当前位置: 首页 > news >正文

linux perf 环境部署和基本测试(基于Ubuntu20.04)

1,linux 安装perf

sudo apt-ge install linux-tools-common

sudo apt-get install linux-tools-$(uname -r) linux-tools-generic -y

2 补充安装

sudo apt-get  install python3-q-text-as-data 

3,perf常用命令

lark@ubuntu:~$ perf

 usage: perf [--version] [--help] [OPTIONS] COMMAND [ARGS]

 The most commonly used perf commands are:
   annotate        Read perf.data (created by perf record) and display annotated code
   archive         Create archive with object files with build-ids found in perf.data file
   bench           General framework for benchmark suites
   buildid-cache   Manage build-id cache.
   buildid-list    List the buildids in a perf.data file
   c2c             Shared Data C2C/HITM Analyzer.
   config          Get and set variables in a configuration file.
   daemon          Run record sessions on background
   data            Data file related processing
   diff            Read perf.data files and display the differential profile
   evlist          List the event names in a perf.data file
   ftrace          simple wrapper for kernel's ftrace functionality
   inject          Filter to augment the events stream with additional information
   iostat          Show I/O performance metrics
   kallsyms        Searches running kernel for symbols
   kmem            Tool to trace/measure kernel memory properties
   kvm             Tool to trace/measure kvm guest os
   list            List all symbolic event types
   lock            Analyze lock events
   mem             Profile memory accesses
   record          Run a command and record its profile into perf.data
   report          Read perf.data (created by perf record) and display the profile
   sched           Tool to trace/measure scheduler properties (latencies)
   script          Read perf.data (created by perf record) and display trace output
   stat            Run a command and gather performance counter statistics
   test            Runs sanity tests.
   timechart       Tool to visualize total system behavior during a workload
   top             System profiling tool.
   version         display the version of perf binary
   probe           Define new dynamic tracepoints
   trace           strace inspired tool

 See 'perf help COMMAND' for more information on a specific command.

举例代码main.c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>void long_test()
{int i, j;while(1){;}
}void foo2()
{int i;for (i = 0; i < 100; i++) long_test();
}void foo1()
{int i;for (i = 0; i < 1000; i++) long_test();
}int main(void) {foo1();foo2();
}

编译:gcc main.c -o main

运行 :./main

4, perf top命令 实时查看进程CPU和调用堆栈

 lark@ubuntu:~$ sudo perf top -a

5,构建火焰图

下载库安装

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

 执行文件生成火焰图

ps -axf | grep main
sudo perf record -p 2915  -g -- sleep 10 //采样10s//采样的数据画成火焰图
sudo perf script -i perf.data &> perf.unfold
sudo ./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
sudo ./FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg

google浏览器打开 火焰图。

perf record 命令可以统计每个调用栈出现的百分比

lark@ubuntu:~/test$ sudo perf report -n --stdio
# To display the perf.data header info, please use --header/--header-only options.
#
#
# Total Lost Samples: 0
#
# Samples: 20K of event 'cpu-clock:pppH'
# Event count (approx.): 5069000000
#
# Children      Self       Samples  Command  Shared Object      Symbol                             
# ........  ........  ............  .......  .................  ...................................
#
   100.00%     0.00%             0  main     libc-2.31.so       [.] __libc_start_main
            |
            ---__libc_start_main
               main
               foo1
               long_test

   100.00%     0.00%             0  main     main               [.] main
            |
            ---main
               foo1
 

上面可以看到main->foo1的栈占用率 100%。

相关文章:

linux perf 环境部署和基本测试(基于Ubuntu20.04)

1,linux 安装perf sudo apt-ge install linux-tools-common sudo apt-get install linux-tools-$(uname -r) linux-tools-generic -y 2 补充安装 sudo apt-get install python3-q-text-as-data 3&#xff0c;perf常用命令 larkubuntu:~$ perf usage: perf [--version] [--hel…...

【网络面试篇】HTTP(1)(笔记)——状态码、字段、GET、POST、缓存

目录 一、相关问题 1. HTTP请求常见的状态码和字段&#xff1f; &#xff08;1&#xff09;状态码 &#xff08;2&#xff09;字段 ① Host 字段 ② Content-length 字段 ③ Connection 字段 ④ Content-Type 字段 ⑤ Content-Encoding 字段 2. GET 和 POST 的区别&a…...

HTML 基础标签——分组标签 <div>、<span> 和基础语义容器

文章目录 1. `<div>` 标签特点用途示例2. `<span>` 标签特点用途示例3. `<fieldset>` 标签特点用途示例4. `<section>` 标签特点用途示例5. `<article>` 标签特点用途示例总结HTML中的分组(容器)标签用于结构化内容,将页面元素组织成逻辑区域…...

SS928V100 ISP常见问题列表

下载链接&#xff1a; https://download.csdn.net/download/quantum7/89948226 1 FAQ 1 1.1 ISP 1 1.1.1 如何解决整体锐度不足 1 1.1.2 如何解决图像发蒙问题&#xff0c;提高通透性 2 1.1.3 如何解决低照度清晰度差 2 1.1.4 如何解决图像清晰度与物体边缘白边和黑边问题…...

AI写诗:自动版大唐宫体诗

大唐学子&#xff0c;手拿一本小卷&#xff08;类书&#xff09;&#xff0c;从中挑选过去他们&#xff08;权威&#xff09;认为好的词来拼接一首诗&#xff0c;此类诗词称作“宫体诗”&#xff0c;在初唐时期甚是流行。 写“宫体诗”的过程有木有那么一丝丝的熟悉&#xff1f…...

Java复习31(PTA)

sdust-Java-字符串集合求并集 分数 15 全屏浏览 切换布局 作者 张峰 单位 山东科技大学 从键盘接收N个英文字符串&#xff08;其中不同的字符串数量大于10&#xff09;&#xff0c;从头开始取5个不同的字符串放入一个集合S1&#xff0c;然后接着取5个不同的字符串放入另一个…...

【Linux系列】Linux 系统中的软连接管理

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...

@layer(级联层)

在css样式表(文件)中声明layer为样式添加级联层,其意义在于可以使用它重新定义样式的叠层关系. layer后声明的级联层里面的样式将覆盖前声明的级联层里面的相同属性.在级联层外声明的样式会覆盖级联层里面的相同属性样式,同一层级里面的样式冲突,依然按照优先级来计算. 在级联层…...

nginx代理websocket服务

一、nginx代理websocket服务 一&#xff09;nginx代理ws服务 在nginx中&#xff0c;可以通过proxy_pass指令来代理WebSocket服务。 以下是一个示例配置&#xff1a; map $http_upgrade $connection_upgrade {default upgrade; close; }upstream ws_backend {server 127.0.0.1:…...

第二十七章 Vue异步更新之$nextTick

目录 一、概述 二、完整代码 2.1. main.js 2.2. App.vue 一、概述 需求&#xff1a;编辑标题, 弹出显示编辑框自动聚焦 1. 点击编辑&#xff0c;显示编辑框 2. 让编辑框&#xff0c;立刻获取焦点 我们常规的思路可能会编写如下代码来实现&#xff1a; 问题&#xff1a…...

【51 Pandas+Pyecharts | 深圳市共享单车数据分析可视化】

文章目录 &#x1f3f3;️‍&#x1f308; 1. 导入模块&#x1f3f3;️‍&#x1f308; 2. Pandas数据处理2.1 读取数据2.2 查看数据信息2.3 处理起始时间、结束时间2.4 增加骑行时长区间列2.5 增加骑行里程区间列 &#x1f3f3;️‍&#x1f308; 3. Pyecharts数据可视化3.1 各…...

【Clikhouse 探秘】ClickHouse 物化视图:加速大数据分析的新利器

&#x1f449;博主介绍&#xff1a; 博主从事应用安全和大数据领域&#xff0c;有8年研发经验&#xff0c;5年面试官经验&#xff0c;Java技术专家&#xff0c;WEB架构师&#xff0c;阿里云专家博主&#xff0c;华为云云享专家&#xff0c;51CTO 专家博主 ⛪️ 个人社区&#x…...

线程相关题(线程池、线程使用、核心线程数的设置)

目录 线程安全的什么情况用&#xff1f;情况下用线程安全的类&#xff1f; 线程池线程方面的优化 线程池调优主要涉及以下几个关键参数。 线程不安全原因? 1. 共享资源访问冲突 2. 缺乏原子操作 3. 内存可见性问题 4. 重排序问题 如何解决线程不安全的问题&#xff1…...

2181、合并零之间的节点

2181、[中等] 合并零之间的节点 1、问题描述&#xff1a; 给你一个链表的头节点 head &#xff0c;该链表包含由 0 分隔开的一连串整数。链表的 开端 和 末尾 的节点都满足 Node.val 0 。 对于每两个相邻的 0 &#xff0c;请你将它们之间的所有节点合并成一个节点&#xff…...

powerlaw:用于分析幂律分布的Python库

引言 幂律分布在游戏行业中非常重要。在免费游戏模式下&#xff0c;玩家的付费行为往往遵循幂律分布。少数“鲸鱼玩家”贡献了大部分的收入&#xff0c;而大多数玩家可能只进行少量或不进行付费。通过理解和应用幂律分布&#xff0c;游戏开发者可以更好地分析和预测玩家行为&a…...

工作管理实战指南:利用Jira、Confluence等Atlassian工具打破信息孤岛,增强团队协作【含免费指南】

如果工作场所存在超级反派&#xff0c;其中之一可能会被命名为“信息孤岛”&#xff0c;因为它们能够对公司的生产力和协作造成严重破坏。当公司决定使用太多互不关联的工具来完成工作时&#xff0c;“信息孤岛”就会出现&#xff0c;导致团队需要耗费大量时间才能就某件事情达…...

JAVA语言多态和动态语言实现原理

JAVA语言多态和动态语言实现原理 前言invoke指令invokestaticinvokespecialinvokevirtualinvokeintefaceinvokedynamicLambda 总结 前言 我们编码java文件&#xff0c;javac编译class文件&#xff0c;java运行class&#xff0c;JVM执行main方法&#xff0c;加载链接初始化对应…...

阿里云-防火墙设置不当导致ssh无法连接

今天学网络编程的时候&#xff0c;看见有陌生ip连接&#xff0c;所以打开了防火墙禁止除本机之外的其他ip连接&#xff1a; 但是当我再次用ssh的时候&#xff0c;连不上了才发现大事不妙。 折腾了半天&#xff0c;发现阿里云上可以在线向服务器发送命令&#xff0c;所以赶紧把2…...

使用WebAssembly优化Web应用性能

&#x1f493; 博客主页&#xff1a;瑕疵的CSDN主页 &#x1f4dd; Gitee主页&#xff1a;瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏&#xff1a;《热点资讯》 使用WebAssembly优化Web应用性能 引言 WebAssembly 简介 安装工具 创建 WebAssembly 项目 编写 WebAssembly 代码 编译 WebAssem…...

软件测试模型

软件测试模型是在软件开发过程中&#xff0c;用于指导软件测试活动的一系列方法和框架。这些模型帮助测试团队确定何时进行测试、测试什么以及如何测试&#xff0c;从而确保软件的质量和稳定性。 一 V模型 V模型是一种经典的软件测试模型,它由瀑布研发模型演变而来的测试模型…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制

目录 Python&#xff5c;GIF 解析与构建&#xff08;5&#xff09;&#xff1a;手搓截屏和帧率控制 一、引言 二、技术实现&#xff1a;手搓截屏模块 2.1 核心原理 2.2 代码解析&#xff1a;ScreenshotData类 2.2.1 截图函数&#xff1a;capture_screen 三、技术实现&…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

线程与协程

1. 线程与协程 1.1. “函数调用级别”的切换、上下文切换 1. 函数调用级别的切换 “函数调用级别的切换”是指&#xff1a;像函数调用/返回一样轻量地完成任务切换。 举例说明&#xff1a; 当你在程序中写一个函数调用&#xff1a; funcA() 然后 funcA 执行完后返回&…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

如何在网页里填写 PDF 表格?

有时候&#xff0c;你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而&#xff0c;这件事并不简单&#xff0c;因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件&#xff0c;但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是&#xff0c;如果你想收集表单数据&#xff…...

Netty从入门到进阶(二)

二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架&#xff0c;用于…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...

android13 app的触摸问题定位分析流程

一、知识点 一般来说,触摸问题都是app层面出问题,我们可以在ViewRootImpl.java添加log的方式定位;如果是touchableRegion的计算问题,就会相对比较麻烦了,需要通过adb shell dumpsys input > input.log指令,且通过打印堆栈的方式,逐步定位问题,并找到修改方案。 问题…...

PHP 8.5 即将发布:管道操作符、强力调试

前不久&#xff0c;PHP宣布了即将在 2025 年 11 月 20 日 正式发布的 PHP 8.5&#xff01;作为 PHP 语言的又一次重要迭代&#xff0c;PHP 8.5 承诺带来一系列旨在提升代码可读性、健壮性以及开发者效率的改进。而更令人兴奋的是&#xff0c;借助强大的本地开发环境 ServBay&am…...