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

perf 工具的功能非常強大，但本文并不是介紹 perf 工具的使用，而是介紹 perf 的實現原理。介紹 perf 使用的文章多如牛毛，但介紹 perf 原理和實現的卻鳳毛麟角。

但正因為 perf 功能非常強大，所以其實現也是非常復雜的。本文只介紹其中的一個功能：分析進程中的函數調用頻率。

接下來，我們先介紹怎么使用 perf 來分析進程中的函數調用頻率。

使用 perf 分析程序性能瓶頸

在介紹 perf 的實現之前，我們先使用 perf 分析一個簡單的程序，此程序代碼如下：

?

//?sample.c

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

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

	?

	上面的程序很簡單，我們創建兩個函數：workload1?和?workload2。從代碼可以看出，workload2?的負載是?workload1?的2倍。

	現在我們使用 perf 來分析這個程序的性能瓶頸在哪里。

	首先我們將程序編譯成可執行文件，編譯時記得加上?-g?參數，這樣 perf 才能獲取到函數名。

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


	?

	使用 perf 的?record?命令來記錄程序的運行情況。

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


	?

	運行上面的命令后，將會生成一個 perf.data 的文件，此文件記錄了 sample 程序運行時的采樣數據。

	使用 perf 的?report?命令分析程序的運行情況。

	?
$?perf?report?-g


	?

	結果如下圖所示：

	

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

	perf 實現原理

	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，我們將會介紹 perf 的內部實現原理。

	來思考一下，如果讓我們來設計一個統計程序中各個函數占用 CPU 時間的方案，應該如何設計？最簡單的方案就是：在各個函數的開始記錄當前時間，然后在函數執行結束后，使用當前時間減去函數開始執行時的時間，得到函數的執行時間總時長。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計程序中各個函數的耗時情況，但卻存在很多問題：

	代碼入侵度高。由于要對每個函數進行耗時記錄，所以必須在調用函數前和調用函數后加入統計代碼。

	統計函數耗時，并不能反映該函數的真實 CPU 使用率。比如函數內部調用了導致進程休眠的系統調用（如sleep），這時函數實際上是不使用CPU的，但函數的耗時卻統計了休眠的時間。

	對性能影響較大。由于程序中所有函數都加入統計代碼，所以對性能的影響是非常大的。

	所以我們需要一個系統，它能夠避免上述問題：

	零代碼入侵。

	能夠真實反映函數的 CPU 使用率。

	對性能影響較小。

	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

	為了減小對程序性能的影響，perf 并不會在每個函數加入統計代碼，取而代之的統計方式是：采樣。

	采樣的原理是：設置一個定時器，當定時器觸發時，查看當前進程正在執行的函數，然后記錄下來。如下圖所示：

	

	如上圖所示，每個?cpu-clock?是一個定時器的觸發點。在 6 次定時器觸發點中，函數?func1?被命中了 3 次，函數?func2?被命中了 1 次，函數?func3?被命中了 2 次。所以，我們可以推測出，函數 func1 的 CPU 使用率最高。

	排序

	如果程序有成千上萬的函數，那么采樣出來的數據可能非常多，這個時候就需要對采樣的數據進行排序。

	為了對采樣數據進行排序，perf 使用紅黑樹這種數據結構，如下圖所示：

	

	如上圖所示，在 perf 采樣的數據中，有 7 個函數被統計了命中次數，perf 使用采樣到的數據構建一棵紅黑樹。

	根據紅黑樹的特性，最右邊的節點就是被命中最多的函數，這樣就能把程序中 CPU 使用率最高的函數找出來。

	總結

	由于 perf 的功能非常強大，所以本文也只介紹了 perf 其中一種功能：統計函數的 CPU 使用率。

	在下一篇文章中，我們將會介紹 perf 的代碼實現。Linux 的創始人 Linus 曾經說過：Read the f**king source code，要真正理解一個系統，只能通過閱讀其源碼。

	　　審核編輯：湯梓紅