使用perf和火焰图分析PostgreSQL数据库的性能瓶颈

Perf工具可用来对软件进行优化，包括算法优化（空间复杂度、时间复杂度）和代码优化（提高执行速度、减少内存占用）等等，perf 最常用的参数有top、stat、record，另外还有list和report等。
本文主要使用Perf的record，script以及FlameGraph工具生成火焰图，来进一步分析性能瓶颈和函数调用。

一、生成采样数据perf.data

使用perf record 采集数据，其中-g表示记录调用栈，-p 49383是进程号，即对哪个进程进行分析。采集后可以ctrl+c终止。

-e参数来统计需要关注的事件。 多个事件就用多个-e 连接。此处我带了cpu-clock，cpu-clock可以用来表示程序执行经过的真实时间，而无论CPU处于什么状态（Pn（n非0）或者是C状态）。

除了cpu-clock事件，比较常用的还有CPU cycle，CPU cycles用来表示执行程序指令花费的时钟周期数，如果CPU处于Pn（n非0）或者是C状态，则cycles的产生速度会减慢。
如果想查看哪些代码消耗的真实时间多，则可以使用cpu-clock事件；而如果想查看哪些代码消耗的时钟周期多，则可以使用CPU cycles事件。

除了此类cpu火焰图，也可以带上其他类型的事件进行统计，例如内存火焰图，分析内存的变化情况，可以进一步帮助分析内存被哪些模块占用、内存泄露问题的原因等问题。bio火焰图，统计io的耗时由哪些函数占用，便于分析优化io性能。此处不做赘述。

除此之外，常见的还可以带上如下选项：

-F 99：表示每秒99次
sleep 30：采集持续30秒，这样就不需要手动ctrl+c终止。
-o xxx：指定采集后输出的文件名等。
-t：指定线程TID。
-a：显示在所有CPU上的性能统计信息。
-C：显示在指定CPU上的性能统计信息。

第一步生成的perf.data文件其实也可以用perf report查看，只不过不直观

二、用perf script工具对perf.data进行解析

-i跟第一步收集的文件，进行解析

后续精彩内容已被小麦苗无情隐藏，请输入验证码解锁本站所有文章

验证码：

请关注本站微信公众号，回复“小麦苗博客”，获取验证码。在微信里搜索“DB宝”或者“www_xmmup_com”或者微信扫描右侧二维码都可以关注本站微信公众号。