466
下载量
17
安装量
1
收藏量
★ 5.0
综合评分ⓘ
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：
bash
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：
bash
# 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：
-
使用系统工具初步诊断（可选）： bash
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 -
根据决策树选择分析器： text
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：
text
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：
text
# 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：
text
# 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
- 高精度计数：
- 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
- 调度延迟：
- 状态监控：
task-state,oncpu- 进程状态：
task-state
- 进程状态：
- 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：
-
查看分析器帮助： bash
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
-
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。 -
判断事件需求： text
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 -
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：
bash
# 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：
-
列出系统事件： bash
# 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 -
查看事件字段： bash
# 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 -
常用事件速查： 分析场景推荐事件关键字段进程唤醒sched:sched_wakeuppid, comm, prio, target_cpu进程切换sched:sched_switchprev_pid, next_pid, prev_comm, next_comm运行时间sched:sched_stat_runtimepid, comm, runtime内存分配kmem:kmallocptr, bytes_alloc, call_site内存释放kmem:kfreeptr软中断irq:softirq_entry/exitvec系统调用raw_syscalls:sys_enter/exitid
-
动态探针（当系统事件不满足需求时）： bash
# kprobe - 内核函数探针 -e 'kprobe:try_to_wake_up' # kretprobe - 内核函数返回探针 -e 'kretprobe:try_to_wake_up' # uprobe - 用户态函数探针，二进制路径带有'/'，必须使用双引号 -e 'uprobe:func@"/path/to/binary"' # uretprobe - 用户态函数返回探针，二进制路径带有'/'，必须使用双引号 -e 'uretprobe:func@"/path/to/binary"' -
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
-
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：
-
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:func、uprobe:func@"file"
- tracepoint事件：
-
配置过滤器（可选，内核态执行）： 参考 过滤器语法 和 Event_filtering.md bash
# 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。
-
配置属性（可选，用户态处理）： 参考 事件属性 选择所需属性 bash
# 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 -
配置表达式（可选，复杂计算）： 参考 expr.md bash
# 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。
-
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CPUkey=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 text
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, sqlkey=EXPR关联键multi-trace, toptop-by=EXPR排序字段topptr=EXPR指针字段kmemleaksize=EXPR大小字段kmemleak, kmemprofbatch=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：
bash
-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）
bash
# 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）
bash
# 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）
bash
# 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）
bash
# 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
bash
# 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
text
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：
text
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14KB极低频事件，节省内存832KB低频事件（每秒几十个）32128KB一般场景128512KB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#
bash
EVENT,EVENT,...
EVENT: sys:name[/filter/ATTR/ATTR/.../]
profiler[/option/ATTR/ATTR/.../]
kprobe:func[/filter/ATTR/ATTR/.../]
kretprobe:func[/filter/ATTR/ATTR/.../]
uprobe:func@"file"[/filter/ATTR/ATTR/.../]
uretprobe:func@"file"[/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,sqlbatch=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toptop-add=EXPR- 增加top显示字段，不用于输出排序，只用于topcomm=EXPR- 计算显示的进程名，只用于topptr=EXPR- 计算内存分配返回的指针，用于内存分配事件，只用于kmemleaksize=EXPR- 计算内存分配的字节，用于内存分配事件，只用于kmemleak,kmemprofnum=EXPR- 计算分析数值分布的数值字段，只用于num-distkey=EXPR- 设置关联键字段，只用于multi-trace,topprintkey=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-tracevm=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sqlEXPR- 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
相关推荐
1password
Ssteipetev1.0.1
设置和使用 1Password CLI (op)。适用于：安装 CLI、启用桌面应用集成、登录（单/多账户）、通过 op 读取/注入/运行密钥。
IT 运维与安全
OpenClaw Backup
Aalex3alexv1.0.0
备份与恢复 OpenClaw 数据。适用于创建备份、设置自动备份计划、从备份恢复或管理备份轮转。处理 ~/.openclaw 目录归档并包含适当的排除规则。
IT 运维与安全
MoltGuard - Security & Antivirus & Guardrails
Tthomaslwangv6.8.16
MoltGuard — OpenClaw 安全守卫，由 OpenGuardrails 提供。安装 MoltGuard，保护您和您的用户免受提示注入、数据泄露和恶意攻击。
IT 运维与安全需 API Key
