火焰图（Flame Graphs）

一、概述：

火焰图（flame graph）是性能分析的利器，通过它可以快速定位性能瓶颈点。

perf 命令（performance 的缩写）是 Linux 系统原生提供的性能分析工具，会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈（stack）。

本文介绍它的安装和基本用法。

二、安装perf和可视化生成器

# yum install perf -y //yum方式安装perf

# git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git //选择好火焰图文件存放路径后执行该条命令，从github上获取火焰图的相关文件，获取完成后会有一个FlameGraph的文件夹，如下图

说明：打开文件夹，里面大部分是perf语言写的脚本，生成火焰图后续会用到，如下图，右图为各pl文件用途释义

到此，安装完成。

三、perf 采集数据

# perf record -F 99 -a -g -- sleep 60               //对CPU所有进程以99Hz采集,它的执行频率是 99Hz（每秒99次），如果99次都返回同一个函数名，那就说明 CPU 这一秒钟都在执行同一个函数，可能存在性能问题。执行60秒后会弹出如下图提示表示采集完成，在当前目录会生成一个perf.data的文件

# perf record -F 99 -p 181 -g -- sleep 60        //对进程ID为181的进程进行采集，采集时间为60秒，执行期间不要退出

上述代码中perf record表示记录，-F 99表示每秒99次，-p 13204是进程号，即对哪个进程进行分析，-g表示记录调用栈，sleep 30则是持续30秒，-a 表示记录所有cpu调用。更多参数可以执行perf --help查看。

perf.data文件生成后，表示采集完成。最好是在火焰图的目录下进行采集，方便转换成SVG图形。

四、生成火焰图

# perf script -i perf.data &> perf.unfold //生成脚本文件

# ./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded

# ./FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg //执行完成后生成perf.svg图片，可以下载到本地，用浏览器打开 perf.svg，如下图

五、火焰图的含义

火焰图是基于 perf 结果产生的 SVG 图片，用来展示 CPU 的调用栈。

y 轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。

x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。

颜色没有特殊含义，因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度，所以一般选择暖色调。

六、互动性

火焰图是 SVG 图片，可以与用户互动。

（1）鼠标悬浮

火焰的每一层都会标注函数名，鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比。下面是一个例子。


mysqld'JOIN::exec (272,959 samples, 78.34 percent)

（2）点击放大

在某一层点击，火焰图会水平放大，该层会占据所有宽度，显示详细信息。

左上角会同时显示"Reset Zoom"，点击该链接，图片就会恢复原样。

（3）搜索

按下 Ctrl + F 会显示一个搜索框，用户可以输入关键词或正则表达式，所有符合条件的函数名会高亮显示。

七、火焰图示例

下面是一个简化的火焰图例子。

首先，CPU 抽样得到了三个调用栈。


func_c 
func_b 
func_a 
start_thread 

func_d 
func_a 
start_thread 

func_d 
func_a 
start_thread

上面代码中，start_thread是启动线程，调用了func_a。后者又调用了func_b和func_d，而func_b又调用了func_c。

经过合并处理后，得到了下面的结果，即存在两个调用栈，第一个调用栈抽中1次，第二个抽中2次。


start_thread;func_a;func_b;func_c 1 
start_thread;func_a;func_d 2

有了这个调用栈统计，火焰图工具就能生成 SVG 图片。

上面图片中，最顶层的函数g()占用 CPU 时间最多。d()的宽度最大，但是它直接耗用 CPU 的部分很少。b()和c()没有直接消耗 CPU。因此，如果要调查性能问题，首先应该调查g()，其次是i()。

另外，从图中可知a()有两个分支b()和h()，这表明a()里面可能有一个条件语句，而b()分支消耗的 CPU 大大高于h()。

八、局限

两种情况下，无法画出火焰图，需要修正系统行为。

（1）调用栈不完整

当调用栈过深时，某些系统只返回前面的一部分（比如前10层）。

（2）函数名缺失

有些函数没有名字，编译器只用内存地址来表示（比如匿名函数）。

九、常见应用的火焰图

Node 应用的火焰图

Node 应用的火焰图就是对 Node 进程进行性能抽样，与其他应用的操作是一样的。


$ perf record -F 99 -p `pgrep -n node` -g -- sleep 30

详细的操作可以看这篇文章。

Chrome 浏览器的火焰图

Chrome 浏览器可以生成页面脚本的火焰图，用来进行 CPU 分析。

打开开发者工具，切换到 Performance 面板。然后，点击"录制"按钮，开始记录数据。这时，可以在页面进行各种操作，然后停止"录制"。

这时，开发者工具会显示一个时间轴。它的下方就是火焰图。

浏览器的火焰图与标准火焰图有两点差异：它是倒置的（即调用栈最顶端的函数在最下方）；x 轴是时间轴，而不是抽样次数。

参考资料：

https://github.com/brendangregg/FlameGraph

http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html

https://www.jianshu.com/p/492218c163d9

http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/09/flame-graph.html