Linux性能分析：Perf & CPU火焰图

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

要先将以下仓库clone到本地： github.com/brendangreg...

./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。

示例：

第四步：火焰图分析

perf.svg

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。

以test_lvgl这个例子，我们发现两个函数占比较大:

read_image_data

render_frame_rect

遇到问题

• svg图出现unknown函数

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。

参考：

• www.cnblogs.com/happyliu/p/...
• gaomf.cn/2019/10/30/...