Massif堆栈检测工具 Massif的基本使用 Massif的限制 Massif的高级使用 使用--alloc-fn 选项 使用--pages-as-heap 选项 使用Callgrind 进行性能分析 查看报告 Callgrind 性能分析工具 指令读取次数 使用参数 报告生成 可视化打开报告 注意:无法生成火焰图 报告分析 性能分析报告片段 示例一 分析片段一 性能分析报告片段 ...
Java(包括其他语言的进程),你直接用profiling C的那套程序去做也能绘出图来,但大概率是满屏的Unknown,perf无法理解JVM那套符号链接,所以没法打印出有意义的堆栈,这里给出一套对Java有效的火焰图生成方法。 推荐一个开源项目,里面是各种用于java做profiling的工具,https://github.com/jvm-profiling-tools我们选用里面...
Tcp性能测试工具TCPBenchmarks 磁盘,内存,网络性能分析 火焰图的生成原理与构建方式 火焰图工具讲解 火焰图使用场景与原理 nginx动态火焰图 MySQL火焰图 Redis火焰图 (二)观测技术bpf与ebpf(原有的内容增加) bpftrace的实现原理 跟踪,嗅探,采样,可观测的理解 动态hook : kprobe/uprobe 静态hook : tracepoint和USDT ...
Python 中有一个第三方包(见参考文献)可以直接从 cProfile 的结果生成火焰图: 在原有的代码中加上一句:pr.dump_stats("pipeline.prof") 调用该工具:flameprof pipeline.prof>pipeline.svg 然后打开 SVG 文件就可以了: 其中火焰的宽度代表了运行的时长,我们现在的优化目标就是这些耗时比较长的步骤。 可以看大其中...
8、Enable advanced paint instrumentation:勾选后,启用高级绘图工具,可以在分析结果的Frames中的每一帧的详细结果中看到Layer选项卡,其中有选中帧的详细图层信息;也可以在Main主线程火焰图中选中绿色的Paint事件,在最底部详细信息的Paint Profile选项卡中,看到详细的页面绘制过程分析 ...
Python 中有一个第三方包(见参考文献)可以直接从 cProfile 的结果生成火焰图: 在原有的代码中加上一句:pr.dump_stats("pipeline.prof") 调用该工具:flameprof pipeline.prof>pipeline.svg 然后打开 SVG 文件就可以了: 其中火焰的宽度代表了运行的时长,我们现在的优化目标就是这些耗时比较长的步骤。
Python 中有一个第三方包(见参考文献)可以直接从 cProfile 的结果生成火焰图: 在原有的代码中加上一句: 调用该工具: 然后打开 SVG 文件就可以了: 其中火焰的宽度代表了运行的时长,我们现在的优化目标就是这些耗时比较长的步骤。 可以看大其中 mysql 的访问占了绝对的大头,按理说跑100次的话,不应该每次都花费...
一、火焰图概述 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),单纯的perf命令生成的perf.data直接分析非常不友好,而Flame Graphs可以将perf生成的perf.data非常丰富的展示,有...
使用cProfile 和火焰图调优 Python 程序性能(上) 前几天调试程序,发现 QPS 总是卡在 20 左右上不去。开始以为是 IO 问题,就多开了些并发,然并卵,这才想到可能是 CPU 的问题。看了看监控,发现程序某一步的延迟在 400ms 左右,而且这一步是 CPU 密集的。当时开了 4 台双核的机器:(1s / 400ms) * 2 ...
gprof默认在程序结束的时候才会生成性能统计信息,因此如果想分析一个长期运行的程序,需要加入信号处理函数来让程序调用exit主动退出而不是Ctrl C强制退出(这样不会产生统计信息) 使用方法 gprof FILENAME gmon.out 火焰图### 配合perf或者gprof使用,将性能统计信息可视化,方便用户分析。