版本 60f38f2166928bc5e07da0f1f7e38f316b6fdb4b
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title: Linux 效能分析工具: Perf
categories: performance
categories: performance, linux, pmu
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## 簡介
[Perf](https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Main_Page) 全名是 Performance Event，是在 Linux 2.6.31 以後內建的系統效能分析工具，它隨著核心一併釋出。藉由 perf，應用程式可以利用 PMU (Performance Monitoring Unit), tracepoint 和核心內部的特殊計數器 (counter) 來進行統計，另外還能同時分析運行中的核心程式碼，從而更全面了解應用程式中的效能瓶頸。
相較於 [OProfile](https://en.wikipedia.org/wiki/OProfile) 和 [GProf](https://sourceware.org/binutils/docs/gprof/) ，perf 的優勢在於與 Linux Kernel 緊密結合，並可受益於最先納入核心的新特徵。perf 基本原理是對目標進行取樣，紀錄特定的條件下所偵測的事件是否發生以及發生的次數。例如根據 tick 中斷進行取樣，即在 tick 中斷內觸發取樣點，在取樣點裡判斷行程 (process) 當時的 context。假如一個行程 90% 的時間都花費在函式 foo() 上，那麼 90% 的取樣點都應該落在函式 foo() 的上下文中。
Perf 可取樣的事件非常多，可以分析 Hardware event，如 cpu-cycles、instructions 、cache-misses、branch-misses ...等等。可以分析 Software event，如 page-faults、context-switches ...等等，另外一種就是 Tracepoint event。知道了 cpu-cycles、instructions 我們可以了解 Instruction per cycle 是多少，進而判斷程式碼有沒有好好利用 CPU，cache-misses 可以曉得是否有善用 Locality of reference ，branch-misses 多了是否導致嚴重的 pipeline hazard？另外 Perf 還可以對函式進行採樣，了解效能卡在哪邊。
## 安裝
首先利用以下指令查看目前的 Kernel config 有沒有啟用 Perf。如果 PC 上是裝一般 Linux distro，預設值應該都有開啟。
```
＄ cat "/boot/config-`uname -r`" | grep "PERF_EVENT"
```
如果自己編譯核心可以參照[這篇文章](http://www.carbondesignsystems.com/virtual-prototype-blog/using-the-arm-performance-monitor-unit-pmu-linux-driver)來啟用 perf。
參考的環境是 Ubuntu 14.04，kernel 版本 3.16.0。有兩種方法可以安裝
1. 前面講到，perf 是 Linux 內建支持的效能優化工具，在 2.6.31 版本之後，我們可以直接進到 `/usr/src/<kernel version>/tools/perf` ，然後 `make` 和 `make install` 來安裝 。
我沒試過，但應該沒什麼問題，我採用的是第二種方法。
2. 使用 apt-get 進行安裝。
```
$ sudo apt-get install linux-tools-common
```
接著輸入 perf list 或 perf top 檢查一下 perf 可不可以使用。
如果出現以下的訊息，表示還漏了些東西。
WARNING: perf not found for kernel 3.16.0-50
You may need to install the following packages for this specific kernel:
linux-tools-3.16.0-50-generic
linux-cloud-tools-3.16.0-50-generic
上面的 Kernel 版本可能和你不一樣，根據指示安裝起來即可。不放心的話可以使用`＄ uname -r`確認。
```
$ sudo apt-get install linux-tools-3.16.0-50-generic linux-cloud-tools-3.16.0-50-generic
```
3. 到這裡 perf 的安裝就完成了。不過這裡我再稍微補充一下，如果你不是切換到 root 的情況下輸入
```
$ perf top
```
其實會出現以下錯誤畫面。
kernel.perf_event_paranoid 是用來決定你在沒有 root 權限下 (Normal User) 使用 perf 時，你可以取得哪些 event data。預設值是 1 ，你可以輸入
```
$ cat /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
```
來查看權限值。一共有四種權限值:
`2` : 不允許任何量測。但部份用來查看或分析已存在的紀錄的指令仍可使用，如 perf ls、perf report、perf timechart、 perf trace。
`1` : 不允許 CPU events data。但可以使用 perf stat、perf record 並取得 Kernel profiling data。
`0` : 不允許 raw tracepoint access。但可以使用 perf stat、perf record 並取得 CPU events data。
`-1`: 權限全開。
最後如果要檢測 cache miss event ，需要先取消 kernel pointer 的禁用。
```
$ sudo sh -c " echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict"
```
## 先來個範例暖身吧！
一開始，我們先使用第一次作業 「計算圓周率」 的程式來體會一下 perf 使用。
[perf_top_example.c]
```c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
double compute_pi_baseline(size_t N) {
double pi = 0.0;
double dt = 1.0 / N;
for (size_t i = 0; i < N; i++) {
double x = (double) i / N;
pi += dt / (1.0 + x * x);
}
return pi * 4.0;
}
int main() {
printf("pid: %d\n", getpid());
sleep(10);
compute_pi_baseline(50000000);
return 0;
}
```
執行上述程式後，根據 pid 輸入
```
perf top -p $pid
```
應該會得到類似下面的結果：
預設的 performance event 是 「cycles」，所以這條指令可以分析出消耗 CPU 週期最多的部份，結果顯示函式 compute_pi_baseline() 佔了近 99.9％，跟預期一樣，此函式是程式中的「熱點」！有了一些感覺後，後面會詳細一點介紹 perf 用法。
## 背景知識
以下節錄上海交大通信與電子工程系的劉明寫的文章：
[Perf -- Linux下的系統性能調優工具](https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/)
[簡繁體中文詞彙對照：科技纇](https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Wikipedia:%E7%B9%81%E7%AE%80%E5%88%86%E6%AD%A7%E8%AF%8D%E8%A1%A8#.E7.A7.91.E6.8A.80)
(本課程斟酌修改詞彙，`==>` 開頭表示補充)
- **背景知識**
有些背景知識是分析性能問題時需要瞭解的。比如硬件 cache；再比如作業系統核心。應用程式的行為細節往往是和這些東西互相牽扯的，這些底層的東西會以意想不到的方式影響應用程式的性能，比如某些程式無法充分利用 cache，從而導致性能下降。比如不必要地呼叫過多的系統呼叫，造成頻繁的核心 / 使用者層級的切換 ...等等。這裡只是為本文的後續內容做些概述，關於效能調校還有很多東西。
- **效能相關的處理器硬體特性，PMU 簡介**
當演算法已趨於最佳化，程式碼不斷精簡，人們調到最後，便需要斤斤計較了。cache、pipeline 等平時不大注意的東西也必須精打細算了。
- **硬體特性之 cache**
記憶體存取很快，但仍無法和處理器的指令執行速度相提並論。為了從記憶體中讀取指令 (instruction) 和資料 (data)，處理器需要等待，用處理器的時間來衡量，這種等待非常漫長。cache 是一種 SRAM，它的存取速率非常快，與處理器處理速度較為接近。因此將常用的資料保存在 cache 中，處理器便無須等待，從而提高效能。cache 的尺寸一般都很小，充分利用 cache 是軟體效能改善過程中，非常重要的部分。
- **硬體特性之 pipeline, superscalar, out-ot-order execution**
提昇效能最有效的方式之一就是平行 (parallelism)。處理器在設計時也儘可能地平行，比如 pipeline, superscalar, out-of-execution。
處理器處理一條指令需要分多個步驟完成，比如 fetch 指令，然後完成運算，最後將計算結果輸出到匯流排 (bus) 上。在處理器內部，這可以看作一個三級 pipeline，如下圖處理器 pipeline 所示：
指令從左邊進入處理器，上圖中的 pipeline 有三級，一個時鐘週期內可以同時處理三條指令，分別被 pipeline 的不同部分處理。
Superscalar 指一個時鐘週期觸發 (issue) 多條指令的 pipeline機器架構，比如 Intel 的 Pentium 處理器，內部有兩個執行單元，在一個時鐘週期內允許執行兩條指令。
==> 這樣稱為 dual-issue，可想像為一個 packet 裡同時有兩組 pipelined 的 instruction
==> 比方說，[Cortex-A5](http://www.arm.com/products/processors/cortex-a/cortex-a5.php) 和 Cortex-A8 一樣採用 ARMv7-A 指令集，但是 Cortex-A5 是 Cortext-A8/A9 的精簡版，有以下差異：
1.pipeline 自 13 stages 減為 8 stages
2.instruction 自 dual-issue 減為 single-issue
3.NEON/FPU 為選配
4.不具有 L2 Cache
此外，在處理器內部，不同指令所需要的執行時間和時鐘週期是不同的，如果嚴格按照程序的執行順序執行，那麼就無法充分利用處理器的 pipeline。因此指令有可能被亂序執行 (out-of-order execution)。
上述三種平行技術對所執行的指令有一個基本要求，即相鄰的指令相互沒有依賴關係。假如某條指令需要依賴前面一條指令的執行結果數據，那麼 pipeline 便失去作用，因為第二條指令必須等待第一條指令完成。因此好的軟體必須儘量避免產生這種程式碼。
- **硬體特性之 branch prediction**
branch prediction 指令對軟體效能影響較大。尤其是當處理器採用流水線設計之後，假設 pipeline 有三級，且目前進入 pipeline 的第一道指令為分支 (branch) 指令。假設處理器順序讀取指令，那麼如果分支的結果是跳躍到其他指令，那麼被處理器 pipeline 所 fetch 的後續兩條指令勢必被棄置 (來不及執行)，從而影響性能。為此，很多處理器都提供了 branch prediction，根據同一條指令的歷史執行記錄進行預測，讀取最可能的下一條指令，而並非順序讀取指令。
==> 搭配簡報: [Branch Prediction](http://www.cs.ucr.edu/~gupta/teaching/203A-09/My6.pdf)
branch prediction 對軟體架構有些要求，對於重複性的分支指令序列，branch prediction 硬體才能得到較好的預測結果，而對於類似 switch-case 一類的程式結構，則往往不易得到理想的預測結果。
==> 對照閱讀: [Fast and slow if-statements: branch prediction in modern processors](http://igoro.com/archive/fast-and-slow-if-statements-branch-prediction-in-modern-processors/)
==> 編譯器提供的輔助機制: [Branch Patterns, Using GCC](http://cellperformance.beyond3d.com/articles/2006/04/branch-patterns-using-gcc.html)
上面介紹的幾種處理器特性對軟體效能影響很大，然而依賴時鐘進行定期採樣的 profiler 模式無法闡述程式對這些處理器硬體特性的使用情況。處理器廠商針對這種情況，在硬體中加入了 PMU (performance monitor unit)。PMU 允許硬體針對某種事件設置 counter，此後處理器便開始統計該事件的發生次數，當發生的次數超過 counter 內設定的數值後，便產生中斷。比如 cache miss 達到某個值後，PMU 便能產生相應的中斷。一旦捕獲這些中斷，便可分析程式對這些硬體特性的使用率了。
- **Tracepoints**
Tracepoint 是散落在核心原始程式碼的一些 hook，一旦使能，在指定的程式碼被運行時，tracepoint 就會被觸發，這樣的特性可被各種 trace/debug 工具所使用，perf 就是這樣的案例。若你想知道在應用程式執行時期，核心記憶體管理模組的行為，即可透過潛伏在 slab 分配器中的 tracepoint。當核心運行到這些 tracepoint 時，便會通知 perf。
Perf 將 tracepoint 產生的事件記錄下來，生成報告，通過分析這些報告，效能分析調校的工程人員便可瞭解程式執行時期的核心種種細節，也能做出針對效能更準確的診斷。
## Perf 基本使用
前面有提到，Perf 能觸發的事件分為三類：
- **hardware** : 由 PMU 產生的事件，比如 cache-misses、cpu-cycles、instructions、branch-misses ...等等，通常是當需要瞭解程序對硬體特性的使用情況時會使用。
- **software** : 是核心程式產生的事件，比如 context-switches、page-faults、cpu-clock、cpu-migrations ...等等。
- **tracepoint** : 是核心中的靜態 tracepoint 所觸發的事件，這些 tracepoint 用來判斷在程式執行時期，核心的行為細節，比如 slab 記憶體配置器的配置次數等。
Perf 包含 20 幾種子工具集，不過我還沒碰過很多，我根據目前理解先介紹以下。
如果想看第一手資料
```
$ perf help <command>
```
###perf list
這應該是大部分的人第一次安裝 perf 後所下的第一個指令，它能印出 perf 可以觸發哪些 event，不同 CPU 可能支援不同 hardware event，不同 kernel 版本支援的 software、tracepoint event 也不同。我的 perf 版本是`3.19.8`，所支援的 event 已經超過 1400 項（另外要列出 Tracepoint event 必須開啟 root 權限）。
```
$ perf list
```
### perf top
perf top 其實跟平常 Linux 內建的 top 指令很相似。它能夠「即時」的分析各個函式在某個 event 上的熱點，找出拖慢系統的兇手，就如同上面那個範例一樣。甚至，即使沒有特定的程序要觀察，你也可以直接下達 `$ perf top` 指令來觀察是什麼程序吃掉系統效能，導致系統異常變慢。譬如我執行一個無窮迴圈：
```c
int main() {
long int i = 0;
while(1) {
i++;
add(i);
div(i);
}
return 0;
}
```
可以發現紅色熱點就出現了。右邊第一列為各函式的符號，左邊第一行是該符號引發的 event 在整個「監視域」中佔的比例，我們稱作該符號的熱度，監視域指的是 perf 監控的所有符號，預設值包括系統所有程序、核心以及核心 module 的函式，左邊第二行則為該符號所在的 Shared Object 。若符號旁顯示`[.]`表示其位於 User mode，`[k]`則為 kernel mode。
（當你關掉該程序之後，這個監視畫面 (tui 界面) 裡的該程序不會「馬上」消失，而是其 overhead 的比例一直減少然後慢慢離開列表）。
按下 `h`可以呼叫 help ，它會列出 perf top 的所有功能和對應按鍵。
我們來試看看 Annotate（註解），這功能可以進一步深入分析某個符號。使用方向鍵移到你有興趣的符號按下`a`。 它會顯示各條指令的 event 取樣率（耗時較多的部份就容易被 perf 取樣到）。
最後若你想要觀察其他 event ( 預設 cycles ) 和指定取樣頻率 ( 預設每秒4000次 ) :
```
$ perf top -e cache-misses -c 5000
```
### perf stat
相較於 top，使用 perf stat 往往是你已經有個要優化的目標，對這個目標進行特定或一系列的 event 檢查，進而了解該程序的效能概況。（event 沒有指定的話，預設會有十種常用 event。）
我們來對以下程式使用 perf stat 工具 分析 cache miss 情形
```c
static char array[10000][10000];
int main (void){
int i, j;
for (i = 0; i < 10000; i++)
for (j = 0; j < 10000; j++)
array[j][i]++;
return 0;
}
```
```
$ perf stat --repeat 5 -e cache-misses,cache-references,instructions,cycles ./perf_stat_cache_miss
```
Performance counter stats for './perf_stat_cache_miss' (5 runs):
4,416,226 cache-misses # 3.437 % of all cache refs ( +- 0.27% )
128,483,262 cache-references ( +- 0.02% )
2,123,281,496 instructions # 0.65 insns per cycle ( +- 0.02% )
3,281,498,034 cycles ( +- 0.21% )
1.299352302 seconds time elapsed ( +- 0.19% )
`--repeat <n>`或是`-r <n>` 可以重複執行 n 次該程序，並顯示每個 event 的變化區間。
`cache-misses,cache-references`和 `instructions,cycles`類似這種成對的 event，若同時出現 perf 會很貼心幫你計算比例。
根據這次 perf stat 結果可以明顯發現程序有很高的 cache miss，連帶影響 IPC 只有`0.65`。
如果我們善用一下存取的局部性，將 `i，j`對調改成`array[i][j]++`。
Performance counter stats for './perf_stat_cache_miss' (5 runs):
2,263,131 cache-misses # 93.742 % of all cache refs ( +- 0.53% )
2,414,202 cache-references ( +- 1.82% )
2,123,275,176 instructions # 1.98 insns per cycle ( +- 0.03% )
1,074,868,730 cycles ( +- 1.96% )
0.432727146 seconds time elapsed ( +- 1.99% )
cache-references 從 `128,483,262`下降到 `2,414,202`，差了五十幾倍，執行時間也縮短為原來的三分之一！
###perf record & perf report
有別於 stat，reocrd 可以針對函式級別進行 event 統計，方便我們對程序「熱點」作更精細的分析和優化。
我們來對以下程式，使用 perf record 進行 branch 情況分析
```c
#define N 5000000
static int array[N] = { 0 };
void normal_loop(int a) {
int i;
for (i = 0; i < N; i++)
array[i] = array[i]+a;
}
void unroll_loop(int a) {
int i;
for (i = 0; i < N; i+=5){
array[i] = array[i]+1;
array[i+1] = array[i+1]+a;
array[i+2] = array[i+2]+a;
array[i+3] = array[i+3]+a;
array[i+4] = array[i+4]+a;
}
}
int main() {
normal_loop(1);
unroll_loop(1);
return 0;
}
```
```
$ perf record -e branch-misses:u,branch-instructions:u ./perf_record_example
```
```
$ perf report
```
`:u`是讓 perf 只統計發生在 user space 的 event。最後可以觀察到迴圈展開前後 branch-instructions 的差距。
另外，使用 record 有可能會碰到的問題是取樣頻率太低，有些函式的訊息沒有沒顯示出來（沒取樣到），這時可以使用 `-F <frequcncy>`來調高取樣頻率，可以輸入以下查看最大值，要更改也沒問題，但能調到多大可能還要查一下。
```
$ cat /proc/sys/kernel/perf_event_max_sample_rate
```
## 參考資料
- [Linux Performance](http://www.brendangregg.com/linuxperf.html)
- [Tutorial - Linux kernel profiling with perf](https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial#Sample_analysis_with_perf_report) [Perf wiki]
- Perf - Linux下的系統性能調優工具 / 劉明 [IBM developerWorks]
* [第一部分 - 簡介、背景知識、基本使用](https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/)
* [第二部分 - tracepoint、probe、sched、bench、lock、Kmem、timechart、使用 Script 增強 perf 的功能](http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf2/index.html)
- [A Study of Performance Monitoring Unit, perf and perf_events subsystem](http://rts.lab.asu.edu/web_438/project_final/CSE_598_Performance_Monitoring_Unit.pdf) [PDF]
- [Perf FAQ](http://kernel.taobao.org/index.php?title=Documents/Perf_FAQ) [kernel.taobao.org]
- [Do I need root (admin) permissions to run userspace 'perf' tool?](http://unix.stackexchange.com/questions/14227/do-i-need-root-admin-permissions-to-run-userspace-perf-tool-perf-events-ar)
- [Using the ARM Performance Monitor Unit (PMU) Linux Driver](http://www.carbondesignsystems.com/virtual-prototype-blog/using-the-arm-performance-monitor-unit-pmu-linux-driver)
- [perf 性能分析實例——使用perf優化cache利用率](https://perf%20%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%88%86%E6%9E%90%E5%AF%A6%E4%BE%8B%E2%80%94%E2%80%94%E4%BD%BF%E7%94%A8perf%E5%84%AA%E5%8C%96cache%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%8E%87/) [CSDN]
## 資料整理
李詔遠(2015.10)
