什么是火焰圖

火焰圖（Flame Graph）是由Linux性能優(yōu)化大師Brendan Gregg發(fā)明的，和所有其他的trace和profiling方法不同的是，F(xiàn)lame Graph以一個(gè)全局的視野來看待時(shí)間分布，它從底部往頂部，列出所有可能的調(diào)用棧。其他的呈現(xiàn)方法，一般只能列出單一的調(diào)用棧或者非層次化的時(shí)間分布。

我最快樂的童年時(shí)代，每逢冬天，尤其是春節(jié)的時(shí)候，和一家人圍坐在火堆旁邊烤火。這已經(jīng)成為最美好的回憶，其實(shí)人生追求的快樂非常簡(jiǎn)單?；鹧鎴D的火焰首先來自于根，然后以火苗的形式往上面竄?？梢园褟目拷孛娴母巾斏系拿總€(gè)火苗，想想成一個(gè)調(diào)用棧。由于火苗有很多根，這正好也和現(xiàn)實(shí)生活中程序的執(zhí)行邏輯相似。

以典型的分析CPU時(shí)間花費(fèi)到哪個(gè)函數(shù)的on-cpu火焰圖為例來展開。

CPU火焰圖中的每一個(gè)方框是一個(gè)函數(shù)，方框的長(zhǎng)度，代表了它的執(zhí)行時(shí)間，所以越寬的函數(shù)，執(zhí)行越久?；鹧鎴D的樓層每高一層，就是更深一級(jí)的函數(shù)被調(diào)用，最頂層的函數(shù)，是葉子函數(shù)。

火焰圖的生成過程是：

先trace系統(tǒng)，獲取系統(tǒng)的profiling數(shù)據(jù)

用腳本來繪制

系統(tǒng)的profiling數(shù)據(jù)獲取，可以選擇最流行的perf record，而后把采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，繪制為火焰圖。其中第二步的繪制火焰圖的腳本程序，通過如下方式獲取:

gitclone https://github.com/brendangregg/FlameGraph

火焰圖案例

廢話不多說，直接從最簡(jiǎn)單的例子開始說起。talk is cheap, show you the cde，代碼如下：

c()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

}

b()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

c();

}

a()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

b();

}

則這三個(gè)函數(shù)，在火焰圖中呈現(xiàn)的樣子為：

a()的2/3的時(shí)間花在b()上面，而b()的1/3的時(shí)間花在c()上面。很多個(gè)這樣的a->b->c的火苗堆在一起，就構(gòu)成了火焰圖。

進(jìn)一步理解火焰圖的最好方法仍然是通過一個(gè)實(shí)際的案例，下面的程序創(chuàng)建2個(gè)線程，兩個(gè)線程的handler都是thread_fun()，之后thread_fun()調(diào)用fun_a()、fun_b()、fun_c()，而fun_a()又會(huì)調(diào)用fun_d()：

/*

* One example to demo flamegraph

*

* Copyright (c) Barry Song

*

* Licensed under GPLv2

*/

#include

func_d()

{

int i;

for(i=0;i<50000;i++);

}

func_a()

{

int i;

for(i=0;i<100000;i++);

func_d();

}

func_b()

{

int i;

for(i=0;i<200000;i++);

}

func_c()

{

int i;

for(i=0;i<300000;i++);

}

void* thread_fun(void* param)

{

while(1) {

int i;

for(i=0;i<100000;i++);

func_a();

func_b();

func_c();

}

}

int main(void)

{

pthread_t tid1,tid2;

int ret;

ret=pthread_create(&tid1,NULL,thread_fun,NULL);

if(ret==-1){

...

}

ret=pthread_create(&tid2,NULL,thread_fun,NULL);

...

if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){

...

}

if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){

...

}

return 0;

}

先看看不用火焰圖的缺點(diǎn)在哪里。

如果不用火焰圖，我們也可以用類似perf top這樣的工具分析出來CPU時(shí)間主要花費(fèi)在哪里了：

$gcc exam.c -pthread

$./a.out&

$sudo perf top

perf top的顯示結(jié)果如下：

perf top提示出來了fun_a()、fun_b()、fun_c(), fun_d()，thread_func()這些函數(shù)內(nèi)部的代碼是CPU消耗大戶，但是它缺乏一個(gè)全局的視野，我們無法看出全局的調(diào)用棧，也弄不清楚這些函數(shù)之間的關(guān)系。火焰圖則不然，我們用下面的命令可以生成火焰圖（以root權(quán)限運(yùn)行）：

perf record -F 99 -a -g -- sleep 60

perf script | ./stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded

./flamegraph.pl out.perf-folded > perf-kernel.svg

上述程序捕獲系統(tǒng)的行為60秒鐘，最后調(diào)用flamegraph.pl生成一個(gè)火焰圖perf-kernel.svg，用看圖片的工具就可以打開這個(gè)svg。

上述火焰圖顯示出了a.out中，thread_func()、func_a()、func_b()、fun_c()和func_d()的時(shí)間分布。

從上述火焰圖可以看出，雖然thread_func()被兩個(gè)線程調(diào)用，但是由于thread_func()之前的調(diào)用棧是一樣的，所以2個(gè)線程的thread_func()調(diào)用是合并為同一個(gè)方框的。

更深閱讀

除了on-cpu的火焰圖以外，off-cpu的火焰圖，對(duì)于分析系統(tǒng)堵在IO、SWAP、取得鎖方面的幫助很大，有利于分析系統(tǒng)在運(yùn)行的時(shí)候究竟在等待什么，系統(tǒng)資源之間的彼此伊伴。

比如，下面的火焰圖顯示，nginx的吞吐能力上不來的很多程度原因在于sem_wait()等待信號(hào)量。

上圖摘自Yichun Zhang (agentzh)的《Introduction to offCPU Time Flame Graphs》。

關(guān)于火焰圖的更多細(xì)節(jié)和更多種火焰圖各自的功能，可以訪問：

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