diff --git a/translated/tech/20141112 How to Debug CPU Regressions Using Flame Graphs.md b/published/20141112 How to Debug CPU Regressions Using Flame Graphs.md similarity index 94% rename from translated/tech/20141112 How to Debug CPU Regressions Using Flame Graphs.md rename to published/20141112 How to Debug CPU Regressions Using Flame Graphs.md index 6be6bb8e8b..aad7cb5e0b 100644 --- a/translated/tech/20141112 How to Debug CPU Regressions Using Flame Graphs.md +++ b/published/20141112 How to Debug CPU Regressions Using Flame Graphs.md @@ -2,7 +2,7 @@ ================================================================================ 你能快速定位CPU性能回退的问题么？ 如果你的工作环境非常复杂且变化快速，那么使用现有的工具是来定位这类问题是很具有挑战性的。当你花掉数周时间把根因找到时，代码已经又变更了好几轮，新的性能问题又冒了出来。 -辛亏有了[CPU火焰图][1]（flame graphs）,CPU使用率的问题一般都比较好定位。但要处理性能回退问题，就要在修改前后的火焰图间，不断切换对比，来找出问题所在，这感觉就是像在太阳系中搜寻冥王星。虽然，这种方法可以解决问题，但我觉得应该会有更好的办法。 +幸亏有了[CPU火焰图][1]（flame graphs），CPU使用率的问题一般都比较好定位。但要处理性能回退问题，就要在修改前后的火焰图之间，不断切换对比，来找出问题所在，这感觉就是像在太阳系中搜寻冥王星。虽然，这种方法可以解决问题，但我觉得应该会有更好的办法。 所以，下面就隆重介绍**红/蓝差分火焰图（red/blue differential flame graphs）**： @@ -14,7 +14,7 @@ 这张火焰图中各火焰的形状和大小都是和第二次抓取的profile文件对应的CPU火焰图是相同的。（其中，y轴表示栈的深度，x轴表示样本的总数，栈帧的宽度表示了profile文件中该函数出现的比例，最顶层表示正在运行的函数，再往下就是调用它的栈） -在下面这个案例展示了，在系统升级后，一个工作负载的CPU使用率上升了。 下面是对应的CPU火焰图（[SVG格式][4]） +在下面这个案例展示了，在系统升级后，一个工作载荷的CPU使用率上升了。 下面是对应的CPU火焰图（[SVG格式][4]）

@@ -22,7 +22,7 @@ 通常，在标准的火焰图中栈帧和栈塔的颜色是随机选择的。 而在红/蓝差分火焰图中，使用不同的颜色来表示两个profile文件中的差异部分。 -在第二个profile中deflate_slow()函数以及它后续调用的函数运行的次数要比前一次更多，所以在上图中这个栈帧被标为了红色。可以看出问题的原因是ZFS的压缩功能被使能了，而在系统升级前这项功能是关闭的。 +在第二个profile中deflate_slow()函数以及它后续调用的函数运行的次数要比前一次更多，所以在上图中这个栈帧被标为了红色。可以看出问题的原因是ZFS的压缩功能被启用了，而在系统升级前这项功能是关闭的。 这个例子过于简单，我甚至可以不用差分火焰图也能分析出来。但想象一下，如果是在分析一个微小的性能下降，比如说小于5%，而且代码也更加复杂的时候，问题就为那么好处理了。 @@ -69,7 +69,9 @@ difffolded.p只能对“折叠”过的堆栈profile文件进行操作，折叠 在上面的例子中"func_a()->func_b()->func_c()" 代表调用栈，这个调用栈在profile1文件中共出现了31次，在profile2文件中共出现了33次。然后，使用flamegraph.pl脚本处理这3列数据，会自动生成一张红/蓝差分火焰图。 ### 其他选项 ### + 再介绍一些有用的选项： + **difffolded.pl -n**：这个选项会把两个profile文件中的数据规范化，使其能相互匹配上。如果你不这样做，抓取到所有栈的统计值肯定会不相同，因为抓取的时间和CPU负载都不同。这样的话，看上去要么就是一片红（负载增加），要么就是一片蓝（负载下降）。-n选项对第一个profile文件进行了平衡，这样你就可以得到完整红/蓝图谱。 **difffolded.pl -x**: 这个选项会把16进制的地址删掉。 profiler时常会无法将地址转换为符号，这样的话栈里就会有16进制地址。如果这个地址在两个profile文件中不同，这两个栈就会认为是不同的栈，而实际上它们是相同的。遇到这样的问题就用-x选项搞定。 @@ -77,6 +79,7 @@ difffolded.p只能对“折叠”过的堆栈profile文件进行操作，折叠 **flamegraph.pl --negate**: 用于颠倒红/蓝配色。 在下面的章节中，会用到这个功能。 ### 不足之处 ### + 虽然我的红/蓝差分火焰图很有用，但实际上还是有一个问题：如果一个代码执行路径完全消失了，那么在火焰图中就找不到地方来标注蓝色。你只能看到当前的CPU使用情况，而不知道为什么会变成这样。 一个办法是，将对比顺序颠倒，画一个相反的差分火焰图。例如： @@ -95,12 +98,13 @@ difffolded.p只能对“折叠”过的堆栈profile文件进行操作，折叠 这样，把前面生成diff2.svg一并使用，我们就能得到： -- **diff1.svg**: 宽度是以修改前profile文件为基准, 颜色表明将要发生的情况 -- **diff2.svg**: 宽度以修改后的profile文件为基准，颜色表明已经发生的情况 +- **diff1.svg**: 宽度是以修改前profile文件为基准，颜色表明将要发生的情况 +- **diff2.svg**: 宽度是以修改后profile文件为基准，颜色表明已经发生的情况 如果是在做功能验证测试，我会同时生成这两张图。 ### CPI 火焰图 ### + 这些脚本开始是被使用在[CPI火焰图][8]的分析上。与比较修改前后的profile文件不同，在分析CPI火焰图时，可以分析CPU工作周期与停顿周期的差异变化，这样可以凸显出CPU的工作状态来。 ### 其他的差分火焰图 ### @@ -110,6 +114,7 @@ difffolded.p只能对“折叠”过的堆栈profile文件进行操作，折叠 也有其他人做过类似的工作。[Robert Mustacchi][10]在不久前也做了一些尝试，他使用的方法类似于代码检视时的标色风格：只显示了差异的部分，红色表示新增（上升）的代码路径，蓝色表示删除（下降）的代码路径。一个关键的差别是栈帧的宽度只体现了差异的样本数。右边是一个例子。这个是个很好的主意，但在实际使用中会感觉有点奇怪，因为缺失了完整profile文件的上下文作为背景，这张图显得有些难以理解。 [![](http://www.brendangregg.com/blog/images/2014/corpaul-flamegraph-diff.png)][12] + Cor-Paul Bezemer也制作了一种差分显示方法[flamegraphdiff][13]，他同时将3张火焰图放在同一张图中，修改前后的标准火焰图各一张，下面再补充了一张差分火焰图，但栈帧宽度也是差异的样本数。 上图是一个[例子][14]。在差分图中将鼠标移到栈帧上，3张图中同一栈帧都会被高亮显示。这种方法中补充了两张标准的火焰图，因此解决了上下文的问题。 我们3人的差分火焰图，都各有所长。三者可以结合起来使用：Cor-Paul方法中上方的两张图，可以用我的diff1.svg 和 diff2.svg。下方的火焰图可以用Robert的方式。为保持一致性，下方的火焰图可以用我的着色方式：蓝->白->红。 @@ -128,7 +133,7 @@ via: http://www.brendangregg.com/blog/2014-11-09/differential-flame-graphs.html 作者：[Brendan Gregg][a] 译者：[coloka](https://github.com/coloka) -校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID) +校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创翻译，[Linux中国](http://linux.cn/) 荣誉推出