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Linux 下 进程运行时内部函数耗时的统计 工具：pstack,strace,perf trace,systemtap

编程日记 2024-04-06 06:00:00

简单记录一些 在linux下 统计进程内部函数运行耗时的统计工具，主要是用作性能瓶颈分析。当然以下工具除了pstack功能单一之外，其他的工具都非常强大，这里仅仅整理特定场景的特定用法，用作协同分析。

以下工具需要追踪具体的进程，如果想要打印信息更全，建议编译的时候将符号信息都编译到二进制文件之中,-g选项

  • strace
    strace -tttT -f -p $pid -o $save_file_name 追踪指定进程内部所有线程调用到的系统调用运行耗时，单位是秒，将统计结果保存到save_file_name的文件之中

    [pid 35467] 1596874136.770976 <... clock_gettime resumed> {1479879, 802163984}) = 0 <0.000293>
[pid 35466] 1596874136.770989 <... futex resumed> ) = 0 <0.000290>
[pid 35462] 1596874136.770998 <... futex resumed> ) = 1 <0.000289>
[pid 35460] 1596874136.771007 <... sched_yield resumed> ) = 0 <0.000286>
[pid 35457] 1596874136.771016 <... clock_gettime resumed> {1479879, 802216718}) = 0 <0.000280>
[pid 35454] 1596874136.771025 <... sched_yield resumed> ) = 0 <0.000275>

  • pstack
    pstack $pid 追踪正在运行的进程的调用栈

    Thread 445 (Thread 0x7f17e35fe700 (LWP 33120)):
#0  0x00007f18638be945 in pthread_cond_wait@@GLIBC_2.3.2 () from /lib64/libpthread.so.0
#1  0x00007f18640a0cbc in __gthread_cond_wait (__mutex=<optimized out>, __cond=__cond@entry=0x13af91c8) at gthr-default.h:864
#2  std::condition_variable::wait (this=this@entry=0x13af91c8, __lock=...) at condition_variable.cc:53
#3  0x000000000065c21f in rocksdb::ThreadPoolImpl::Impl::BGThread (this=this@entry=0x13af9130, thread_id=thread_id@entry=29) at util/threadpool_imp.cc:196
#4  0x000000000065c5c5 in rocksdb::ThreadPoolImpl::Impl::BGThreadWrapper (arg=0x13afbaf0) at util/threadpool_imp.cc:306
#5  0x00007f18640a6f20 in execute_native_thread_routine_compat () at thread.cc:94
#6  0x00007f18638bae25 in start_thread () from /lib64/libpthread.so.0
#7  0x00007f18635e834d in clone () from /lib64/libc.so.6

  • perf trace
    sudo perf trace -p $pid --duration 50 --call-graph dwarf -o $save_file_name
    统计运行耗时超过50ms的系统调用，并打印该系统调用的calltrace，并将打印的结果保存到save_file_name的文件之中，一般用于追踪IO性能问题

    563.060 (61.970 ms): rocksdb:high0/33123 fdatasync(fd: 8396          ) = 0[0xffff80e79cbff9dd] (/usr/lib64/libc-2.17.so)rocksdb::PosixWritableFile::Sync (test)rocksdb::WritableFileWriter::SyncInternal (test)rocksdb::WritableFileWriter::Sync (test)rocksdb::BuildTable (test)rocksdb::FlushJob::WriteLevel0Table (test)rocksdb::FlushJob::Run (test)

  • systemtap
    这本身是一个非常强大的黑科技工具，除了内核态的调试之外，拥有符号表的用户进程也能够进行调试
    如下stap脚本trace_function_time，抓取运行时进程内部指定函数的耗时情况，并将耗时结果打印出来

    #!/bin/stap
global sends #打印出来的单位是微妙
probe process("test").function("rocksdb::DBImpl::GetImpl").return {sends <<< gettimeofday_us() - @entry(gettimeofday_us()) 
}probe timer.s(1) { #每隔一秒打印一次print(ctime(gettimeofday_s()))print("\n")print(@hist_log(sends))delete sends    
}

    需要sudo权限，直接sudo ./trace_function_time即可

    Fri Aug  7 03:24:18 2020 
value |-------------------------------------------------- count0 |                                                       01 |                                                       02 |                                                     1824 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@  212808 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@                 1466616 |@@@@@@@@@@@@@@@                                     651832 |@@@@@@@@@@                                          460864 |@@@@@@@@                                            3421128 |@@@@@                                               2148256 |@@                                                   923512 |                                                     3611024 |                                                     1942048 |                                                      754096 |                                                      308192 |                                                       0
16384 |                                                       0

    打印的一秒内，统计处于各个微妙时间段内的请求个数


https://www.dkcj.cn/info/4261.html

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