1、引言

應用程序的開發(fā)測試過程中，對程序性能進行分析和優(yōu)化是不可或缺的一部分。性能分析（performanceanalysis也稱為profiling），是以收集程序運行時信息為手段研究程序行為的分析方法，是一種動態(tài)程序分析的方法。性能分析的目的在于決定程序的哪個部分應該被優(yōu)化，從而提高程序的速度或者內(nèi)存使用效率。根據(jù)帕累托法則（也叫二八定律），只有優(yōu)化處于性能瓶頸的那些少量代碼，才能用最小的成本獲得最大的收益。

本文首先介紹了衡量應用程序性能的關鍵指標，隨后介紹如何使用perf和vtune進行性能分析，找到軟件性能的熱點部分。完成應用程序的性能分析并找到性能瓶頸后，能夠快速精準的定位到需要修改的源碼，縮短性能調優(yōu)的時間。

2、程序性能分析指標

衡量應用程序的性能高低，需要從多個方面進行性能指標的分析，主要包括業(yè)務指標、資源指標和可靠性指標。

2.1業(yè)務指標

（1）響應時間

響應時間是指系統(tǒng)對請求作出響應的時間，可以理解為是指用戶從客戶端發(fā)起一個請求開始，到客戶端接收到從服務器端返回的響應結束的時間，這項指標直接影響用戶的感官體驗。在實時互動的場景下，一般要求毫秒級的響應速度。

（2）吞吐量

吞吐量是指單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)，常用QPS（QueriesPerSecond）和TPS（TransactionsPerSecond）進行衡量，是衡量多并發(fā)的應用系統(tǒng)的重要指標。

（3）并發(fā)數(shù)

并發(fā)數(shù)指系統(tǒng)可以同時承載的正常使用系統(tǒng)功能的用戶的數(shù)量。這個指標比較直觀但是不是很準確，因為用戶不同的使用模式會導致不同用戶在單位時間發(fā)出不同數(shù)量的請求。

2.2資源指標

（1）CPU使用率

CPU使用率指的是程序在運行期間實時占用的CPU百分比，這是對一個時間段內(nèi)CPU使用狀況的統(tǒng)計。通過這個指標可以看出在某一個時間段內(nèi)CPU被占用的情況。

（2）內(nèi)存利用率

內(nèi)存是計算機中重要的部件之一，它是與CPU進行溝通的橋梁。計算機中所有程序的運行都是在內(nèi)存中進行的，因此內(nèi)存的性能對計算機的影響非常大，內(nèi)存利用率不宜過高，否則會影響系統(tǒng)性能。

（3）磁盤吞吐量

磁盤指標主要有每秒讀寫多少兆，磁盤繁忙率，磁盤隊列數(shù)，平均服務時間，平均等待時間，空間利用率。其中磁盤繁忙率是直接反映磁盤是否有瓶頸的的重要依據(jù)。

（4）網(wǎng)絡吞吐量

網(wǎng)絡吞吐量是指在無網(wǎng)絡故障的情況下單位時間內(nèi)通過的網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)數(shù)量，單位為Byte/s。網(wǎng)絡吞吐量指標用于衡量系統(tǒng)對于網(wǎng)絡設備或鏈路傳輸能力的需求。

2.3可靠性指標

可靠性指在使用條件和規(guī)定時間內(nèi)，產(chǎn)品完成規(guī)定功能的能力。常用的可靠性指標包括：可靠度、失效概率、失效率、平均工作時間、平均維修時間、有效度等。

3、程序性能分析工具

3.1Linux系統(tǒng)工具

Linux系統(tǒng)上自帶了許多的性能監(jiān)控工具

（1）vmstat：實時動態(tài)監(jiān)視操作系統(tǒng)的虛擬內(nèi)存、進程、CPU活動。

（2）iostat：動態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)的磁盤操作活動。

（3）top：實時顯示系統(tǒng)中各個進程的資源占用狀況。

（4）sar：Linux上最為全面的系統(tǒng)性能分析工具之一，可以從14個大方面對系統(tǒng)的活動進行報告。

（5）top：實時顯示系統(tǒng)中各個進程的資源占用狀況。

3.2Perf

Perf是內(nèi)置于Linux內(nèi)核源碼樹中的性能剖析（profiling）工具。它基于事件采樣原理，使用了許多Linux跟蹤特性，可用于行函數(shù)級與指令級的性能瓶頸的查找與熱點代碼的定位，。

（1）Perftop：實時顯示系統(tǒng)/進程的性能統(tǒng)計信息

常用參數(shù)

-e：指定性能事件

-a：顯示在所有CPU上的性能統(tǒng)計信息

-C：顯示在指定CPU上的性能統(tǒng)計信息

-p：指定進程PID

-t：指定線程TID

-K：隱藏內(nèi)核統(tǒng)計信息

-U：隱藏用戶空間的統(tǒng)計信息

-s：指定待解析的符號信息

（2）Perfstat：分析系統(tǒng)/進程的整體性能概況。

常用參數(shù)：

-e：選擇性能事件

-i：禁止子任務繼承父任務的性能計數(shù)器。

-r：重復執(zhí)行n次目標程序，并給出性能指標在n次執(zhí)行中的變化范圍。

-n：僅輸出目標程序的執(zhí)行時間，而不開啟任何性能計數(shù)器。

-a：指定全部cpu

-C：指定某個cpu

-A：將給出每個處理器上相應的信息。

-p：指定待分析的進程id

-t：指定待分析的線程id

（3）Perfrecord：記錄一段時間內(nèi)系統(tǒng)/進程的性能時間。

常用參數(shù)：

-e：選擇性能事件

-p：待分析進程的id

-t：待分析線程的id

-a：分析整個系統(tǒng)的性能

-C：只采集指定CPU數(shù)據(jù)

-c：事件的采樣周期

-o：指定輸出文件，默認為perf.data

-A：以append的方式寫輸出文件

-f：以OverWrite的方式寫輸出文件

-g：記錄函數(shù)間的調用關系

（4）PerfReport：讀取perfrecord生成的數(shù)據(jù)文件，并顯示分析數(shù)據(jù)。

常用參數(shù)：

-i：輸入的數(shù)據(jù)文件

-v：顯示每個符號的地址

-d：只顯示指定dos的符號

-C：只顯示指定comm的信息（Comm.觸發(fā)事件的進程名）

-S：只考慮指定符號

-U：只顯示已解析的符號

-g［type，min，order］：顯示調用關系，具體等同于perftop命令中的-g

-c：只顯示指定cpu采樣信息

-M：以指定匯編指令風格顯示

–source：以匯編和source的形式進行顯示

使用perf對程序進行函數(shù)調用的關系分析后，統(tǒng)計函數(shù)的調用次數(shù)，算出百分比，可以得到進程運行的可信數(shù)據(jù)（圖1）。

圖1perf的函數(shù)調用分析結果

圖中第一列表示函數(shù)的子函數(shù)執(zhí)行占用的CPU比例，第二列表示函數(shù)執(zhí)行占用的CPU比例，第三列表示函數(shù)所在的DSO，第四列表示函數(shù)名。通過使用perf工具，可以方便地得到定位程序的熱點代碼，以指導程序性能瓶頸的優(yōu)化。

但是這種結果查看函數(shù)之間的調用關系十分不方便，可以使用一些腳本生成火焰圖（FlameGraph）來直觀地表示函數(shù)調用關系。

圖2火焰圖

火焰圖使用SVG的圖像格式進行存儲，方便用戶與圖像進行交互。火焰圖中的函數(shù)方塊的長度越長，那么表示執(zhí)行該函數(shù)的CPU時間越長。火焰圖的底部為父函數(shù)，上方為它的子函數(shù)。通過火焰圖的形式，函數(shù)調用的關系以及CPU占用比都更加直觀地呈現(xiàn)出來。

3.3VTune

VTune是Intel公司開發(fā)的的一個功能十分強大的應用程序性能分析軟件，包括尋找軟件性能熱點、線程性能檢測、CPU利用率、IO負載監(jiān)測等功能，還提供豐富的UI界面供用戶操作，簡單易上手。

VTune提供了本地連接、遠程連接、安卓設備連接等多種方式來對不同的應用程序進行測試，還提供PerformanceSnapshot、Hotpots、MicroarchitectureExploration、Threading和IO等不同方面的性能分析模塊（圖3）。

圖3VTune性能分析模塊

用戶使用VTune進行模塊分析后，可以通過Summary、Bottom-up、Caller/Callee、Top-downTreehePlatfom5個選項框查看性能分析結果（圖4）。

圖4Hotspots分析結果

Summary：顯示有關整個應用程序執(zhí)行的統(tǒng)計信息，以分析CPU時間和處理器利用率。

Bottom-up：在自下而上的樹中顯示熱點函數(shù)，每個函數(shù)的CPU時間和CPU利用率。

Top-downTree：顯示調用樹中的熱點函數(shù)，僅函數(shù)的性能指標（不包括子函數(shù)）以及函數(shù)及其子函數(shù)的總性能指標。

Caller/Callee：顯示所選函數(shù)的父函數(shù)和子函數(shù)。

Platform：提供有關CPU和GPU利用率，幀速率，內(nèi)存帶寬和用戶任務的詳細信息。

（1）PerformanceSnapshot

該功能模塊能夠對應用程序進行總體的分析（圖4），包括IPC、GFLOPS、CPU頻率、CPU核心利用率、微架構使用率、內(nèi)存使用率等指標等，但只能給出一個總體的數(shù)值，要分析各個函數(shù)對CPU的占用時間等詳細數(shù)值要進行更加詳細的分析，一般進行性能分析時，首先進行這個模塊的分析。

圖5PerformanceSnapshot分析結果示意圖

（2）Hotpots

Hotspots分析可以了解應用程序流程，并確定獲得大量執(zhí)行時間的代碼段（熱點），這是用戶進行算法分析的起點。熱點分析有兩種基于采樣的收集模式：用戶模式采樣會產(chǎn)生更高的開銷，但不需要采樣驅動程序即可進行收集；基于硬件事件的采樣，可以提供最小的收集開銷，但需要安裝采樣驅動程序或Perf。在用戶模式采樣中，收集器不會收集系統(tǒng)范圍內(nèi)的性能數(shù)據(jù)，而是只關注您的應用程序。硬件基于事件的采樣模式是基于硬件基于事件的采樣收集，分析當前系統(tǒng)上運行的所有進程，提供關于整個系統(tǒng)性能的CPU時間數(shù)據(jù)。

在進行Hotspots分析后，可以查看Bottom-up視圖下的熱點函數(shù)，雙擊函數(shù)即可對源碼以及匯編代碼進行分析。

圖6源碼和匯編代碼分析圖

（3）Threading

Threading分析可以用于探索CPU利用率低下的原因，相較于其他模塊，它顯示了全部的線程數(shù)量，以及各個線程的等待時間以及使用時間（圖7），使用戶能夠更好地把握各個線程之間的切換情況。通過這些信息，用戶可以清晰地觀察工作線程的實際執(zhí)行過程，了解程序的實際執(zhí)行邏輯，明確各個線程的工作狀態(tài)與預期是否有出入。

圖7Summary視圖下的CPU利用率分析圖

（4）I/O

I/O模塊能夠分析設備的PCIeI/O帶寬消耗，DirectorI/O技術和內(nèi)存映射I/O流量、內(nèi)存帶寬消耗Intel?UPI帶寬消耗以及軟件數(shù)據(jù)平面利用率，以在硬件和軟件級別上定位I/O密集型應用程序的性能瓶頸。

4、結束語

隨著業(yè)務的日漸復雜，程序性能優(yōu)化儼然成為了每一位技術人的必修課，而程序的性能調優(yōu)工作又是一個十分復雜的工作。而掌握一些常用的系統(tǒng)性能調優(yōu)工具的使用，能更好地剖析程序，迅速而準確的找到性能熱點，以指導性能瓶頸問題的解決方案設計。
責任編輯人：CC