perf工具安装

由于perf工具和内核版本有关，因此直接安装容易出错，建议直接通过如下指令安装：

sudo apt-get install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-`uname -r`

C++程序解析实例

首先，给出需要解析的C++代码testPerf.cpp ：

#include <iostream>
using namespace std;
void delay() 
{ 
  int i,j; 
  for(i = 0; i < 1000000; i++) 
    j=i;
   //std::cout << " j is " << j << std::endl;
} 
 
void test1() 
{ 
  int i; 
  for(i=0 ; i < 20; i++) 
    delay(); 
} 
 
void test2() 
{ 
  int i; 
  for(i = 0; i< 50; i++) 
    delay(); 
} 
 
int main(void) 
{ 
  std::cout << "begin: " << std::endl;
  test1(); 
  test2(); 
  std::cout << "finish!" << std::endl;
}

编译生成可执行程序：

g++ testPerf.cpp -o testPerf

分析1

执行指令：

sudo perf record ./testPerf

结果如下：

目录下会生成perf.data文件：

输入perf report 查看分析结果：

分析2

sudo perf record -g ./testPerf

-g表示在用户空间和内核空间使能call-graph。

重新执行之后，我们来看一下效果图：

可以看到，Children列表示当前这个函数的CPU占用，Self函数表示这个函数本身的CPU占用（不包含其调用的函数），显然可以看到delay的调用占用了大部分CPU资源，进一步通过回车选择某个函数，选择：

可以找到整个函数的堆栈调用关系，一直向下扩展，如图所示：

可以看到test2和test1的耗时接近5：2，这是一个合理的结果，并且可以看的很清楚耗时到底在哪里。

分析3

为了进一步简化可以只考虑用户空间的call-graph：

perf record -F max --call-graph fp -- ./testPerf

结果是类似的。

分析4

为了进一步说明情况，我们修改代码：

#include <iostream>
using namespace std;
void delay() 
{ 
  int i,j; 
  for(i = 0; i < 1000000; i++) 
    j=i;
   //std::cout << " j is " << j << std::endl;
} 
 
void test1() 
{ 
  int i; 
  for(i=0 ; i < 20; i++) 
    delay(); 
} 
 
void test2() 
{ 
  int i,k;
  for(i = 0; i< 50000000; i++)
    k = i;
  for(i = 0; i< 50; i++) 
    delay(); 
} 
 
int main(void) 
{ 
  std::cout << "begin: " << std::endl;
  test1(); 
  test2(); 
  std::cout << "finish!" << std::endl;
}

分析效果图如下：