使用 perf probe测量Linux用户空间代码的执行时间

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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

1. #include <stdio.h>
2. #include <unistd.h>
4. void even(void)
5. {
6.      printf("it is even\n");
7. }
9. void odd(void)
10. {
11.      printf("it is odd\n");
12. }
13. int main()
14. {
15.      int i;
16.      for (i = 0; ;i++) {
17.           usleep(500);
18.           if (i % 2)
19.                odd();
20.           else
21.                even();
22.      }
23. }

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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/
  
• https://github.com/open-power-sdk/curt/blob/master/curt.py
  
• https://opensource.com/article/18/7/fun-perf-and-python
  
• https://man7.org/linux/man-pages/man1/perf-script-python.1.html
  
• https://github.com/torvalds/linux/blob/master/tools/perf/scripts/python/stackcollapse.py
  
• https://www.brendangregg.com/perf.html
  
• https://github.com/brendangregg/FlameGraph
  
• https://medium.com/@techhara/profiling-visualize-program-bottleneck-with-flamegraph-3e0c5855b2fe
  
• https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial#Flame_Graph
  
• 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：

1. # gcc -o -g evenodd evenodd.c
2. # perf probe --line even -x evenodd
3. <even@/root/code/evenodd.c:0>
4.       0  void even(void)
5.          {
6.       2       printf("it is even\n");
7.       3  }
9.          void odd(void)
10.          {

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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：

1. # objdump -t evenodd
3. evenodd:     file format elf64-littleaarch64
5. SYMBOL TABLE:
6. 0000000000400238 l    d  .interp        0000000000000000              .interp
7. 0000000000400254 l    d  .note.gnu.build-id     0000000000000000              .note.gnu.build-id
8. 0000000000400278 l    d  .note.ABI-tag  0000000000000000              .note.ABI-tag
9. 0000000000400298 l    d  .gnu.hash      0000000000000000              .gnu.hash
10. ...
11. # perf probe -x evenodd 'even'

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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。

1. # perf probe -x evenodd 'even_end=even:3'

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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：

1. # perf record -e probe_evenodd:even -e probe_evenodd:even_end -a sleep 10

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记录结束后，可以使用以下命令打印跟踪结果：

1. # perf script
2.          evenodd 2342328 [034] 1232877.416865:     probe_evenodd:even: (4006c4)
3.          evenodd 2342328 [034] 1232877.416875: probe_evenodd:even_end: (4006d8)
4.          evenodd 2342328 [034] 1232877.417990:     probe_evenodd:even: (4006c4)
5.          evenodd 2342328 [034] 1232877.417996: probe_evenodd:even_end: (4006d8)
6.          evenodd 2342328 [034] 1232877.419109:     probe_evenodd:even: (4006c4)
7. ...

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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：

1. # perf script -g python

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然后编辑探测处理程序，计算执行时间：

1. # perf script event handlers, generated by perf script -g python
2. # Licensed under the terms of the GNU GPL License version 2
4. # The common_* event handler fields are the most useful fields common to
5. # all events.  They don't necessarily correspond to the 'common_*' fields
6. # in the format files.  Those fields not available as handler params can
7. # be retrieved using Python functions of the form common_*(context).
8. # See the perf-script-python Documentation for the list of available functions.
10. from __future__ import print_function
12. import os
13. import sys
15. sys.path.append(os.environ['PERF_EXEC_PATH'] + \
16.         '/scripts/python/Perf-Trace-Util/lib/Perf/Trace')
18. from perf_trace_context import *
19. from Core import *
22. def trace_begin():
23.         print("in trace_begin")
25. def trace_end():
26.         print("in trace_end")
28. start=0
29. def probe_evenodd__even(event_name, context, common_cpu, common_secs, common_nsecs, common_pid, common_comm, common_callchain, __probe_ip, perf_sample_dict):
30.     global start
31.     start=(common_secs * 1000000000) + common_nsecs
33. def probe_evenodd__even_end(event_name, context, common_cpu, common_secs, common_nsecs, common_pid, common_comm, common_callchain, __probe_ip, perf_sample_dict):
35.     now=common_secs * 1000000000 + common_nsecs
36.     duration=now - start
37.     print("even runtime: " + str(duration) + " ns")
39. def trace_unhandled(event_name, context, event_fields_dict, perf_sample_dict):
40.                 print(get_dict_as_string(event_fields_dict))
41.                 print('Sample: {'+get_dict_as_string(perf_sample_dict['sample'], ', ')+'}')
43. def print_header(event_name, cpu, secs, nsecs, pid, comm):
44.         print("%-20s %5u %05u.%09u %8u %-20s " % \
45.         (event_name, cpu, secs, nsecs, pid, comm), end="")
47. def get_dict_as_string(a_dict, delimiter=' '):
48.         return delimiter.join(['%s=%s'%(k,str(v))for k,v in sorted(a_dict.items())])

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然后，运行以下命令，就可以打印出函数 even 的执行时间：

1. # perf script -s perf-script.py  | tail
2. even runtime: 6540 ns
3. even runtime: 7080 ns
4. even runtime: 6770 ns
5. even runtime: 7220 ns
6. even runtime: 6850 ns
7. even runtime: 6390 ns
8. even runtime: 6910 ns
9. even runtime: 6760 ns
10. even runtime: 7460 ns
11. in trace_end

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来源:https://www.cnblogs.com/testing-/p/18383538
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