文章翻译

原文链接

http://www.brendangregg.com/blog/2018-11-08/flamescope-pattern-recognition.html

FlameScope是一个新的开源性能可视化工具，它使用次秒级偏移热图和火焰图来分析周期活动、方差、扰动。我们在Netflix TechBlog上面，发表了技术文章Netflix FlameScope，以及工具的源代码。火焰图很好理解，次秒级偏移热图理解起来要困难些(我最近发明的它)。FlameScope可以该帮助你理解后者。

总而言之，次秒级偏移热图是这样的：x轴是一整秒，y轴是这一秒里的几分之一秒。这每个几分之一秒都被称作一个桶(或者说盒)，表示这几分之一秒里，事件数量的聚合。盒子颜色深度表示发生的次数，颜色越深表示次数越多。

下图一个真实的CPU上的次秒级偏移热图样本:

这张图中能分析出什么信息来呢？为了能把各种不同模式区分开来展示，我在这篇文章里先画了一些人工合成的样本。实际使用FlameScope工具时，可以选择你的各个模式，还能生成火焰图，显示对应的代码路径(这里我不展示火焰图)。

周期活动

1 . 一个线程，每秒一次

线程在每秒钟内的同样的偏移里醒来，做几毫秒的工作，然后回到睡眠。

2 . 一个线程，两次每秒

每500ms唤醒一次。既可能是两个线程，也可能是一个线程500ms 唤醒一次。

3 . 两个线程

看起来像两个线程均1s唤醒一次

4 . 一个忙等待线程，每秒一次

这个线程做约20ms的工作，然后睡1s。这是一个常见的模式，导致每秒钟唤醒抵消匍匐前进。

5 . 一个忙等待线程,两次每秒

每500ms唤醒一次。有可能是单线程程序，每秒唤醒两次。

6 . 一个计算较密集的忙等线程

斜率高，每秒做更多的工作，大约是80毫秒。

7 . 一个计算较不密集的忙等线程

斜率低，每秒做的工作较少，可能只有几毫秒。

8 . 一个忙等待线程，每5秒钟唤醒一次

现在5秒唤醒一次。

我们可以根据夹角和唤醒的时间间隔，计算每个唤醒的CPU繁忙时间:

busy_time = (1000 ms / (热图行数 时间长度) tan(夹角)

例如45°夹角的线：

busy_time = (1000 ms / (501)) tan(45) = 20ms

方差

9 . cpu利用率100%

这是CPU完全被用满的样子

10 . cpu利用率50%

真实的工作负载更像是这样，是由短请求、随机到达组成的。

11 . cpu利用率25%

相同的工作负载类型，大小在25%。

12 . cpu利用率5%

相同的工作负载类型，大小在5%。

13 . 负载增加

在2分钟的尺度上，负载在变重。

14 . 变化的负荷

每30秒就有5秒的工作负载较重。

扰动

15 . CPU扰动

时不时地所有CPU都满载个100ms。(比如垃圾回收)

16 . CPU阻塞

时不时地所有CPU都空载个100ms。(比如等I/O)

17 . 单线程阻塞

时不时地，只有一个CPU没有idle(表现为粉红色长条，而不是白色长条)。(比如全局锁)

最后这个模式很有趣：它发生在一个当前运行的线程持有一把锁，而其它所有线程都阻塞在这把锁上。

那么该线程在做什么呢？点击FlameScope的粉色线，就能看到此时的火焰图。复杂的性能问题立刻变简单。

总结

你能从这张图中分析出什么结论？

实际使用FlameScope工具时，可以选择你的各个模式，还能生成火焰图，显示对应的代码路径。

我和同事Martin Spier(也是该工具的主开发人员)11月8日在LinkedIn性能meetup上发表演讲。

祝你使用FlameScope愉快，欢迎截图分享你遇到有趣的模式!

Brendan

实践

需要补充的是，作者最新的工作，将强大的Differential Flame Graph也集成到FlameScope中了，现在交互式地在FlameScope上，选择两个测试集以及对应的时间段，对比两个测试组的事件采样。

我在使用FlameScope时，发现并fix了FlameScope的若干bug。也包括Differential Flame Graph跑不起来的一些bug。之后我便用它来进行了一些性能问题的复现。还发现其中一些有趣的模式。

首先，我想分析两个测试组的调度特征。我对他们分别进行了perf sched record采样，并使用FlameScope进行了数据可视化。

性能好的分组

客户端

服务端

性能差的分组

客户端

服务端

我们发现性能差的分组，有大量的调度事件，而且发生地非常均匀。性能好的分组则是周期性地繁忙工作若干毫秒(深红色长条)，我们还能发现背景里有周期性的轻松任务(浅红色长条)

这个对比，给了我们这两个测试集的调度特征一个直观的感受。但看来分析问题需要借助更多的信息。

于是我使用了Differential Flame Graph分析两个测试集的完整调用栈上的采样。

该图便给出一个重要线索，两个测试集最重大的区别，在vfs_write->do_sync_write->sock_aio_write->inet_sendmsg->copy_user_enhanced_fast_string这条路径上。(注意由于内核编译优化等原因，调用路径略有不准确)

性能好的测试组，多调用了很多次copy_user_enhanced_fast_string，性能差测试组的则很少。

之后的工作便于FlameScope关系不大了。这便是我使用FlameScope工具进行测试和性能调优的一个实践。Bredan Gregg大神主导的这个软件，对性能数据阐释的直观性真的太强了~