perf 是内置于 Linux 内核源码树中的性能剖析（profiling）工具。

它基于事件采样原理，以性能事件为基础，支持针对处理器相关性能指标与操作系统相关性能指标的性能剖析。常用于性能瓶颈的查找与热点代码的定位。

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1. 安装 perf

在大多数 Linux 发行版中，perf 工具包含在 linux-tools 包中。可以通过包管理器安装：

• Debian/Ubuntu:

sudo apt-get install linux-tools-common linux-tools-generic
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• Red Hat/CentOS:

sudo yum install perf
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2. 基本使用

列出可用事件

列出所有可用的性能事件（包括硬件和软件事件）：

perf list
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记录性能数据

记录目标程序的性能数据。例如，以99Hz频率对所有CPU采样并记录调用栈信息6秒：

perf record -g -a -F 99 sleep 6
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可以指定特定事件类型来分析，如CPU时钟周期、缓存命中等：

perf record -e cpu-clock -a sleep 6
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跟踪点用于跟踪系统调用等预定义事件：

perf record -e 'syscalls:sys_enter_*' -a sleep 6
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perf record 的可选参数

参数	描述	示例	备注
-e	选择性能事件。可以是 CPU 周期、缓存未命中等。使用 perf list 命令来查看所有可用的事件。	perf record -e cpu-clock ./your_program	适用于指定要监控的性能事件类型
-a	记录整个系统的性能数据，而不仅仅是一个进程。这对于分析系统级的性能问题非常有用。	perf record -a sleep 6	允许对整个系统的性能进行剖析
-p <pid>	记录指定进程的性能数据。只关注某一个特定进程。	perf record -p 12345 sleep 6	<pid> 是目标进程的进程ID
-t <tid>	记录指定线程的性能数据。用于分析多线程程序中某个特定线程的性能。	perf record -t 12345 sleep 6	<tid> 是目标线程的线程ID
-o <file>	指定输出文件名。默认情况下，perf 会将数据保存在当前目录下的 perf.data 文件中。	perf record -o my_output.data ./your_program	自定义性能数据的存储位置
-g	记录函数调用关系（调用栈）。这对于分析程序中函数调用和热点非常有帮助。	perf record -g ./your_program	提供了函数调用链的信息，有助于理解代码执行路径
-c <count>	设置事件的采样周期。例如，每发生1000次事件采样一次。	perf record -c 1000 ./your_program	控制基于计数器的采样频率
-F <frequency>	设置事件的采样频率。例如，每秒采样1000次。	perf record -F 1000 ./your_program	控制基于时间的采样频率

使用建议

• 系统级分析：如果你希望对整个系统进行性能分析，可以使用 -a 参数。
• 特定进程/线程分析：对于专注于分析特定的进程或线程的情况，分别使用 -p 或 -t 参数。
• 函数调用关系：当需要理解程序的函数调用关系，尤其是在定位性能热点时，-g 参数非常重要。
• 简单开始：在实际使用中，一开始可以只用 perf record ./your_program 来进行简单的性能记录，然后根据具体需求添加不同的参数。

分析性能数据

使用 perf report 分析记录的数据，默认读取当前目录下的 perf.data 文件。可使用 -i 指定其他文件。

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3. 使用示例

一个简单的 C++ 程序比较 push_back 和 emplace_back 的性能差异。编译和运行后，使用 perf 工具进行性能分析。

由于 emplace_back 避免了对象的复制，所以在这种情况下，它会显示出更好的性能。

• push_back 的性能热点：

• ComplexObject::ComplexObject(int) 被频繁调用，且每次调用都伴随着内存分配和初始化。

• 构造函数和析构函数的调用占用了大量 CPU 时间（例如，ComplexObject::ComplexObject(int) 占比 4.12%，ComplexObject::~ComplexObject() 占比 2.94%）。

• std::vector::push_back 涉及到更多的复制或移动操作，这可能导致更高的开销。

• ComplexObject::ComplexObject(int) 占比 4.71%，表示构造函数被频繁调用。
• std::vector<ComplexObject, std::allocator<ComplexObject> >::~vector() 占比 3.53%，表示析构函数也被频繁调用。
• void std::vector<ComplexObject, std::allocator<ComplexObject>>::push_back(ComplexObject const&) 占比 2.94%，这可能涉及到对象的复制或移动操作。

emplace_back 的性能优势：

• emplace_back 直接在向量中构造对象，减少了临时对象的创建和销毁，从而降低了构造函数和析构函数的调用次数。
• 这种方式避免了不必要的复制或移动操作，因此通常会更快。

4. 其他功能

• 实时性能监控: 使用 perf top 查看实时性能热点。
• 注解（Annotate）: 对特定函数或代码行进行源代码级别的性能分析。
• 事件计数: 使用 perf stat 统计特定事件的发生次数。

5. 高级用法

• 调试符号: 确保程序带有调试符号以获得更详细的信息。
• CPU Cache 分析: 分析缓存使用情况。
• 硬件计数器: 分析底层事件如分支预测错误。
• 系统调用跟踪: 使用 perf trace 跟踪系统调用。
• 脚本接口: 生成自定义报告。

6. 注意事项

调整 /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid 和 /proc/sys/kernel/kptr_restrict 设置，允许非特权用户使用性能分析功能。

7. 可能遇到的问题

问题1: perf_event_paranoid 设置限制

根据错误信息，可能需要降低 perf_event_paranoid 设置值，以允许当前用户使用 perf 工具。可以临时或永久调整此设置。

问题2: kptr_restrict 设置导致内核样本无法解析

由于 kptr_restrict 设置，内核符号被限制访问。可以临时或永久调整此设置，或者确保有匹配的 vmlinux 文件用于解析内核样本。

注意：调整这些设置可能会带来安全风险，应谨慎操作，并考虑生产环境中的安全性需求。