如何读懂火焰图？+ 实例讲解程序性能优化

导读

软件的性能分析，往往需要查看 CPU 耗时，了解瓶颈在哪里。

火焰图（flame graph）是性能分析的利器。本文介绍它的基本用法。

一、perf 命令

让我们从 perf 命令（performance 的缩写）讲起，它是 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）。

通常，它的执行频率是 99Hz（每秒99次），如果99次都返回同一个函数名，那就说明 CPU 这一秒钟都在执行同一个函数，可能存在性能问题。

上面的代码中，perf record表示记录，-F 99表示每秒99次，-p 13204是进程号，即对哪个进程进行分析，-g表示记录调用栈，sleep 30则是持续30秒。

运行后会产生一个庞大的文本文件。如果一台服务器有16个 CPU，每秒抽样99次，持续30秒，就得到 47,520 个调用栈，长达几十万甚至上百万行。

为了便于阅读，perf record命令可以统计每个调用栈出现的百分比，然后从高到低排列。

这个结果还是不易读，所以才有了火焰图。

二、火焰图的含义

火焰图是基于 perf 结果产生的 SVG 图片，用来展示 CPU 的调用栈。

y 轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。

x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。

颜色没有特殊含义，因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度，所以一般选择暖色调。

三、互动性

火焰图是 SVG 图片，可以与用户互动。

（1）鼠标悬浮

火焰的每一层都会标注函数名，鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比。下面是一个例子。

（2）点击放大

在某一层点击，火焰图会水平放大，该层会占据所有宽度，显示详细信息。

左上角会同时显示"Reset Zoom"，点击该链接，图片就会恢复原样。

（3）搜索

按下 Ctrl + F 会显示一个搜索框，用户可以输入关键词或正则表达式，所有符合条件的函数名会高亮显示。

四、火焰图示例

下面是一个简化的火焰图例子。

首先，CPU 抽样得到了三个调用栈。

上面代码中，start_thread是启动线程，调用了func_a。后者又调用了func_b和func_d，而func_b又调用了func_c。

经过合并处理后，得到了下面的结果，即存在两个调用栈，第一个调用栈抽中1次，第二个抽中2次。

有了这个调用栈统计，火焰图工具就能生成 SVG 图片。

上面图片中，最顶层的函数g()占用 CPU 时间最多。d()的宽度最大，但是它直接耗用 CPU 的部分很少。b()和c()没有直接消耗 CPU。因此，如果要调查性能问题，首先应该调查g()，其次是i()。

另外，从图中可知a()有两个分支b()和h()，这表明a()里面可能有一个条件语句，而b()分支消耗的 CPU 大大高于h()。

五、局限

两种情况下，无法画出火焰图，需要修正系统行为。

（1）调用栈不完整

当调用栈过深时，某些系统只返回前面的一部分（比如前10层）。

（2）函数名缺失

有些函数没有名字，编译器只用内存地址来表示（比如匿名函数）。

六、Node 应用的火焰图

Node 应用的火焰图就是对 Node 进程进行性能抽样，与其他应用的操作是一样的。

详细的操作可以看这篇文章。

七、浏览器的火焰图

Chrome 浏览器可以生成页面脚本的火焰图，用来进行 CPU 分析。

打开开发者工具，切换到 Performance 面板。然后，点击"录制"按钮，开始记录数据。这时，可以在页面进行各种操作，然后停止"录制"。

这时，开发者工具会显示一个时间轴。它的下方就是火焰图。

浏览器的火焰图与标准火焰图有两点差异：它是倒置的（即调用栈最顶端的函数在最下方）；x 轴是时间轴，而不是抽样次数。

 

八、Async-profiler介绍

Async-profiler是一个对系统性能影响很少的Java采样分析器，它的实现是基于HotSpot特有的API，通过这些特有的API收集堆栈跟踪和跟踪内存分配，因而其可以和OpenJDK、Oracle JDK和其他基于HotSpot JVM的Java应用在运行时协同工作。

Async-profiler可以跟踪以下类型的事件：

• CPU周期；
• 硬件和软件性能计数器，如缓存未命中、分支未命中、页面错误、上下文切换等；
• Java堆中的分配；
• 满足的锁定尝试，包括Java对象监视器和可重入锁；

支持的平台Linux / x64 / x86 / ARM / AArch64macOS / x64注意：macOS分析仅限于用户空间代码。

 

生成的火焰图，绿色代表用户栈，黄色代表jvm，红色代表内核；横坐标代表cpu使用的时间。例如：

九、Async-profiler的使用 和 火焰图分析

9.1采集cpu profile数据

我们将代码回退到第一次测试的情况,并启动程序，并找到当前进程号(627891)，然后通过如下命令进行采集，并转换为火焰图格式 svg。

./profiler.sh -d 15 -i 50ms -o svg -e cpu 627891  > 627891.svg

• -d N   分析持续时间（以秒为单位）。如果未提供启动，恢复，停止或状态选项，则探查器将运行指定的时间段，然后自动停止。

• -i N 设置分析间隔(以纳秒或者毫秒等作为单位),默认分析间隔为10ms。

• -o  转储文件的格式。

等待15s，就会产生结果，生成 627891.svg 文件。vim 627891.svg 并删除第一行，然后下载到本地并使用浏览器打开。

结果如下图，此图俗称火焰图，主要看每个方法的横轴长度，占用横坐标越长的操作，其占用的 cpu 即最长，很直观的。

9.2 性能黑点分析

我们首先发现下图红框内的代码存在严重的性能问题。在append的过程中，获取线程 stack 的过程耗时比较大。从火焰图中分析，耗时占据了接近50%的是，一个logger操作中去拿线程堆栈的过程，那么我们打印的日志的时候，为啥会进行这个操作呢？

首先观察消息日志文件,和一般的日志不同,这里还会打印方法名称，即当前日志时在哪个方法下打印出来的。那么日志框架它是通过线程 stack 去获取到方法名称的，如果配置了 %L,即打印日志所在代码行的情况也是同理。

[2019-10-07 11:50:38 251 INFO ] [PoolDrainDataThreadPool-3] dummy.es.transport.batchAddDocument() - A => {"@timestamp":"2019-10-07T03:50:38.251Z","ipv4":"10.0.49.96:14160;10.0.49.85:14159;10.0.49.85:14160;10.0.49.84:14160;10.0.49.97:14160;10.0.49.96:14159;10.0.49.89:14159;10.0.49.97:14159;10.0.49.86:14159;10.0.49.84:14159;10.0.49.86:14160;10.0.49.89:14160","key":"ss","serviceName":"Redis","spanId":"-496431972509502272","startTs":1570420237,"tag":-1,"timestamp":1570420237329,"traceId":"-2375955836973083482"}

[2019-10-07 11:50:38 251 INFO ] [PoolDrainDataThreadPool-3] dummy.es.transport.batchAddDocument() - A => {"@timestamp":"2019-10-07T03:50:38.251Z","ipv4":"10.0.49.96:14160;10.0.49.85:14159;10.0.49.85:14160;10.0.49.84:14160;10.0.49.97:14160;10.0.49.96:14159;10.0.49.89:14159;10.0.49.97:14159;10.0.49.86:14159;10.0.49.84:14159;10.0.49.86:14160;10.0.49.89:14160","key":"ss","serviceName":"Redis","spanId":"6195051521513685066","startTs":1570420237,"tag":-1,"timestamp":1570420237333,"traceId":"-2375955836973083482"}

　　

观察配置的日志格式:

<appender name="dummyEsAppender"
     class="org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender">
    <param name="File" value="./logs/dummy-es-transport.log"/>
    <param name="DatePattern" value="'.'yyyy-MM-dd'.log'"/>
    <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
        <param name="ConversionPattern"
               value="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS\} %-5p] [%t] %c.%M() - %m%n"/>
    </layout>
</appender>

注意输出格式中的 %M() 一行，这里意味着在打印日志的时候，需要打印当前日志所在执行的方法，这样看来，这个操作严重影响到了性能。

9.3 日志配置规则去除方法名

修改一下日志 append 格式,去掉方法输出，处理速率一下子就达到了7万多。

采用上文中的方法继续使用 async-profiler 生成火焰图，并用浏览器打开。这时候,日志 append 操作所占用的横轴长度显著下降，并且此时速度已经达到了关闭日志append 时的速度，说明修改日志输出格式后能够带来显著的性能提升。

但是观测上图，我们发现了新的性能黑点，如红框所述，我们将其展开,见详细图:

这里主要是一个 toHexString 的操作，竟然占用的cpu资源这么大，这里需要定位。

 

9.4 ObjectId.toHexString 性能优化

查看这一步转换为16进制的字符串的代码如下，我们结合上面的火焰图可以看出来，主要耗时是在 String.format()

这一步操作。

private String toHexString() {
    StringBuilder buf = new StringBuilder(24);
    byte[] bytes = new byte[12];
    bytes[0] = int3(this.timestamp);
    bytes[1] = int2(this.timestamp);
    bytes[2] = int1(this.timestamp);
    bytes[3] = int0(this.timestamp);
    bytes[4] = int2(this.machineIdentifier);
    bytes[5] = int1(this.machineIdentifier);
    bytes[6] = int0(this.machineIdentifier);
    bytes[7] = short1(this.processIdentifier);
    bytes[8] = short0(this.processIdentifier);
    bytes[9] = int2(this.counter);
    bytes[10] = int1(this.counter);
    bytes[11] = int0(this.counter);

    for (byte b : bytes) {
        buf.append(String.format("%02x", new Object[]{Integer.valueOf(b & 0xFF)}));
    }

    return buf.toString();

}

上面这种模式存在比较大的性能问题。byte 数组转换为 16进制字符串性能最好的代码：

private static final char[] HEX_ARRAY = "0123456789ABCDEF".toCharArray();
private String toHexString2() {
      //这一步获取到bytes数组，和上面的操作相同，单独抽离出来。
   byte[] bytes = this.toByteArray();
    char[] hexChars = new char[bytes.length * 2];
    for (int j = 0; j < bytes.length; j++) {
        int v = bytes[j] & 0xFF;
        hexChars[j * 2] = HEX_ARRAY[v >>> 4];
        hexChars[j * 2 + 1] = HEX_ARRAY[v & 0x0F];
    }
    return new String(hexChars);
}

9.5 重新测试

修改完耗时的 toHexString() 操作之后，打包上传到服务器，并重新启动程序，此时发现每秒处理速率已经飙升到了 12万。这种使用频繁又耗时的黑点操作解决以后，果然性能能够得到翻倍的提升。

此时日志输出格式已经优化，并且 toHexString(）操作也进行了优化。重新使用 async-profiler 查看一下最新的火焰图信息。

之前的 toHexString() 耗时已经几乎看不到了，但是感觉日志append 的操作横轴还是略长，于是将日志输出关闭来看看极限处理速度。

将日志级别调整为 warn,并启动程序，观测到处理速度已经能够达到 18万/s了，这相当于 toHexString(）优化前的快3倍了。

此时决定再将日志append 模式改为异步模式，然后启动程序，观察，处理速率也能够达到 18万/s。

 

十、参考链接

• 火焰图的介绍论文
• 火焰图官方主页
• 火焰图生成工具
• https://www.ruanyifeng.com/blog/2017/09/flame-graph.html
• https://www.cnblogs.com/leihuazhe/p/11630466.html

（完）