local.properties

sdk.dir = C\:\\Users\\dell\\AppData\\Local\\Android\\Sdk

最近线上运行的程序出现性能问题，但通过分析程序源代码（Code Review），并找不到导致问题的根本原因。所以，只能借助强大的性能分析工具 perf 来找出问题所在。

perf 工具的功能非常强大，但本文并不是介绍 perf 工具的使用，而是介绍 perf 的实现原理。介绍 perf 使用的文章多如牛毛，但介绍 perf 原理和实现的却凤毛麟角。

但正因为 perf 功能非常强大，所以其实现也是非常复杂的。本文只介绍其中的一个功能：分析进程中的函数调用频率。

接下来，我们先介绍怎么使用 perf 来分析进程中的函数调用频率。

使用 perf 分析程序性能瓶颈

在介绍 perf 的实现之前，我们先使用 perf 分析一个简单的程序，此程序代码如下：

// sample.c  
  
void workload1()  
{  
    int i, c = 0;  
  
    for (i = 0; i < 100000000; i++) {  
        c += i * i;  
        c -= i * 100;  
        c += i * i * i / 100;  
    }  
}  
  
void workload2()  
{  
    int i, c = 0;  
  
    for (i = 0; i < 200000000; i++) {  
        c += i * i;  
        c -= i * 100;  
        c += i * i * i / 100;  
    }  
}  
  
int main(int argc, char *argv[])  
{  
    workload1();  
    workload2();  
    return 0;  
}  

上面的程序很简单，我们创建两个函数：workload1 和 workload2。从代码可以看出，workload2 的负载是 workload1 的2倍。

现在我们使用 perf 来分析这个程序的性能瓶颈在哪里。

• 首先我们将程序编译成可执行文件，编译时记得加上 -g 参数，这样 perf 才能获取到函数名。

$ gcc sample.c -g -o sample  

• 使用 perf 的 record 命令来记录程序的运行情况。

$ sudo perf record -g ./sample sleep 10  

运行上面的命令后，将会生成一个 perf.data 的文件，此文件记录了 sample 程序运行时的采样数据。

• 使用 perf 的 report 命令分析程序的运行情况。

$ perf report -g  

结果如下图所示：

从上图可以看出，函数 workload2（65%）的负载大概是函数 workload1（35%）的 2 倍，与我们的代码基本一致。

perf 实现原理

通过上面的例子，我们大概知道怎么使用 perf 来分析程序的性能瓶颈。接下来，我们将会介绍 perf 的内部实现原理。

来思考一下，如果让我们来设计一个统计程序中各个函数占用 CPU 时间的方案，应该如何设计？最简单的方案就是：在各个函数的开始记录当前时间，然后在函数执行结束后，使用当前时间减去函数开始执行时的时间，得到函数的执行时间总时长。如下伪代码：

void func1()  
{  
    ...  
}  
  
void func2()  
{  
    ...  
}  
  
int main(int argc, char *argv[])  
{  
    int start_time, total_time;  
    
    start_time = now();  
    func1();  
    total_time = now() - start_time;  
    printf("func1() spent %d\n", total_time);  
  
    start_time = now();  
    func2();  
    total_time = now() - start_time;  
    printf("func2() spent %d\n", total_time);  
}  

虽然上述方式可以统计程序中各个函数的耗时情况，但却存在很多问题：

1. 代码入侵度高。由于要对每个函数进行耗时记录，所以必须在调用函数前和调用函数后加入统计代码。

2. 统计函数耗时，并不能反映该函数的真实 CPU 使用率。比如函数内部调用了导致进程休眠的系统调用（如sleep），这时函数实际上是不使用CPU的，但函数的耗时却统计了休眠的时间。

3. 对性能影响较大。由于程序中所有函数都加入统计代码，所以对性能的影响是非常大的。

所以我们需要一个系统，它能够避免上述问题：

1. 零代码入侵。

2. 能够真实反映函数的 CPU 使用率。

3. 对性能影响较小。

perf 就是为了解决上述问题而生的，我们先来介绍一下 perf 的原理。

采样

为了减小对程序性能的影响，perf 并不会在每个函数加入统计代码，取而代之的统计方式是：采样。

采样的原理是：设置一个定时器，当定时器触发时，查看当前进程正在执行的函数，然后记录下来。如下图所示：

如上图所示，每个 cpu-clock 是一个定时器的触发点。在 6 次定时器触发点中，函数 func1 被命中了 3 次，函数 func2 被命中了 1 次，函数 func3 被命中了 2 次。所以，我们可以推测出，函数 func1 的 CPU 使用率最高。

排序

如果程序有成千上万的函数，那么采样出来的数据可能非常多，这个时候就需要对采样的数据进行排序。

为了对采样数据进行排序，perf 使用红黑树这种数据结构，如下图所示：

如上图所示，在 perf 采样的数据中，有 7 个函数被统计了命中次数，perf 使用采样到的数据构建一棵红黑树。

根据红黑树的特性，最右边的节点就是被命中最多的函数，这样就能把程序中 CPU 使用率最高的函数找出来。

总结

由于 perf 的功能非常强大，所以本文也只介绍了 perf 其中一种功能：统计函数的 CPU 使用率。

在下一篇文章中，我们将会介绍 perf 的代码实现。Linux 的创始人 Linus 曾经说过：Read the f**king source code，要真正理解一个系统，只能通过阅读其源码。

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