第一步:perf record 记录采集的性能数据
perf record -e cpu-clock -g -p $(pgrep test_lvgl)
- -e cpu-clock:使用 cpu-clock 事件,该事件测量在被分析的进程中花费的 CPU 时间
- -g:记录调用图(即堆栈跟踪)
- -p:指定要分析的进程ID
程序运行完之后,perf record会生成一个名为perf.data的文件,如果之前已有,那么之前的perf.data文件会被覆盖。
可以执行perf report -i perf.data,(-i 指定要查看的文件),来查看报告,但非常不直观,所以需要火焰图。
第二步:perf script 解析perf.data数据
perf script -i perf.data &> perf.unfold
将perf.unfold 拷贝到本地机器,再本地生成火焰图。
第三步:使用FlameGraph生成火焰图
https://github.com/brendangregg/FlameGraph
./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
./flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
执行 stackcollapse-perf.pl 将 perf.unfold 中的符号进行折叠。
执行 flamegraph.pl 生成 火焰图。
第四步:火焰图分析
火焰图查看说明:
- y轴代表调用栈,每一层都是一个函数调用,栈越深则火焰越高,调用关系是从下而上的,即下层函数调用了上层函数。
- x轴代表抽样数,一个函数在x轴占据的宽度越宽,则表示它被抽样到的次数也就越多,也就是说它执行的时间越长。
火焰图就是看函数占据的宽度,宽度越大可能存在性能问题。
颜色没有特殊含义,因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度,所以一般选择暖色调。
鼠标放到一个函数上后,会展示完整的函数名,被抽样中的次数,占总抽样次数的百分比
问题
perf record -e cpu-clock –call-graph dwarf -p pid
dwarf 是一种调试信息格式,它可以提供非常详细的函数调用信息。
增加—call-graph dwarf 参数后record生成的perf.data会变大,这里要注意设备空间。