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谁动了我的cpu——oprofile使用札记

时间:2017-01-06 15:26来源:CSDN博客 作者:bangerlee 点击:
oprofile利用cpu硬件层面提供的性能计数器(performance counter),通过计数采样,帮助我们从进程、函数、代码层面找出占用cpu的"罪魁祸首"。下面我们通过实例,了解oprofile的具体使用方法。
TAG: oprofile  opcontrol  opreport  opannotate  


引言

cpu无端占用高?应用程序响应慢?苦于没有分析的工具?

oprofile利用cpu硬件层面提供的性能计数器(performance counter),通过计数采样,帮助我们从进程、函数、代码层面找出占用cpu的"罪魁祸首"。下面我们通过实例,了解oprofile的具体使用方法。

常用命令

使用oprofile进行cpu使用情况检测,需要经过初始化、启动检测、导出检测数据、查看检测结果等步骤,以下为常用的oprofile命令。

初始化


    opcontrol --no-vmlinux : 指示oprofile启动检测后,不记录内核模块、内核代码相关统计数据
    opcontrol --init : 加载oprofile模块、oprofile驱动程序

检测控制

    opcontrol --start : 指示oprofile启动检测
    opcontrol --dump : 指示将oprofile检测到的数据写入文件
    opcontrol --reset : 清空之前检测的数据记录
    opcontrol -h : 关闭oprofile进程

查看检测结果

    opreport : 以镜像(image)的角度显示检测结果,进程、动态库、内核模块属于镜像范畴
    opreport -l : 以函数的角度显示检测结果
    opreport -l test : 以函数的角度,针对test进程显示检测结果
    opannotate -s test : 以代码的角度,针对test进程显示检测结果
    opannotate -s /lib64/libc-2.4.so : 以代码的角度,针对libc-2.4.so库显示检测结果

opreport输出解析

正如以上命令解析所言,不加参数的opreport命令从镜像的角度显示cpu的使用情况:

linux # opreport
CPU: Core 2, speed 2128.07 MHz (estimated)
Counted CPU_CLK_UNHALTED events (Clock cycles when not halted) with a unit mask of 0x00 (Unhalted core cycles) count 100000
CPU_CLK_UNHALT.........|
  samples |           %|
------------------------
   31645719     87.6453      no-vmlinux 
    4361113     10.3592      libend.so
       7683      0.1367      libpython2.4.so.1.0
       7046      0.1253      op_test
        ⋯⋯

以上列表按以下形式输出:

              samples |                            %|
-----------------------------------------------------
     镜像内发生的采样次数     采样次数所占总采样次数的百分比      镜像名称


因我们在初始化时执行了"opcontrol --no-vmlinux"命令,指示oprofile不对模块和内核进行检测,因而在探测结果中,模块和内核一同显示成no-vmlinux镜像。输出中,libend.so和libpython2.4.so.1.0均为动态库,op_test为进程。以上采样数据表明,检测时间内,cpu主要执行内核和模块代码,用于执行libend.so库函数的比重亦较大,达到10%左右。

进一步地,我们可以查看到进程、动态库中的每个函数在检测时间内占用cpu的情况:

linux # opreport -l
 samples           %        image name        app name         symbol name
31645719     87.4472        no-vmlinux      no-vmlinux         /no-vmlinux
 4361113     10.3605         libend.so       libend.so             endless
    7046      0.1253           op_test         op_test                main
    ⋯⋯

以上输出显示消耗cpu的函数为libend.so库中的endless函数,以及op_test程序中的main函数。

进行oprofile初始化时,若我们执行opcontrol --vmlinux=vmlinux-`uname -r`,指定oprofile对内核和内核模块进行探测,在执行opreport查看检测结果时,内核和内核模块就不再显示为no-vmlinux,而是内核和各个内核模块作为单独的镜像,显示相应cpu占用情况。

使用opannotate从代码层看cpu占用情况

以上介绍了使用oprofile的opreport命令,分别从进程和函数层面查看cpu使用情况的方法。看到这里,有的同学可能有这样的疑问:使用opreport,我找到了消耗cpu的进程A,找到了进程A中最消耗cpu的函数B,进一步地,是否有办法找到函数B中最消耗cpu的那一行代码呢?

oprofile中的opannotate命令可以帮助我们完成这个任务,结合具备调试信息的程序、带有debuginfo的动态库,opannotate命令可显示代码层面占用cpu的统计信息。下面我们通过几个简单的程序实例,说明opannotate命令的使用方法。

首先,我们需要一个消耗cpu的程序,该程序代码如下:

//op_test.c
extern void endless();
int main()
{
int i = 0, j = 0;
for (; i < 10000000; i++ )
     {
           j++;
     }
endless();
return 0;
}

该程序引用了外部函数endless,endless函数定义如下:

//end.c
void endless()
{
int i = 0;
while(1)
     {
         i++;
     }
}

endless函数同样很简单,下面我们将定义了endless函数的end.c进行带调试信息地编译,并生成libend.so动态库文件:

linux # gcc -c -g -fPIC end.c
linux # gcc -shared -fPIC -o libend.so end.o
linux # cp libend.so /usr/lib64/libend.so

接着,带调试信息地编译op_test.c,生成op_test执行文件:

linux # gcc -g -lend -o op_test op_test.c

之后,我们开启oprofile进行检测,并拉起op_test进程:

linux # opcontrol --reset
linux # opcontrol --start
linux # ./op_test &

在程序运行一段时间后,导出检测数据,使用opannotate进行结果查看:


linux # opcontrol --dump
linux # opannotate -s op_test
/*
 * Total samples for file : "/tmp/lx/op_test.c"
 *
 * 7046  100.00
 */
               : int main()
               :{ /*main total : 7046  100.000 */
            :    int i = 0, j = 0;
6447   91.4987 :    for (; i < 10000000; i++ )
               :    {
 599    8.5013 :          j++;
               :    }
           :    endless();
           :    return 0;
               :}

以上输出表明,在op_test程序的main函数中,主要消耗cpu的是for循环所在行代码,因该段代码不仅包含变量i的自增运算,还将i与10000000进行比较。

下面显示对自编动态库libend.so的检测结果:

linux # opannotate -s /usr/lib64/libend.so
/*
 * Total samples for file : "/tmp/lx/end.c"
 *
 * 4361113  100.00
 */
                 : void endless()
                 : {
              :     int i = 0;
              :     while(1)
                 :     {
  25661   0.6652 :          i++;
4335452  99.3348 :     }
                 : }

查看c库代码占用cpu情况

以上使用opannotate,分别查看了应用程序代码、自编动态库代码的cpu占用情况,对于c库中的代码,我们是否也能查看其消耗cpu的情况呢?

在使用oprofile查看c库代码信息前,需要安装glibc的debuginfo包,安装debuginfo包之后,我们即可以通过opannotate查看到c库代码,以下展示了malloc底层实现函数_int_malloc的部分代码:

linux # opannotate -s /lib64/libc-2.4.so
/*
 ----------------malloc---------------------
 */
                :Void_t *
                :_int_malloc( mstate av, size_t bytes )
                :{  /* _int_malloc total: 118396  94.9249 */
                     ⋯⋯
                :       assert((fwd->size & NON_MAIN_ARENA) == 0);
115460  92.5709 :       while((unsigned long)(size) < (unsigned long)(fwd->size)) {
  1161   0.9308 :            fwd = fwd->fd;
                :            assert((fwd->size & NON_MAIN_ARENA) == 0);
                :        }
                :}

在进行程序性能调优时,根据oprofile检测到的c库代码占用cpu的统计信息,可以判别程序性能瓶颈是否由c库代码引起。若oprofile检测结果显示cpu被过多地用于执行c库中的代码,我们可进一步地采用修改c库代码、升级glibc版本等方法解决c库引发的应用程序性能问题。

小结

本文介绍了使用oprofile工具从进程、函数和代码层面检测cpu使用情况的方法,对于代码层面,分别介绍了查看程序代码、自编动态库代码以及gblic代码cpu统计情况的方法,中间过程使用到opcontrol、opreport、opannotate三个常用的oprofile命令。

当系统出现cpu使用率异常偏高情况时,oprofile不但可以帮助我们分析出是哪一个进程异常使用cpu,还可以揪出进程中占用cpu的函数、代码。在分析应用程序性能瓶颈、进行性能调优时,我们可以通过oprofile,得出程序代码的cpu使用情况,找到最消耗cpu的那部分代码进行分析与调优,做到有的放矢。另外,进行程序性能调优时,我们不应仅仅关注自己编写的上层代码,也应考虑底层库函数,甚至内核对应用程序性能的影响。

关于oprofile工具可用于分析的场景,本文仅介绍了cpu使用情况一种,我们还可以通过oprofile查看高速缓存的利用率、错误的转移预测等信息,"opcontrol --list-events"命令显示了oprofile可检测到的所有事件,更多的oprofile使用方法,请参看oprofile manual。

Reference: oprofile manual

(责任编辑:jackyhwei)
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