存错误检测。使用指令如下，在生成的日志文件中会提示检测出来的内存错误。

valgrind --tool=memcheck --leak-check=full --show-leak-kinds=all --trace-children=yes --log-file=debug.txt ./[bin]

  • 使用建议

内存检测工具还有很多，可以检测的内存错误对比如下。对比可以看出，ASAN和Memcheck支持检测的内存错误最多，且ASAN是编译器支持的检测工具，所以在开发阶段，可以优先使用ASAN完成程序内存错误检测，如果编译器不支持ASAN，则可以使用Memcheck。

  • 内存占用分析工具

gperftools

gperftools->heap-profiler可以分析内存占用，在程序执行时生成分析数据，然后可以分析程序内存占用，定位内存占用的大头。

使用gperftools heap-profiler可以实现非重新编译应用程序的内存分析，使用指令如下，其中LD_PRELOAD需要填写libtcmalloc.so实际位置。

LD_PRELOAD="/usr/lib/libtcmalloc.so" HEAPPROFILE=heap.hprof ./[bin]

同样可以在编译时链接libtcmalloc.so，编译完成之后执行如下指令分析程序。

env HEAPPROFILE=heap.hprof ./[bin]

在程序路径下会生成分析数据，类似[name].0001.heap。同样使用pprof分析数据，--text可以替换为--pdf、--dot。

pprof --text ./[bin] [name].0001.heap
pprof --pdf ./[bin] [name].heap > [name].pdf
pprof --dot ./[bin]  [name].heap > [name].dot
dot -Tsvg -Kfdp [name].dot -o [name].svg

Valgrind->Massif

valgrind->Massif支持堆内存分析，分析内存占用大头，基本使用如下。

valgrind --tool=massif ./[bin]

在程序执行目录下会生成类似massif.out.1204的分析文件。使用massif-visualizer可以加载分析数据，生成图形化的分析结果。

Valgrind->DHAT还可以使用valgrind->DHAT进一步详细分析堆内存，但是除了申请和释放，堆空间还有其他问题，比如堆空间的使用率、使用周期等。通过分析这些问题，可以对程序代码进行优化以提高性能。Massif只支持内存申请和释放分析，而DHAT可以分析堆内存使用效率，避免过度分配而导致的内存浪费或者无用的内存分配。基本使用如下，根据Valgrind版本不同，--tool可能设置为dhat，具体可以查看对应版本的使用说明。生成的log文件会记录200个（--show-top-n参数设置）内存分析点数据，说明该处内存分配的大小和使用率。

valgrind --tool=exp-dhat --trace-children=yes --show-top-n=200 --log-file=dhat.log ./[bin]

  • 使用建议

在程序开发过程中，应当首先使用内存错误检测工具保证没有内存错误，然后在功能开发基本完成时，使用内存占用分析工具优化内存占用。内存分析占用可以优先使用gperftools完成大块内存的定位分析，然后再使用DHAT进一步分析内存使用效率，确定优化方案。

网络问题分析网络涉及到多层和多种协议，所以针对具体的网络层和网络协议需要具体分析，最常用的分析工具主要是tcpdump和wireshark，一般在设备上使用tcpdump抓取网络包，然后在开发环境下使用wireshark图形化界面分析数据。

tcpdump

tcpdump可以将网络中传送的数据包完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助去掉无用的信息，参数设置说明可以参考下图。

简单使用指令示例如下，抓取eth0网卡且目的地址是192.168.1.100的数据包，保持在data.pcap数据中。

tcpdump -i eth0 dst 192.168.1.100 -w data.pcap

wireshark

wireshark功能与tcpdump类似，但是有图形化操作界面，可以使用tcpdump抓取数据，wireshark详细分析数据。

每种工具都有各自的使用场景和优缺点，需要根据具体问题选择合适的工具，下图可以作为使用参考。

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