性能分析工具的分类
性能分析的技术和工具可以分为以下几类：
- Counters
内核维护着各种统计信息，被称为Counters，用于对事件进行计数。例如，接收的网络数据包数量，发出的磁盘I/O请求，执行的系统调用次数。常见的这类工具有：
- vmstat: 虚拟和物理内存统计
- mpstat: CPU使用率统计
- iostat：磁盘的I/O使用情况
- netstat：网络接口统计信息，TCP/IP协议栈统计信息，连接统计信息
- Tracing
Tracing是收集每个事件的数据进行分析。Tracing会捕获所有的事件，因此有比较大的CPU开销，并且可能需要大量存储来保存数据。
常见的Tracing工具有：
- tcpdump: network packet tracing
- blktrace: block I/O tracing
- perf: Linux Performance Events, 跟踪静态和动态探针
- strace: 系统调用tracing
- gdb: 源代码级调试器
- Profiling
Profiling 是通过收集目标行为的样本或快照，来了解目标的特征。Profiling可以从多个方面对程序进行动态分析，如CPU、Memory、Thread、I/O等，其中对CPU进行Profiling的应用最为广泛。
CPU Profiling原理是基于一定频率对运行的程序进行采样，来分析消耗CPU时间的代码路径。可以基于固定的时间间隔进行采样，例如每10毫秒采样一次。也可以设置固定速率采样，例如每秒采集100个样本。
CPU Profiling经常被用于分析代码的热点，比如“哪个方法占用CPU的执行时间最长”、“每个方法占用CPU的比例是多少”等等，然后我们就可以针对热点瓶颈进行分析和性能优化。
Linux上常用的CPU Profiling工具有：
- perf的 record 子命令
- BPF profile
- Monitoring
系统性能监控会记录一段时间内的性能统计信息，以便能够基于时间周期进行比较。这对于容量规划，了解高峰期的使用情况都很有帮助。历史值还为我们理解当前的性能指标提供了上下文。
监控单个操作系统最常用工具是sar（system activity reporter，系统活动报告）命令。sar通过一个定期执行的agent来记录系统计数器的状态，并可以使用sar命令查看它们，例如：
$ sar
Linux 4.15.0-88-generic (mazhen) 03/19/2020 _x86_64_ (4 CPU)
12:53:08 PM LINUX RESTART
12:55:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
01:05:01 PM all 14.06 0.00 10.97 0.11 0.00 74.87
01:15:01 PM all 9.60 0.00 7.49 0.09 0.00 82.83
01:25:01 PM all 0.04 0.00 0.02 0.02 0.00 99.92
01:35:01 PM all 0.03 0.00 0.02 0.01 0.00 99.94本文主要讨论如何使用perf和BPF进行CPU Profiling。
perf
perf最初是使用Linux性能计数器子系统的工具，因此perf开始的名称是Performance Counters for Linux(PCL)。perf在Linux2.6.31合并进内核，位于tools/perf目录下。
随后perf进行了各种增强，增加了tracing、profiling等能力，可用于性能瓶颈的查找和热点代码的定位。
perf是一个面向事件（event-oriented）的性能剖析工具，因此它也被称为Linux perf events (LPE)，或perf_events。
perf的整体架构如下：
perf 由两部分组成：
- perf Tools：perf用户态命令，为用户提供了一系列工具集，用于收集、分析性能数据。
- perf Event Subsystem：Perf Events是内核的子系统之一，和用户态工具共同完成数据的采集。
内核依赖的硬件，比如说CPU，一般会内置一些性能统计方面的寄存器（Hardware Performance Counter），通过软件读取这些特殊寄存器里的信息，我们也可以得到很多直接关于硬件的信息。perf最初就是用来监测CPU的性能监控单元（performance monitoring unit, PMU）的。
perf Events分类
perf支持多种性能事件：
这些性能事件分类为：
- Hardware Events: CPU性能监控计数器performance monitoring counters（PMC），也被称为performance monitoring unit（PMU）
- Software Events: 基于内核计数器的底层事件。例如，CPU迁移，minor faults，major faults等。
- Kernel Tracepoint Events: 内核的静态
Tracepoint，已经硬编码在内核需要收集信息的位置。 - User Statically-Defined Tracing (USDT): 用户级程序的静态
Tracepoint。 - Dynamic Tracing: 用户自定义事件，可以动态的插入到内核或正在运行中的程序。
Dynamic Tracing技术分为两类：- kprobes：对于kernel的动态追踪技术，可以动态地在指定的内核函数的入口和出口等位置上放置探针，并定义自己的探针处理程序。
- uprobes：对于用户态软件的动态追踪技术，可以安全地在用户态函数的入口等位置设置动态探针，并执行自己的探针处理程序。
可以使用perf的list子命令查看当前可用的事件：
$ sudo perf list
List of pre-defined events (to be used in -e):
branch-instructions OR branches [Hardware event]
branch-misses [Hardware event]
bus-cycles [Hardware event]
cache-misses [Hardware event]
cache-references [Hardware event]
cpu-cycles OR cycles [Hardware event]
...
alignment-faults [Software event]
bpf-output [Software event]
context-switches OR cs [Software event]
cpu-clock [Software event]
cpu-migrations OR migrations [Software event]
...
alarmtimer:alarmtimer_cancel [Tracepoint event]
alarmtimer:alarmtimer_fired [Tracepoint event]
alarmtimer:alarmtimer_start [Tracepoint event]
alarmtimer:alarmtimer_suspend [Tracepoint event]
block:block_bio_backmerge [Tracepoint event]
block:block_bio_bounce [Tracepoint event]perf的使用
如果还没有安装perf，可以使用apt或yum进行安装：
sudo apt install linux-tools-$(uname -r) linux-tools-genericperf的功能强大，支持硬件计数器统计，定时采样，静态和动态tracing等。本文只介绍几个常用的使用场景，如果想全面的了解perf的使用，可以参考perf.wiki。
- CPU Statistics
使用perf的stat命令可以收集性能计数器统计信息，精确统计一段时间内 CPU 相关硬件计数器数值的变化。例如：
-> % sudo perf stat dd if=/dev/zero of=/dev/null count=10000000
10000000 0 records in
10000000 0 records out
5120000000 bytes (5.1 GB, 4.8 GiB) copied, 12.2795 s, 417 MB/s
Performance counter stats for 'dd if=/dev/zero of=/dev/null count=10000000':
12280.299325 task-clock (msec) # 1.000 CPUs utilized
16 context-switches # 0.001 K/sec
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
70 page-faults # 0.006 K/sec
41,610,802,323 cycles # 3.388 GHz
20,195,746,887 instructions # 0.49 insn per cycle
3,972,723,471 branches # 323.504 M/sec
90,061,565 branch-misses # 2.27% of all branches
12.280445133 seconds time elapsed- CPU Profiling
可以使用perf record以任意频率收集快照。这通常用于CPU使用情况的分析。
sudo perf record -F 99 -a -g sleep 10
对所有CPU（-a）进行call stacks（-g）采样，采样频率为99 Hertz（-F 99），即每秒99次，持续10秒（sleep 10）。
sudo perf record -F 99 -a -g -p PID sleep 10
对指定进程（-p PID）进行采样。
sudo perf record -F 99 -a -g -e context-switches -p PID sleep 10
perf可以和各种instrumentation points一起使用，以跟踪内核调度程序（scheduler）的活动。其中包括software events和tracepoint event（静态探针）。
上面的例子对指定进程的上下文切换（-e context-switches）进行采样。
- report
perf record的运行结果保存在当前目录的perf.data文件中，采样结束后，我们使用perf report查看结果。
- 交互式查看模式
$ sudo perf report
以 开头的行可以回车，展开详细信息。
- 使用
--stdio选项打印所有输出
$ sudo perf report --stdio
context-switches的采样报告：
后面我们会介绍火焰图，以可视化的方式展示stack traces，比perf report更加直观。
BPF
BPF是Berkeley Packet Filter的缩写，最初是为BSD开发，第一个版本于1992年发布，用于改进网络数据包捕获的性能。BPF是在内核级别进行过滤，不必将每个数据包拷贝到用户空间，从而提高了数据包过滤的性能。tcpdump使用的就是BPF。
2013年BPF被重写，被称为Extended BPF (eBPF)，于2014年包含进Linux内核中。改进后的BPF成为了通用执行引擎，可用于多种用途，包括创建高级性能分析工具。
BPF允许在内核中运行mini programs，来响应系统和应用程序事件（例如磁盘I/O事件）。这种运作机制和JavaScript类似：JavaScript是运行在浏览器引擎中的mini programs，响应鼠标点击等事件。BPF使内核可编程化，使用户（包括非内核开发人员）能够自定义和控制他们的系统，以解决实际问题。
BPF可以被认为是一个虚拟机，由指令集，存储对象和helper函数三部分组成。BPF指令集由位于Linux内核的BPF runtime执行，BPF runtime包括了解释器和JIT编译器。BPF是一种灵活高效的技术，可以用于networking，tracing和安全等领域。我们重点关注它作为系统监测工具方面的应用。
和perf一样，BPF能够监测多种性能事件源，同时可以通过调用perf_events，使用perf已有的功能：
BPF可以在内核运行计算和统计汇总，这样大大减少了复制到用户空间的数据量：
BPF已经内置在Linux内核中，因此你无需再安装任何新的内核组件，就可以在生产环境中使用BPF。
BCC和bpftrace
直接使用BPF指令进行编程非常繁琐，因此很有必要提供高级语言前端方便用户使用，于是就出现了BCC和bpftrace。
BCC（BPF Compiler Collection） 提供了一个C编程环境，使用LLVM工具链来把 C 代码编译为BPF虚拟机所接受的字节码。此外它还支持Python，Lua和C 作为用户接口。
bpftrace 是一个比较新的前端，它为开发BPF工具提供了一种专用的高级语言。bpftrace适合单行代码和自定义短脚本，而BCC更适合复杂的脚本和守护程序。
BCC和bpftrace没有在内核代码库，它们存放在GitHub上名为IO Visor的Linux Foundation项目中。
- iovisor/bcc
- iovisor/bpftrace
BCC的安装
BCC可以参考官方的安装文档。以Ubuntu 18.04 LTS为例，建议从源码build安装：
- 安装build依赖
sudo apt-get -y install bison build-essential cmake flex git libedit-dev
libllvm6.0 llvm-6.0-dev libclang-6.0-dev python zlib1g-dev libelf-dev
sudo apt-get -y install luajit luajit-5.1-dev- 编译和安装
git clone https://github.com/iovisor/bcc.git
mkdir bcc/build; cd bcc/build
cmake ..
make
sudo make install- build python3 binding
cmake -DPYTHON_CMD=python3 ..
pushd src/python/
make
sudo make install
popdmake install完成后，BCC自带的工具都安装在了/usr/share/bcc/tools目录下。BCC已经包含70多个BPF工具，用于性能分析和故障排查。这些工具都可以直接使用，无需编写任何BCC代码。
我们试用其中一个工具biolatency，跟踪磁盘I/O延迟：
-> % sudo /usr/share/bcc/tools/biolatency
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C
usecs : count distribution
0 -> 1 : 0 | |
2 -> 3 : 0 | |
4 -> 7 : 0 | |
8 -> 15 : 0 | |
16 -> 31 : 2 |*** |
32 -> 63 : 0 | |
64 -> 127 : 3 |***** |
128 -> 255 : 7 |*********** |
256 -> 511 : 6 |********** |
512 -> 1023 : 11 |****************** |
1024 -> 2047 : 16 |************************** |
2048 -> 4095 : 24 |****************************************|
4096 -> 8191 : 1 |* |
8192 -> 16383 : 6 |********** |
16384 -> 32767 : 3 |***** |biolatency展示的直方图比iostat的平均值能更好的理解磁盘I/O性能。
BCC已经自带了CPU profiling工具：
- tools/profile: Profile CPU usage by sampling stack traces at a timed interval.
此外，BCC还提供了Off-CPU的分析工具：
- tools/offcputime: Summarize off-CPU time by kernel stack trace
一般的CPU profiling都是分析on-CPU，即CPU时间都花费在了哪些代码路径。off-CPU是指进程不在CPU上运行时所花费的时间，进程因为某种原因处于休眠状态，比如说等待锁，或者被进程调度器（scheduler）剥夺了 CPU 的使用。这些情况都会导致这个进程无法运行在 CPU 上，但是仍然花费了时间。
off-CPU分析是对on-CPU的补充，让我们知道线程所有的时间花费，更全面的了解程序的运行情况。
后面会介绍profile，offcputime如何生成火焰图进行可视化分析。
bpftrace的安装
bpftrace 建议运行在Linux 4.9 kernel或更高版本。根据安装文档的说明，是因为kprobes、uprobes、tracepoints等主要特性是在4.x以上加入内核的：
- 4.1 - kprobes
- 4.3 - uprobes
- 4.6 - stack traces, count and hist builtins (use PERCPU maps for accuracy and efficiency)
- 4.7 - tracepoints
- 4.9 - timers/profiling
可以运行scripts/check_kernel_features.sh脚本进行验证：
代码语言：javascript复制$ ./scripts/check_kernel_features.sh
All required features present!bpftrace对Linux的版本要求较高，以Ubuntu为例，19.04及以上才支持apt安装：
sudo apt-get install -y libbpfcc-dev18.04和18.10可以从源码build，但需要先build好BCC。
- 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bison cmake flex g git libelf-dev zlib1g-dev libfl-dev systemtap-sdt-dev binutils-dev
sudo apt-get install -y llvm-7-dev llvm-7-runtime libclang-7-dev clang-7- 编译和安装
git clone https://github.com/iovisor/bpftrace
mkdir bpftrace/build; cd bpftrace/build;
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j8
sudo make installmake install完成后，bpftrace自带的工具安装在/usr/local/share/bpftrace/tools目录下，这些工具的说明文档可以在项目主页找到。
我们同样试用查看Block I/O延迟直方图的工具：
-> % sudo bpftrace /usr/local/share/bpftrace/tools/biolatency.bt
Attaching 4 probes...
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C
@usecs:
[128, 256) 6 |@@@@@@@@@@ |
[256, 512) 4 |@@@@@@ |
[512, 1K) 8 |@@@@@@@@@@@@@ |
[1K, 2K) 20 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[2K, 4K) 30 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[4K, 8K) 1 |@ |
[8K, 16K) 3 |@@@@@ |
[16K, 32K) 0 | |
[32K, 64K) 2 |@@@ |关于bpftrace脚本编写不在本文的讨论范围，感兴趣的可以参考reference_guide。
火焰图
火焰图是Brendan Gregg发明的将stack traces可视化展示的方法。火焰图把时间和空间两个维度上的信息融合在一张图上，将频繁执行的代码路径以可视化的形式，非常直观的展现了出来。
火焰图可以用于可视化来自任何profiler工具的记录的stack traces信息，除了用来CPU profiling，还适用于off-CPU，page faults等多种场景的分析。本文只讨论 on-CPU 和 off-CPU 火焰图的生成。
要理解火焰图，先从理解Stack Trace开始。
Stack Trace
Stack Trace是程序执行过程中，在特定时间点的函数调用列表。例如，func_a()调用func_b()，func_b()调用func_c()，此时的Stack Trace可写为：
func_c
func_b
func_aProfiling Stack Traces
我们做CPU profiling时，会使用perf或bcc定时采样Stack Trace，这样会收集到非常多的Stack Trace。前面介绍了perf report会将Stack Trace样本汇总为调用树，并显示每个路径的百分比。火焰图是怎么展示的呢？
考虑下面的示例，我们用perf定时采样收集了多个Stack Trace，然后将相同的Stack Trace归纳合并，统计出次数：
func_e
func_d
func_b
func_a
1
func_b
func_a
2
func_c
func_b
func_a
7可以看到，总共收集了10个样本，其中代码路径func_a->func_b->func_c有7次，该路径上的func_c在CPU上运行。 func_a->func_b进行了两次采样，func_b在CPU上运行。func_a->func_b->func_d->func_e一次采样，func_e在CPU上运行。
火焰图
根据前面对Stack Trace的统计信息，可以绘制出如下的火焰图：
火焰图具有以下特性：
- 每个长方块代表了函数调用栈中的一个函数
- Y 轴显示堆栈的深度（堆栈中的帧数）。调用栈越深，火焰就越高。顶层方块表示 CPU 上正在运行的函数，下面的函数即为它的祖先。
- X 轴的宽度代表被采集的样本数量，越宽表示采集到的越多，即执行的时间长。需要注意的是，X轴从左到右不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。
拿到火焰图，寻找最宽的塔并首先了解它们。顶层的哪个函数占据的宽度最大，说明它可能存在性能问题。
可以使用Brendan Gregg开发的开源项目FlameGraph生成交互式的SVG火焰图。该项目提供了脚本，可以将采集的样本归纳合并，统计出Stack Trace出现的频率，然后使用flamegraph.pl生成SVG火焰图。
我们先把FlameGraph项目clone下来，后面会用到：
代码语言：javascript复制git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.gitJava CPU Profiling
虽然有很多Java专用的profiler工具，但这些工具一般只能看到Java方法的执行，缺少了GC，JVM的CPU时间消耗，并且有些工具的Method tracing性能损耗比较大。
perf和BCC profile的优点是它很高效，在内核上下文中对堆栈进行计数，并能完整显示用户态和内核态的CPU使用，能看到native libraries（例如libc），JVM（libjvm），Java方法和内核中花费的时间。
但是，perf和BCC profile这种系统级的profiler不能很好地与Java配合使用，它们识别不了Java方法和stack traces。这是因为：
- JVM的
JIT（just-in-time）没有给系统级profiler公开符号表 - JVM还使用帧指针寄存器（frame pointer register，x86-64上的RBP）作为通用寄存器，打破了传统的堆栈遍历
为了能生成包含Java栈与Native栈的火焰图，目前有两种解决方式：
- 使用
JVMTIagent perf-map-agent，生成Java符号表，供perf和bcc读取（/tmp/perf-PID.map）。同时要加上-XX: PreserveFramePointerJVM 参数，让perf可以遍历基于帧指针（frame pointer）的堆栈。 - 使用async-profiler，该项目将
perf的堆栈追踪和JDK提供的AsyncGetCallTrace结合了起来，同样能够获得mixed-mode火焰图。同时，此方法不需要启用帧指针，所以不用加上-XX: PreserveFramePointer参数。
下面我们就分别演示这两种方式。
perf-map-agent
perf期望能从/tmp/perf-<pid>.map中获得在未知内存区域执行的代码的符号表。perf-map-agent可以为JIT编译的方法生成/tmp/perf-<pid>.map文件，以满足perf的要求。
首先下载并编译perf-map-agent：
git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent.git
cd perf-map-agent
cmake .
make配合perf使用
perf-map-agent提供了perf-java-flames脚本，可以一步生成火焰图。
perf-java-flames接收perf record命令参数，它会调用perf进行采样，然后使用FlameGraph生成火焰图，一步完成，非常方便。
注意，记得要给被profiling的Java进程加上-XX: PreserveFramePointer JVM 参数。
设置必要的环境变量：
代码语言：javascript复制export FLAMEGRAPH_DIR=[FlameGraph 所在的目录]
export PERF_RECORD_SECONDS=[采样时间]./bin/perf-java-flames [PID] -F 99 -a -g -p [PID]
对指定进程（-p PID），在所有CPU（-a）上进行call stacks（-g）采样，采样频率为99 Hertz （-F 99），持续时间为PERF_RECORD_SECONDS秒。命令运行完成后，会在当前目录生成名为flamegraph-pid.svg的火焰图。
./bin/perf-java-flames [PID] -F 99 -g -a -e context-switches -p [PID]
对指定进程的上下文切换（-e context-switches）进行采样，并生成火焰图。
- 当然也可以只为
perf生成Java符号表，然后直接使用perf采样
./bin/create-java-perf-map.sh [PID]; sudo perf record -F 99 -p [PID] -a -g -- sleep 15
./bin/create-java-perf-map.sh [PID]; sudo perf record -g -a -e context-switches -p [PID] sleep 15
# 查看报告
sudo perf report --stdio配合bcc profile使用
FlameGraph项目提供了jmaps脚本，它会调用perf-map-agent为当前运行的所有Java进程生成符号表。
首先为jmaps脚本设置好JAVA_HOME和perf-map-agent的正确位置：
JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/usr/lib/jvm/java-8-oracle}
AGENT_HOME=${AGENT_HOME:-/usr/lib/jvm/perf-map-agent} # from https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent运行jmaps，可以看到它会为当前所有的Java进程生成符号表：
$ sudo ./jmaps
Fetching maps for all java processes...
Mapping PID 30711 (user adp):
wc(1): 3486 10896 214413 /tmp/perf-30711.map我们在做任何profiling之前，都需要调用jmaps，保持符号表是最新的。
- CPU Profiling火焰图
# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/profile -dF 99 -afp [PID] 10 > out.profile01.txt
# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=java --hash <out.profile01.txt > flamegraph.svg- off-CPU火焰图
# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/offcputime -fp [PID] 10 > out.offcpu01.txt
# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=java --bgcolor=blue --hash --countname=us --width=1024 --title="Off-CPU Time Flame Graph" < out.offcpu01.txt > out.offcpu01.svg- off-CPU，并过滤指定的进程状态
Linux的进程状态有：
状态 | 描述 |
|---|---|
TASK_RUNNING | 意味着进程处于可运行状态。这并不意味着已经实际分配了CPU。进程可能会一直等到调度器选中它。该状态确保进程可以立即运行，而无需等待外部事件。 |
TASK_INTERRUPTIBLE | 可中断的等待状态，主要为恢复时间无法预测的长时间等待。例如等待来自用户的输入。 |
TASK_UNINTERRUPTIBLE | 不可中断的等待状态。用于因内核指示而停用的睡眠进程。它们不能由外部信号唤醒，只能由内核亲自唤醒。例如磁盘输入输出等待。 |
TASK_STOPPED | 响应暂停信号而运行中断的状态。直到恢复前都不会被调度 |
TASK_ZOMBIE | 僵尸状态，子进程已经终止，但父进程尚未执行wait()，因此该进程的资源没有被系统释放。 |
在状态TASK_RUNNING（0）会发生非自愿上下文切换，而我们通常感兴趣的阻塞事件是TASK_INTERRUPTIBLE（1）或TASK_UNINTERRUPTIBLE（2），offcputime可以用--state过滤指定的进程状态：
# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/offcputime -K --state 2 -f 30 > out.offcpu01.txt
# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=io --countname=ms < out.offcpu01.txt > out.offcpu01.svgasync-profiler
async-profiler将perf的堆栈追踪和JDK提供的AsyncGetCallTrace结合了起来，做到同时采样Java栈与Native栈，因此也就可以同时分析Java代码和Native代码中存在的性能热点。
AsyncGetCallTrace是JDK内部提供的一个函数，它的原型如下：
typedef struct {
jint lineno; // BCI in the source file
jmethodID method_id; // method executed in this frame
} ASGCT_CallFrame;
typedef struct {
JNIEnv *env_id //Env where trace was recorded
jint num_frames; // number of frames in this trace
ASGCT_CallFrame *frames;
} ASGCT_CallTrace;
void AsyncGetCallTrace(ASGCT_CallTrace *trace, // pre-allocated trace to fill
jint depth, // max number of frames to walk up the stack
void* ucontext) // signal context可以看出，该函数直接通过ucontext就能获取到完整的Java调用栈。
async-profiler的使用
下载并解压好async-profiler安装包。
从Linux 4.6开始，从non-root进程使用perf捕获内核的call stacks，需要设置如下两个内核参数：
# echo 1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
# echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrictasync-profiler的使用非常简单，一步就能生成火焰图。另外，也不需要为被profiling的Java进程设置-XX: PreserveFramePointer参数。
./profiler.sh -d 30 -f /tmp/flamegraph.svg [PID]
总结
为Java生成CPU profiling火焰图，基本的流程都是：
- 使用工具采集样本
- 使用
FlameGraph项目提供的脚本，将采集的样本归纳合并，统计出Stack Trace出现的频率 - 最后使用
flamegraph.pl利用上一步的输出，绘制SVG火焰图
为了能够生成Java stacks和native stacks完整的火焰图，解决perf和bcc profile不能识别Java符号和Java stack traces的问题，目前有以下两种方式：
perf-map-agent加上perf或bcc profileasync-profiler（内部会使用到perf）
如果只是对Java进程做on-CPU分析，async-profiler更加方便好用。如果需要更全面的了解Java进程的运行情况，例如分析系统锁的开销，阻塞的 I/O 操作，以及进程调度器（scheduler）的工作，那么还是需要使用功能更强大的perf和bcc。
