perf-prof

name	perf-prof
metadata	{"version":"0.2.0","source":"https://github.com/OpenCloudOS/perf-prof.git"}
description	使用perf-prof进行Linux系统问题分析。perf-prof是基于perf_event的系统级分析工具，事件在内存中实时处理，可长期运行。触发场景：(1) CPU使用率高、热点分析 (2) 进程状态异常(D/S状态多) (3) 延迟抖动、响应慢 (4) 内存泄露或增长异常 (5) 块设备IO慢 (6) 虚拟机性能问题 (7) 事件聚合统计 (8) 自定义脚本分析。核心分析器：profile(CPU采样)、task-state(进程状态)、multi-trace(延迟分析)、kmemleak(内存泄露)、blktrace(IO延迟)、top/sql(聚合统计)、kvm-exit(虚拟化退出)、rundelay(调度延迟)、syscalls(系统调用耗时)、python(自定义脚本分析)。适用于：性能问题定位、内核/应用开发调试、学习理解Linux内核机制（调度、内存、IO、中断等）。

perf-prof 系统性能分析

概述

perf-prof 是一个Linux系统级性能分析工具，基于perf_event在内存中实时处理事件。本技能提供使用perf-prof分析系统问题的工作流程和方法。

安装

使用前先检查 perf-prof 是否已安装：

which perf-prof && perf-prof --version

如果系统中没有 perf-prof 二进制文件，需要询问用户确认是否可以下载源码并编译安装，然后执行以下步骤：

# 1. 下载源码
git clone https://github.com/OpenCloudOS/perf-prof.git
cd perf-prof

# 2. 安装依赖包
yum install -y xz-devel elfutils-libelf-devel libunwind-devel python3-devel

# 3. 编译
make

# 4. 验证安装
./perf-prof --version

核心分析流程

第一步：确定问题类型

• 确定系统级问题：使用mpstat、top、vmstat等系统工具确认问题类型
• 确定分析领域：CPU性能分析、内存分析、进程调度分析、I/O性能分析、虚拟化分析、硬件性能监控、中断与死锁、事件跟踪
• 确定分析技术：采样分析、计数分析、聚合分析、延迟分析、进程状态分析、断点分析、联合分析

操作步骤：

1. 使用系统工具初步诊断（可选）：

   top -1                    # 查看CPU使用率、进程状态
   mpstat -P ALL 1           # 查看各CPU利用率
   vmstat 1                  # 查看内存、IO、CPU综合状态
   iostat -x 1               # 查看磁盘IO
   

2. 根据决策树选择分析器：

   系统问题
   ├── CPU相关
   │   ├── CPU使用率高 → profile (采样分析)
   │   ├── 进程运行时间统计 → top (sched_stat_runtime)
   │   └── CPU上运行进程监控 → oncpu
   ├── 调度相关
   │   ├── 进程状态分析(R/S/D) → task-state
   │   ├── 调度延迟分析 → rundelay
   │   └── 唤醒延迟分析 → multi-trace
   ├── 内存相关
   │   ├── 内核内存泄露 → kmemleak
   │   ├── 内存分配统计 → kmemprof
   |   ├── 缺页异常 → page-faults
   |   ├── 跟踪内存写入 → breakpoint
   |   └── 读取内核内存 → kcore
   ├── IO相关
   │   └── 块设备延迟 → blktrace
   ├── 系统调用
   │   └── 系统调用耗时 → syscalls
   ├── 虚拟化
   │   └── KVM退出延迟 → kvm-exit
   ├── 硬件相关
   |   ├── 断点分析 → breakpoint
   |   └── 硬件状态 → tlbstat、llcstat、hwstat
   ├── 事件计数
   |   ├── 高频计数、微突发检测 → hrcount
   |   └── 低频计数 → stat
   ├── 通用事件追踪 → trace
   └── 自定义脚本分析 → python
   

第一步(续)：问题定界 - 用户态 vs 内核态 - Guest vs Host

如有必要，在选择具体分析器之前，先通过定界分析确定问题发生在用户态还是内核态，Guest还是Host：

定界分析路径：

问题定界
├── 方法1：syscalls分析系统调用耗时
│   ├── 系统调用耗时高 → 内核态问题 → 进入内核分析路径
│   └── 系统调用耗时低 → 用户态问题 → 进入用户态分析路径
│
├── 方法2：task-state分析进程运行状态
|   ├── R状态(Running)占比高 → 用户态CPU消耗 → 进入用户态分析路径
|   ├── S状态(Sleeping)占比高 → 等待唤醒 → 分析唤醒源
|   ├── D状态(Disk Sleep)占比高 → IO/锁等待 → 进入内核分析路径
|   └── RD状态(Runnable)占比高 → 调度延迟 → 进入内核分析路径
|
└── 方法3：kvm-exit分析虚拟化退出耗时
    ├── 虚拟化退出耗时高 → Host问题 → 进入内核分析路径
    └── 虚拟化退出耗时低 → Guest问题 → 进入Guest内分析

内核态问题分析路径：

# 1. 调度延迟分析
# 2. 系统调用深入分析：哪个系统调用慢，系统调用内发生的进程切换等
# 3. IO延迟分析
# 4. 内核热点采样
# 5. 虚拟化退出耗时分析

用户态问题分析路径：

# 1. 用户态CPU热点采样
# 2. 用户态函数追踪（添加uprobe点）
# 3. 用户态函数耗时分析
# 4. 业务层面分析：结合业务日志、应用metrics等

第二步：选择分析器（可多选）

根据问题类型选择对应分析器，必要时选择多个分析器相互验证。

以下分析器有文档，参考references/目录下的详细文档，优先通过第三步获取概要信息及示例：

• profile - CPU采样分析：采样分析内核态/用户态CPU利用率
• top - 键值聚合统计分析：基于事件的键值聚合分析，用于分析系统事件分布和热点
• sql - SQL聚合分析：基于SQLite的事件聚合查询、统计计算、多维度数据透视等复杂分析操作，用于分析系统事件分布和热点。优先使用
• hrcount - 高精度事件计数分析：统计事件发生的频率，利用hrtimer实现毫秒/微秒级计数粒度，仅支持CPU级监控
• stat - 事件计数分析：统计事件发生的频率，支持CPU和进程级监控，与hrcount互补
• task-state - 进程状态分析：跟踪整个系统或进程状态（R,S,D,T,t,I,RD）的耗时分布
• oncpu - CPU进程监控，2种模式：实时监控CPU上运行的进程及其运行时间统计；实时监控进程在哪些CPU上运行及其运行时间统计。
• multi-trace - 多事件关系分析：将复杂的多事件关系转换为两两事件关系进行分析，支持延迟分析(delay)、事件配对分析(pair)
• rundelay - 调度延迟分析：专用于分析进程调度延迟
• syscalls - 系统调用耗时分析：专用于分析系统调用的延迟和错误率
• kmemprof - 内存分配分析：专用于分析内存分配的生命周期，统计内存分配/释放的字节数和堆栈信息
• kmemleak - 内存泄露分析：检测用户态和内核态内存分配器的内存泄漏问题
• blktrace - 块设备IO分析：分析从IO请求创建到完成的整个生命周期，跟踪块设备上的IO延迟
• kvm-exit - KVM虚拟化退出延迟分析：分析KVM虚拟机退出(VM-Exit)到重新进入(VM-Entry)之间的延迟，统计不同退出原因的延迟分布
• trace - 事件追踪与打印：实时跟踪和显示内核/用户空间事件，是最基础和灵活的事件分析工具
• python - Python脚本事件处理：将perf事件转换为PerfEvent对象，通过自定义Python脚本进行灵活分析，支持tracepoint和profiler事件源的联合分析
• breakpoint - 硬件断点分析：利用CPU调试寄存器跟踪指定地址的读写执行，支持x86内核地址写入值解码

以下分析器无文档，必须通过第三步获取概要信息及示例：

• kcore - 读取内核内存：通过/proc/kcore读取内核虚拟地址或符号对应的内存内容，支持hex dump和字符串输出
• expr - 表达式编译器和模拟器：支持复杂的表达式计算，用于事件属性中的复杂计算
• tlbstat - dTLB状态监控：监控数据TLB的命中和缺失情况，用于分析内存访问性能
• llcstat - 最后一级缓存监控：监控LLC（Last Level Cache）的命中和缺失统计
• hwstat - 硬件状态监控：监控CPU cycles和IPC（每周期指令数）等硬件性能指标
• usdt - 用户态静态探针：管理ELF文件中的USDT（User Statically-Defined Tracing）探针，支持list/add/del操作
• kvmmmu - KVM MMU页表观察：观察x86平台KVM虚拟机的MMU页表映射，包括SPTE设置和MMIO标记
• irq-off - 中断关闭检测：使用周期性hrtimer检测中断被关闭的情况，--than阈值应大于--period周期
• hrtimer - 高分辨率条件采样：基于hrtimer周期性采样，根据事件计数表达式条件决定是否输出采样
• page-faults - 缺页异常跟踪：跟踪进程或CPU的缺页异常，支持用户态寄存器采样辅助堆栈分析
• ldlat-stores - Intel存储指令计数：统计Intel平台写内存指令的延迟（MEM_INST_RETIRED.ALL_STORES）
• ldlat-loads - Intel加载延迟统计：统计Intel平台读内存指令的延迟（MEM_TRANS_RETIRED.*），可设置延迟阈值
• num-dist - 数值分布分析：分析事件字段数值的分布情况，支持热图输出和调用图
• percpu-stat - 精选事件统计：统计预置的系统关键事件（上下文切换、中断、软中断、定时器、KVM退出、网络收发、内存、文件系统、系统调用、CPU空闲等）
• watchdog - Hard Lockup和Soft Lockup检测：基于NMI watchdog检测系统硬死锁和软死锁情况
• cpu-util - CPU利用率报告：报告CPU在Guest/Host、用户态/内核态的利用率分布，基于profile实现
• split-lock - x86分裂锁检测：检测跨缓存行的锁操作（Super Queue lock splits），会严重影响性能
• misc - 杂项跟踪：跟踪内核符号注册/注销、BPF程序加载/卸载、cgroup事件、内核代码自修改等
• nested-trace - 嵌套事件分析：分析嵌套事件（如函数调用、中断等），基于multi-trace实现
• bpf:kvm_exit - KVM退出延迟BPF分析：在内核态处理kvm_exit和kvm_entry事件生成bpf:kvm_exit事件，提供详细的延迟分解
• event-care - 事件丢失和乱序关注：监控事件的丢失和乱序情况

功能分类

按功能领域分类

• CPU性能分析：profile,cpu-util,oncpu
• 内存分析：kmemleak,kmemprof,page-faults
• 进程调度分析：task-state,rundelay,oncpu
• I/O性能分析：blktrace
• 虚拟化分析：kvm-exit,kvmmmu,bpf:kvm_exit
• 硬件性能监控：hwstat,llcstat,tlbstat,split-lock,ldlat-stores,ldlat-loads,breakpoint
• 中断与死锁：irq-off,watchdog
• 数据分析：sql,python,trace
• 辅助工具：expr,misc,kcore,list,usdt,help

按分析技术分类

• 采样分析：profile
• 计数分析：hrcount,stat,percpu-stat,hrtimer,num-dist
  • 高精度计数：hrcount
  • 低精度计数：stat
• 聚合分析：top,sql
• 延迟分析：multi-trace,nested-trace
  • 调度延迟：rundelay
  • 系统调用耗时：syscalls
  • IO延迟：blktrace
  • 虚拟化退出耗时：kvm-exit
• 状态监控：task-state,oncpu
  • 进程状态：task-state
• 追踪分析：trace
• 脚本分析：python
• 断点分析：breakpoint
• 联合分析：multi-trace,trace,python

按事件依赖程度分类

• 无事件依赖类：misc,kcore,list,usdt,help
• 内建事件类：tlbstat,llcstat,hwstat,breakpoint,kvmmmu,irq-off,page-faults,ldlat-stores,ldlat-loads,oncpu,blktrace,kvm-exit,percpu-stat,watchdog,task-state,cpu-util,profile,split-lock
• 自定义事件类：expr,stat,hrcount,event-care,hrtimer,rundelay,nested-trace,syscalls,kmemprof,multi-trace,top,num-dist,kmemleak,trace,sql,python

ebpf类 bpf:kvm_exit

第三步：查看帮助与文档

操作步骤：

1. 查看分析器帮助：

   perf-prof <profiler> -h
   

   帮助信息包含：

   • 概要信息（关键原理）
   • EXAMPLES示例（关键参考）
   • 支持的选项参数及其含义
   • 是否需要-e事件选项

2. 阅读分析器文档： 参考references/目录下对应的md文档，获取详细用法和典型场景。

3. 判断事件需求：

   分析器类型判断：
   ├── 内建事件类（无需-e选项）→ 直接跳转第六步
   │   例如：profile, task-state, blktrace, kvm-exit, oncpu
   └── 自定义事件类（需要-e选项，或其他需要事件的选项）→ 继续确定事件选项要求
       例如：trace, top, multi-trace, kmemleak, sql
   

4. 确定事件选项要求

   • 使用 -e, --event 选项指定事件
     • 只允许一个-e选项，多个事件使用逗号分隔，事件顺序无要求。
     • 允许多个-e选项，多个-e选项的顺序有不同含义。例如：multi-trace, rundelay, syscalls, kmemprof
     • -e选项使用固定事件（属性可调，可扩充untraced事件）。例如：rundelay
     • -e选项使用固定事件（过滤器可调）。例如：syscalls
   • 使用 --alloc/--free 选项指定事件。只有kmemleak使用

示例：

# 查看profile分析器帮助
perf-prof profile -h

# 查看top分析器帮助（需要-e选项）
perf-prof top -h

第四步：选择事件

操作步骤：

1. 列出系统事件：

   # 列出所有tracepoint事件
   perf-prof list
   
   # 按类别筛选事件
   perf-prof list | grep "^sched:"    # 调度相关
   perf-prof list | grep "^kmem:"     # 内存相关
   perf-prof list | grep "^block:"    # 块设备相关
   perf-prof list | grep "^syscalls:" # 系统调用相关
   

2. 查看事件字段：

   # 查看事件的字段定义（用于配置过滤器和表达式）
   perf-prof trace -e <sys:name> help
   
   # 示例：查看sched_wakeup事件字段
   perf-prof trace -e sched:sched_wakeup help
   

3. 常用事件速查：

   分析场景	推荐事件	关键字段
   进程唤醒	sched:sched_wakeup	pid, comm, prio, target_cpu
   进程切换	sched:sched_switch	prev_pid, next_pid, prev_comm, next_comm
   运行时间	sched:sched_stat_runtime	pid, comm, runtime
   内存分配	kmem:kmalloc	ptr, bytes_alloc, call_site
   内存释放	kmem:kfree	ptr
   软中断	irq:softirq_entry/exit	vec
   系统调用	raw_syscalls:sys_enter/exit	id

4. 动态探针（当系统事件不满足需求时）：

   # kprobe - 内核函数探针（bpftrace 风格）
   -e 'kprobe:try_to_wake_up'                  # 挂到内核符号
   -e 'kprobe:try_to_wake_up+8'                # 符号内偏移
   -e 'kprobe:kvm:vcpu_load'                   # 指定内核模块（module:fn）
   -e 'kprobe:0xffffffff810bc4c0'              # 使用绝对地址（不能与 +off 同时用）
   
   # kretprobe - 内核函数返回探针（不支持 +off）
   -e 'kretprobe:try_to_wake_up'
   -e 'kretprobe:kvm:vcpu_load'
   -e 'kretprobe:0xffffffff810bc4c0'
   
   # uprobe - 用户态函数探针（bpftrace 风格，BINARY 直接写路径，无需 @"..."）
   -e 'uprobe:/lib64/libc.so.6:printf'         # 挂到符号
   -e 'uprobe:/lib64/libc.so.6:printf+16'      # 符号内偏移
   -e 'uprobe:/lib64/libc.so.6:0x123abc'       # 直接使用文件偏移
   # 若符号在二进制中不唯一（多版本 / 同名 static），会列出所有候选偏移并拒绝启动，
   # 按提示改用 uprobe:BINARY:0x<offset> 精确指定即可。
   
   # uretprobe - 用户态函数返回探针（不支持 +off）
   -e 'uretprobe:/lib64/libc.so.6:printf'
   -e 'uretprobe:/lib64/libc.so.6:0x123abc'
   

5. 新增动态探针（当系统事件不满足要求且动态探针无法使用或需要增加参数时）：

   通过 /sys/kernel/debug/tracing/kprobe_events 和 /sys/kernel/debug/tracing/uprobe_events 文件手动新增探针。

   判断新增的动态探针是内核态的还是用户态的。

   详细文档：

   • kprobe_events.md - 内核态探针
   • uprobe_events.md - 用户态探针

6. 延迟分析：选择事件原则：

   • 确定延迟路径的起点事件、中间事件（可以没有）、终点事件
   • 确定延迟路径的上下文：所选事件是在线程上下文还是CPU上下文执行

第五步：配置事件过滤器和属性

根据分析需求，使用下方 事件选择语法 配置事件。

配置流程：

1. 确定事件格式：参考 基本格式 选择事件类型

   • tracepoint事件：sys:name
   • 动态探针：kprobe[:module]:fn[+off]、kprobe:0xADDR、uprobe:BINARY:fn[+off]、uprobe:BINARY:offset（bpftrace 风格）

2. 配置过滤器（可选，内核态执行）： 参考 过滤器语法 和 Event_filtering.md

   # 格式：sys:name/filter/
   -e 'sched:sched_wakeup/pid>1000 && prio<10/'
   -e 'sched:sched_wakeup/comm~"java*"/'
   

   • 事件有过滤器时，-e选项必须要使用单引号。避免与bash的运算符冲突。

3. 配置属性（可选，用户态处理）： 参考 事件属性 选择所需属性

   # 格式：sys:name/filter/ATTR/ATTR/
   -e 'sched:sched_wakeup//stack/'                    # 无过滤器，有属性
   -e 'sched:sched_wakeup/pid>1000/stack/alias=wk/'   # 过滤器 + 属性
   

4. 配置表达式（可选，复杂计算）： 参考 expr.md

   # 1. 查看expr帮助
   perf-prof expr -h
   
   # 2. 属性值使用表达式
   -e 'sched:sched_stat_runtime//top-by=(runtime/1000)/'
   -e 'sched:sched_wakeup//key=(prio<100?pid:0)/'
   

   • 事件属性使用表达式时，必须使用括号包含整个表达式部分。避免除法运算符被作为属性分隔符。

5. 延迟分析：配置key属性（可选，仅用于multi-trace）： key属性用来关联延迟路径上的事件。只有相同key的事件才可以计算延迟。

   Key选择的本质问题：你希望延迟路径上的事件如何关联在一起？

   从事件上下文理解Key选择

   每个事件发生时，都有两个基本上下文：

   • CPU上下文：事件发生在哪个CPU上
   • 线程上下文：事件发生在哪个线程上（common_pid）

   核心问题：延迟路径上，上下文是否变化？

   上下文变化情况	Key选择	典型场景
   同CPU、同线程	默认（按CPU）或不指定	软中断、hardirq
   可能跨CPU、同线程	-k common_pid 或 -p/-t	系统调用（线程可能迁移）
   跨线程、可能跨CPU	key=资源标识	调度延迟、跨进程通信

   Key的作用 = 在"上下文可能变化"的情况下，找到"不变的关联标识"

   Key选择判断流程

   问：延迟路径上的事件，线程上下文是否相同？
   
   是 → 问：CPU上下文是否相同？
        │
        ├── 是 → 不需要key（默认按CPU）
        │        例：软中断、本地定时器
        │
        └── 否 → key=common_pid，需要 --order
                 例：系统调用（线程可能迁移）
   
   否 → 必须用"业务字段"作为key，需要 --order
        问：什么东西从起点事件"传递"到终点事件？
        │
        ├── 进程ID → key=pid相关字段
        │   例：调度（pid → next_pid）
        │
        ├── 资源指针 → key=ptr/address
        │   例：内存分配（kmalloc.ptr → kfree.ptr）
        │
        └── 请求标识 → key=request_id/bio
            例：I/O请求（提交 → 完成）
   

   注意：

   • rundelay不需要设置key属性，内部会自动设置
   • syscalls不需要设置key属性，内部会自动设置
   • key值只能是一个u64的数值，需要多个字段组合成一个复合的key时，需要使用表达式

常用属性速查：

属性	用途	适用分析器
stack	启用调用栈	所有支持堆栈的分析器
alias=str	事件别名	top, multi-trace, sql
key=EXPR	关联键	multi-trace, top
top-by=EXPR	排序字段	top
ptr=EXPR	指针字段	kmemleak
size=EXPR	大小字段	kmemleak, kmemprof
batch=N	每N个事件立即处理	需要实时处理事件时使用

完整属性列表参考 事件属性。

第六步：执行分析与输出解读

通用选项参数：

-m, --mmap-pages    # perf ringbuffer大小(页数)
-i, --interval <ms> # 输出间隔
-C, --cpus          # 监控指定的cpu
-p, --pids          # 监控指定的进程
-o, --output <file> # 把stdout/stderr重定向到文件
--watermark <0-100> # 唤醒perf-prof的水位，设置可降低工具自身的cpu消耗
--perins            # 按每个实例独立输出统计结果（见"--perins：按实例统计"小节）

根据分析器类型选择执行流程：

6.1 延迟分析流程（multi-trace、syscalls、rundelay、blktrace、kvm-exit等）

延迟分析采用渐进式分析，从统计概览逐步深入到细节：

步骤1：基础统计（了解延迟分布）

# 先执行基础统计，周期性输出延迟分布
perf-prof <profiler> [事件选项] -i 1000 --order

# 示例：系统调用延迟统计
perf-prof syscalls -e raw_syscalls:sys_enter -e raw_syscalls:sys_exit -i 1000

# 示例：调度延迟统计
perf-prof rundelay -e sched:sched_wakeup*,sched:sched_switch -e sched:sched_switch -p <pid> -i 1000

# 示例：块设备IO延迟统计
perf-prof blktrace -d /dev/sda -i 1000

解读输出：关注延迟分布（min/avg/max）、P99等百分位数，确定异常阈值。重点关注max等大的延迟毛刺。

阈值设置原则：

• 先用p99的值作为阈值，避免大量输出，占用模型上下文。

步骤2：阈值过滤（聚焦异常事件）

# 根据步骤1的统计结果，设置--than参数过滤超过阈值的事件，避免设置的阈值过小造成大量输出。
perf-prof <profiler> [事件选项] -i 1000 --order --than <threshold>

解读输出：统计异常事件数量和分布，确认问题严重程度。

步骤3：细节跟踪（定位根因）

# 加上--detail参数，筛选并输出异常事件范围内的中间事件
perf-prof <profiler> [事件选项] -i 1000 --order --than <threshold> --detail=<samecpu>

解读输出：分析每个异常事件的时间戳、进程、堆栈等信息，定位根因。

步骤4：丰富细节（定位根因）

# 针对multi-trace、syscalls、rundelay：加上untraced事件，打开堆栈，还原延迟范围内的中间细节
perf-prof <profiler> -e <event> -e <event,event//untraced/stack/> -i 1000 --order --than <threshold> --detail=<samecpu>

解读输出：分析延迟范围的中间细节，定位根因。

6.2 其他分析器执行流程

# 直接执行，周期性输出统计结果
perf-prof <profiler> [事件选项] -i 1000 [其他选项]

6.3 输出解读与迭代

分析输出：
├── 问题定位清晰 → 完成分析
├── 出现事件丢失(stderr出现：lost xx events on) → 调整-m参数增加ringbuffer，或使用-o输出到文件避免终端瓶颈，重新执行
├── 延迟分析需要深入 → 按6.1流程逐步添加--than和--detail参数
├── 需要更细粒度 → 调整选项参数/过滤器/阈值，重新执行
├── 输出量太大 → 立即结束命令，调整选项参数/增加过滤器/调大阈值，重新执行
├── 需要不同视角 → 返回第二步，选择其他分析器
|   └── 分析延迟根因 → multi-trace
└── 需要关联分析 → 使用multi-trace进行联合分析

选项参数妙用

选项参数分为三类：

• 通用选项：适用于所有分析器，控制事件采集和输出行为
• 过滤器选项：在内核态/用户态过滤事件，减少数据量
• 分析器特定选项：每个分析器独有的选项，通过 -h 查看

以下记录几个关键通用选项的使用技巧。

--watermark：事件送达时效控制

--watermark <0-100> 控制内核何时唤醒 perf-prof 读取 ringbuffer。值为 ringbuffer 大小的百分比，写满该比例时唤醒用户态。

核心权衡：实时性 vs CPU开销

值	行为	适用场景
0	每个事件立即唤醒	需要实时处理事件的场景
1-25	低水位，较快唤醒	对时效有一定要求
50（默认附近）	平衡	一般统计分析
75-100	高水位，批量唤醒	高频事件聚合统计，降低 perf-prof 自身 CPU 消耗

什么场景需要实时处理事件（--watermark 0）：

• 事件处理时需要读取进程运行时信息（如 /proc/<pid>/cmdline、/proc/<pid>/status），进程可能随时退出
• 需要在事件发生后立即执行某些动作（如触发告警、发送信号）
• 分析短命进程（如 ps、grep 等执行仅几毫秒的命令）

什么场景不需要实时处理：

• 纯统计计数（top、stat、hrcount）
• 延迟分析只关注统计分布（multi-trace 的周期输出）
• 事件字段本身包含所有需要的信息，无需读取外部状态

与 batch=N 事件属性的关系：

• --watermark 是全局选项，对所有事件生效，按 ringbuffer 字节量控制唤醒
• batch=N 是 per-event 属性，按事件个数控制唤醒（如 batch=1 表示每个事件立即处理）
• 当某个事件设置了 batch=N，该事件不受 --watermark 控制，独立按事件计数唤醒
• 混合使用：大部分事件用 --watermark 降低开销，个别需要实时处理的事件用 batch=1

--order：事件排序

--order 启用基于时间戳的事件排序。多 CPU 系统上，不同 CPU 的 ringbuffer 独立投递，事件到达用户态可能乱序。启用排序会引入一定的性能开销，非必要不使用。

排序原理： --order 不引入额外的缓冲区，而是直接在各 CPU 的 ringbuffer 上做堆排序。当某个 ringbuffer 被唤醒时，以该 ringbuffer 最新事件的时间戳作为排序边界，将所有 ringbuffer 中早于该时间的事件按序投递给分析器。因此排序的时效性取决于 --watermark 的配置——水位越低，排序边界推进越快。

何时需要 --order：

排序的核心判断依据：事件是否需要时序分析，且可能来自不同的 ringbuffer（实例）。

场景	是否需要	原因
事件需要时序分析，跨多实例	必须	不同 ringbuffer 投递可能乱序
事件需要时序分析，单实例（-C 0 或 -t tid）	不需要	单 ringbuffer，天然有序
事件相互独立，用于计数/聚合/统计	不需要	不依赖事件顺序

判断流程：

问：事件是否需要时序分析（延迟配对、因果顺序、按时间打印）？
│
├── 否 → 不需要 --order
│        例：计数、聚合、独立事件统计
│
└── 是 → 问：事件是否可能来自不同的 ringbuffer（多实例）？
         │
         ├── 否（单实例：-C 0、-t tid） → 不需要 --order
         │
         └── 是（多 CPU 或多线程） → 需要 --order

原则： blktrace、kvmmmu、task-state 默认启用排序，无需手动指定。

--mmap-pages（-m）：ringbuffer 大小

-m <pages> 设置 perf ringbuffer 大小，单位为页（4KB/页）。值必须为 2 的幂次方。

注意： 这是每个实例分配的页数。实例由 -C（CPU）或 -p/-t（进程/线程）决定（详见"--perins：按实例统计"）。总内存消耗 = 实例数 × -m × 4KB。

核心权衡：perf-prof 自身内存消耗 vs 事件丢失

值	内存/实例	适用场景
1	4KB	极低频事件，节省内存
8	32KB	低频事件（每秒几十个）
32	128KB	一般场景
128	512KB	高频事件（每秒数千个）
256+	1MB+	突发大量事件、带堆栈的事件

调整原则：

当 stderr 出现事件丢失警告时，需要增大 -m 值：

• 非 verbose 模式：profiler: lost N events (total)
• verbose 模式（-v）：profiler: lost N events on CPU #X 或 profiler: lost N events on thread #X

应对事件丢失的手段：

• 增大 -m 值（翻倍尝试：32 → 64 → 128）
• 使用 -o 输出到文件，避免终端成为瓶颈
• 增加过滤器减少事件量
• 降低 --watermark 加速消费

--perins：按实例统计

--perins 是 "per instance" 的缩写，启用后会显示每个实例的独立统计结果。

实例的含义： 由 -C（CPU）或 -p/-t（进程/线程）决定：

• 绑定到 CPU 时（-C 0-3），每个 CPU 是一个实例，显示每个 CPU 的统计
• 绑定到进程/线程时（-p/-t），每个线程是一个实例，显示每个线程的统计

默认行为： 不指定 --perins 时，所有实例的数据汇总为一个统计结果输出。

适用场景：

• 排查单个 CPU 异常（如某个 CPU 事件量远高于其他 CPU）
• 对比不同线程的行为差异

事件选择语法

基本格式

EVENT,EVENT,...
EVENT: sys:name[/filter/ATTR/ATTR/.../]
      profiler[/option/ATTR/ATTR/.../]
      kprobe[:module]:fn[+off][/filter/ATTR/ATTR/.../]
      kprobe:0xADDR[/filter/ATTR/ATTR/.../]
      kretprobe[:module]:fn[/filter/ATTR/ATTR/.../]
      kretprobe:0xADDR[/filter/ATTR/ATTR/.../]
      uprobe:BINARY:fn[+off][/filter/ATTR/ATTR/.../]
      uprobe:BINARY:offset[/filter/ATTR/ATTR/.../]
      uretprobe:BINARY:fn[/filter/ATTR/ATTR/.../]
      uretprobe:BINARY:offset[/filter/ATTR/ATTR/.../]
filter: trace events filter

过滤器语法

• 数值比较：==, !=, <, <=, >, >=, &
• 字符串匹配：==, !=, ~(通配符)
• 逻辑组合：&&, ||, ()

事件属性

• stack - 为指定的事件打开堆栈
• max-stack=int - 指定堆栈的深度
• alias=str - 事件别名，只用于hrcount, hrtimer, multi-trace, num-dist, top, sql
• batch=N - 每批处理N个事件，N=1表示每个事件立即处理，默认使用watermark策略。用于需要实时处理事件的场景（如读取短命进程的/proc信息）
• cpus=cpu[-cpu] - 指定事件Attach到单独的cpu列表，与-C, --cpus指定的cpu列表取交集
• top-by=EXPR - 增加top显示字段，参与输出排序，只用于top
• top-add=EXPR - 增加top显示字段，不用于输出排序，只用于top
• comm=EXPR - 计算显示的进程名，只用于top
• ptr=EXPR - 计算内存分配返回的指针，用于内存分配事件，只用于kmemleak
• size=EXPR - 计算内存分配的字节，用于内存分配事件，只用于kmemleak, kmemprof
• num=EXPR - 计算分析数值分布的数值字段，只用于num-dist
• key=EXPR - 设置关联键字段，只用于multi-trace, top
• printkey=EXPR - 打印key值，使用'key'作为变量，只用于multi-trace, top（如：printkey=printf("%d",key)）
• role=EXPR - 计算事件的角色，延迟关系中作为起始事件还是结束事件，Bit0置位作为起始事件，Bit1置位作为结束事件，同时置位作为中间事件，只用于multi-trace
• vm=uuid - 指定事件来着某个虚拟机，通过uuid指定，只用于事件传播
• push= - 指定事件广播的位置，只用于事件传播。[IP:]PORT指定事件广播的服务端，chardev事件写到字符设备（如：/push="/dev/virtio-ports/g.|qemu.perf0"/），file事件写入文件
• pull= - 指定事件接受的位置，只用于事件传播。[IP:]PORT指定接收事件的服务端，chardev接收事件的字符设备，file接收事件的文件
• index=field - 指定 SQL的索引字段，只用于 sql
• EXPR - 计算表达式，使用事件的字段作为变量，在用户态计算。执行perf-prof expr -h获得帮助

严格约束

• 使用新的分析器时，必须先执行perf-prof <profiler> -h查看帮助
• 新增动态探针，必须阅读对应的文档，kprobe_events.md或uprobe_events.md

参考文档

详细的分析器文档在 references/ 目录：

• 分析器使用指南：profile.md, top.md, task-state.md, multi-trace.md, hrcount.md, breakpoint.md, python.md等
• 过滤器语法：Event_filtering.md
• 表达式系统：expr.md