什么是火焰圖

火焰圖（Flame Graph）是由Linux性能優化大師Brendan Gregg發明的，和所有其他的trace和profiling方法不同的是，Flame Graph以一個全局的視野來看待時間分布，它從底部往頂部，列出所有可能的調用棧。其他的呈現方法，一般只能列出單一的調用棧或者非層次化的時間分布。

我最快樂的童年時代，每逢冬天，尤其是春節的時候，和一家人圍坐在火堆旁邊烤火。這已經成為最美好的回憶，其實人生追求的快樂非常簡單。火焰圖的火焰首先來自于根，然后以火苗的形式往上面竄。可以把從靠近地面的根到頂上的每個火苗，想想成一個調用棧。由于火苗有很多根，這正好也和現實生活中程序的執行邏輯相似。

以典型的分析CPU時間花費到哪個函數的on-cpu火焰圖為例來展開。

CPU火焰圖中的每一個方框是一個函數，方框的長度，代表了它的執行時間，所以越寬的函數，執行越久。火焰圖的樓層每高一層，就是更深一級的函數被調用，最頂層的函數，是葉子函數。

火焰圖的生成過程是：

先trace系統，獲取系統的profiling數據

用腳本來繪制

系統的profiling數據獲取，可以選擇最流行的perf record，而后把采集的數據進行加工處理，繪制為火焰圖。其中第二步的繪制火焰圖的腳本程序，通過如下方式獲取:

gitclone https://github.com/brendangregg/FlameGraph

火焰圖案例

廢話不多說，直接從最簡單的例子開始說起。talk is cheap, show you the cde，代碼如下：

c()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

}

b()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

c();

}

a()

{

for(int i=0;i<1000;i++);

b();

}

則這三個函數，在火焰圖中呈現的樣子為：

a()的2/3的時間花在b()上面，而b()的1/3的時間花在c()上面。很多個這樣的a->b->c的火苗堆在一起，就構成了火焰圖。

進一步理解火焰圖的最好方法仍然是通過一個實際的案例，下面的程序創建2個線程，兩個線程的handler都是thread_fun()，之后thread_fun()調用fun_a()、fun_b()、fun_c()，而fun_a()又會調用fun_d()：

/*

* One example to demo flamegraph

*

* Copyright (c) Barry Song

*

* Licensed under GPLv2

*/

#include

func_d()

{

int i;

for(i=0;i<50000;i++);

}

func_a()

{

int i;

for(i=0;i<100000;i++);

func_d();

}

func_b()

{

int i;

for(i=0;i<200000;i++);

}

func_c()

{

int i;

for(i=0;i<300000;i++);

}

void* thread_fun(void* param)

{

while(1) {

int i;

for(i=0;i<100000;i++);

func_a();

func_b();

func_c();

}

}

int main(void)

{

pthread_t tid1,tid2;

int ret;

ret=pthread_create(&tid1,NULL,thread_fun,NULL);

if(ret==-1){

...

}

ret=pthread_create(&tid2,NULL,thread_fun,NULL);

...

if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){

...

}

if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){

...

}

return 0;

}

先看看不用火焰圖的缺點在哪里。

如果不用火焰圖，我們也可以用類似perf top這樣的工具分析出來CPU時間主要花費在哪里了：

$gcc exam.c -pthread

$./a.out&

$sudo perf top

perf top的顯示結果如下：

perf top提示出來了fun_a()、fun_b()、fun_c(), fun_d()，thread_func()這些函數內部的代碼是CPU消耗大戶，但是它缺乏一個全局的視野，我們無法看出全局的調用棧，也弄不清楚這些函數之間的關系。火焰圖則不然，我們用下面的命令可以生成火焰圖（以root權限運行）：

perf record -F 99 -a -g -- sleep 60

perf script | ./stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded

./flamegraph.pl out.perf-folded > perf-kernel.svg

上述程序捕獲系統的行為60秒鐘，最后調用flamegraph.pl生成一個火焰圖perf-kernel.svg，用看圖片的工具就可以打開這個svg。

上述火焰圖顯示出了a.out中，thread_func()、func_a()、func_b()、fun_c()和func_d()的時間分布。

從上述火焰圖可以看出，雖然thread_func()被兩個線程調用，但是由于thread_func()之前的調用棧是一樣的，所以2個線程的thread_func()調用是合并為同一個方框的。

更深閱讀

除了on-cpu的火焰圖以外，off-cpu的火焰圖，對于分析系統堵在IO、SWAP、取得鎖方面的幫助很大，有利于分析系統在運行的時候究竟在等待什么，系統資源之間的彼此伊伴。

比如，下面的火焰圖顯示，nginx的吞吐能力上不來的很多程度原因在于sem_wait()等待信號量。

上圖摘自Yichun Zhang (agentzh)的《Introduction to offCPU Time Flame Graphs》。

關于火焰圖的更多細節和更多種火焰圖各自的功能，可以訪問：

http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html