一、背景
Linux系统出现性能瓶颈时，往往因个别函数长时间占用CPU造成，解决问题的第一步就是定位到引起问题的函数，perf就是这样的工具，它是Linux内核源码提供的工具。
二、核心概念
- 数据采集
perf通过采样的方式，记录CPU正在执行的函数名及函数的调用栈，通常采样频率是每秒99次，perf的数据采集有额外性能开销，所以不宜长时间使用。
perf命令说明：
sudo perf record -F 99 -p 13204 -g -- sleep 30
# record 表示记录cpu的执行数据
# -F：采样频率（次/秒）
# -p：进程号
# -g：输出调用栈数据
# -- sleep：本次采样总时长（秒）
-
数据处理
perf往往输出一个庞大的数据，肉眼无法直接分析，需要借助可视化工具FlameGraph将数据转换位浏览器可读的svg文件再供人眼阅读。 -
火焰图
X轴：被采集命中的调用次数，在这个方向上若某个帧越宽，表示被采样命中的次数越多，其占用cpu的时间也就越长。
Y轴：调用栈，每一帧代表一个函数调用，越上层的越先返回，最顶层的就是正在执行的，只有顶帧才具有分析价值。
注意：
1.用户可以用鼠标阅读火焰图中栈帧的信息，还可以进行一些简单操作。
2.火焰图中栈与栈帧的颜色没有特殊含义。
3.在X轴方向上，函数是按字母顺序排列的，而不是时间。
- 若火焰图中出现平顶的栈，则说明这个栈的顶帧函数比较耗时，它就是性能分析的重点。
- 火焰图的局限性：
1.调用栈很深时，perf只能返回局部的栈，不能提供完整的调用数据。
2.对于匿名函数，系统会以内存地址给函数命名，存在随机性，可读性差，定位困难。
三、案例实践
- 安装perf
yum list perf
yum -y install perf.x86_64
- 由于需要到github下载可视化分析工具FlameGraph，所以要先安装git
yum list git
yum -y install git.x86_64
git clone https://github.com/JaxYoun/FlameGraph.git
mv FlameGraph fg //方便起见，重命名FlameGraph目录
- 采集、转换、可视化【root权限】
perf record -F 99 -p 18733 -g -- sleep 30
perf script -i perf.data &> perf.unfold
fg/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
fg/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
- 将perf.svg下载到本地用Chrome浏览器打开即可阅读。