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C++实现自定义的性能分析器：利用操作系统提供的API进行低开销采样

好的，让我们开始吧。

C++ 自定义性能分析器：低开销采样

大家好！今天我们来探讨如何使用 C++ 构建一个自定义的性能分析器，侧重于利用操作系统提供的 API 进行低开销采样。性能分析对于识别代码中的瓶颈至关重要，尤其是在性能敏感的应用中。传统的侵入式分析方法可能会引入显著的开销，影响程序的真实行为。而基于采样的分析方法则通过定期中断程序执行，记录关键信息，从而以较低的开销估算程序性能。

1. 采样分析的基本原理

采样分析的核心思想是：通过周期性地中断程序的执行，记录程序当时的上下文（例如：调用栈），然后根据采样数据推断程序在不同代码区域花费的时间比例。如果一个函数在采样数据中出现的频率越高，就意味着程序在该函数中花费的时间越多。

其基本流程可以概括为：

  1. 设置采样频率： 确定每隔多久进行一次采样。采样频率越高，精度越高，但开销也越大。
  2. 注册信号处理器： 注册一个信号处理器，用于在收到特定信号时中断程序执行。
  3. 生成采样信号： 使用定时器或者操作系统提供的其他机制，定期生成信号。
  4. 信号处理： 在信号处理器中，记录程序的调用栈信息（例如：函数地址）。
  5. 数据分析： 分析采样数据，统计每个函数在采样数据中出现的频率，从而估算程序在不同函数中花费的时间比例。

2. 操作系统 API 选择与实现框架

不同的操作系统提供了不同的 API 来支持采样分析。常见的选择包括：

  • Linux: perf_event_open, setitimer, pthread_sigmask, backtrace
  • Windows: SetTimer, SetThreadContext, StackWalk64

这里我们以 Linux 平台为例，使用 perf_event_open 和 setitimer 实现一个简单的采样分析器。 perf_event_open 提供了更精细的性能监控能力，而 setitimer 则相对简单，易于上手。

框架代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <signal.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/time.h>
#include <execinfo.h> // For backtrace
#include <cxxabi.h>   // For demangling C++ names
#include <sstream>

// Configuration parameters
const int SAMPLE_INTERVAL_US = 1000; // Sample every 1000 microseconds (1ms)
const int MAX_STACK_DEPTH = 20;

// Global data structure to store the call stack samples
std::map<std::vector<std::string>, int> call_stack_counts;
bool profiling_active = false;

// Function to demangle C++ function names
std::string demangle(const char* name) {
    int status = -4; // some arbitrary value to eliminate compiler warning
    std::unique_ptr<char, void(*)(void*)> res {
        abi::__cxa_demangle(name, NULL, NULL, &status),
        std::free
    };
    return (status==0) ? res.get() : name ;
}

// Signal handler function
void signal_handler(int signal) {
    if (!profiling_active) return; // Prevent re-entrant calls

    profiling_active = false; // Prevent re-entrant calls

    void* stack[MAX_STACK_DEPTH];
    int frames = backtrace(stack, MAX_STACK_DEPTH);
    char** symbols = backtrace_symbols(stack, frames);

    std::vector<std::string> call_stack;
    for (int i = 0; i < frames; ++i) {
        std::stringstream ss;
        ss << symbols[i];
        std::string symbol_str = ss.str();

        // Attempt to extract the function name
        size_t start = symbol_str.find('(');
        size_t end = symbol_str.find('+');

        if (start != std::string::npos && end != std::string::npos && start < end) {
            std::string function_name = symbol_str.substr(start + 1, end - start - 1);
            call_stack.push_back(demangle(function_name.c_str()));
        } else {
            call_stack.push_back(symbol_str); // If extraction fails, use the full symbol string
        }
    }

    free(symbols); // Important to free the memory allocated by backtrace_symbols

    // Update the call stack counts
    call_stack_counts[call_stack]++;

    profiling_active = true;
}

// Function to start the profiler
void start_profiler() {
    struct sigaction sa;
    sa.sa_handler = signal_handler;
    sigemptyset(&sa.sa_mask);
    sa.sa_flags = 0;
    if (sigaction(SIGPROF, &sa, nullptr) == -1) {
        perror("sigaction");
        exit(1);
    }

    struct itimerval timer;
    timer.it_interval.tv_sec = 0;
    timer.it_interval.tv_usec = SAMPLE_INTERVAL_US;
    timer.it_value.tv_sec = 0;
    timer.it_value.tv_usec = SAMPLE_INTERVAL_US;

    if (setitimer(ITIMER_PROF, &timer, nullptr) == -1) {
        perror("setitimer");
        exit(1);
    }
    profiling_active = true;
}

// Function to stop the profiler
void stop_profiler() {
    struct itimerval timer;
    timer.it_interval.tv_sec = 0;
    timer.it_interval.tv_usec = 0;
    timer.it_value.tv_sec = 0;
    timer.it_value.tv_usec = 0;

    if (setitimer(ITIMER_PROF, &timer, nullptr) == -1) {
        perror("setitimer");
        exit(1);
    }
    profiling_active = false;
}

// Function to print the profiling results
void print_results() {
    std::cout << "Profiling Results:n";
    for (const auto& [call_stack, count] : call_stack_counts) {
        std::cout << "Count: " << count << "n";
        for (const auto& frame : call_stack) {
            std::cout << "  " << frame << "n";
        }
        std::cout << "----------n";
    }
}

// Example function to be profiled
void do_something_slow() {
    volatile int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
        sum += i;
    }
}

void do_something_else_slow() {
    volatile double product = 1.0;
    for (int i = 1; i <= 500000; ++i) {
        product *= i;
    }
}

int main() {
    start_profiler();

    // Code to be profiled
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        do_something_slow();
        do_something_else_slow();
        usleep(50000); // Simulate some other work
    }

    stop_profiler();
    print_results();

    return 0;
}

代码解释：

  1. 头文件： 引入必要的头文件，包括信号处理、定时器、栈回溯等。
  2. 配置参数： 定义采样频率 (SAMPLE_INTERVAL_US) 和最大栈深度 (MAX_STACK_DEPTH)。
  3. 全局数据结构： 使用 std::map<std::vector<std::string>, int> call_stack_counts 存储采样数据。Key 是调用栈，Value 是该调用栈出现的次数。
  4. demangle 函数: 用于将 C++ 符号名称进行反修饰，使其更易于阅读。
  5. signal_handler 函数： 信号处理器，在收到 SIGPROF 信号时被调用。
    • 使用 backtrace 函数获取当前调用栈。
    • 使用 backtrace_symbols 函数将栈地址转换为符号名称。
    • 将调用栈信息存储到 call_stack_counts 中。
  6. start_profiler 函数： 启动分析器。
    • 注册信号处理器 signal_handler。
    • 使用 setitimer 函数设置定时器，定期生成 SIGPROF 信号。
  7. stop_profiler 函数： 停止分析器，禁用定时器。
  8. print_results 函数： 打印分析结果，显示每个调用栈出现的次数。
  9. main 函数： 示例代码，演示如何使用分析器。

编译和运行：

g++ -g -rdynamic -o profiler profiler.cpp -ldl -std=c++11
./profiler

注意事项：

  • 编译时需要添加 -rdynamic 选项，以便 backtrace_symbols 函数能够正确解析符号名称。
  • 编译时需要链接 dl 库 (使用 -ldl 选项)，因为 backtrace_symbols 函数可能需要动态链接器来解析符号。
  • 需要使用 -g 选项编译，以包含调试信息，否则 backtrace_symbols 无法解析函数名，只能显示地址。

3. 使用 perf_event_open 实现更精细的采样

setitimer 方法简单易用，但精度有限。perf_event_open 提供了更强大的性能监控能力，可以基于硬件计数器进行采样，例如：CPU 周期、指令数等。

基本步骤：

  1. 设置 perf_event_attr 结构体： 配置采样类型、采样频率等参数。
  2. 调用 perf_event_open 函数： 创建性能事件。
  3. 启用性能事件： 使用 ioctl 函数启用性能事件。
  4. 注册信号处理器： 与 setitimer 方法类似，注册信号处理器。
  5. 在信号处理器中读取性能计数器： 使用 read 函数读取性能计数器的值。
  6. 禁用性能事件： 使用 ioctl 函数禁用性能事件。
  7. 分析数据： 分析性能计数器数据，推断程序性能。

代码示例：

由于 perf_event_open 的代码较为复杂，这里只提供一个框架性的示例。完整的实现需要处理更多的细节，例如：错误处理、多线程支持等。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <signal.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/ioctl.h>
#include <linux/perf_event.h>
#include <sys/syscall.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <execinfo.h>
#include <cxxabi.h>
#include <sstream>

const int MAX_STACK_DEPTH = 20;
std::map<std::vector<std::string>, int> call_stack_counts;
bool profiling_active = false;

// Function to demangle C++ function names
std::string demangle_perf(const char* name) {
    int status = -4; // some arbitrary value to eliminate compiler warning
    std::unique_ptr<char, void(*)(void*)> res {
        abi::__cxa_demangle(name, NULL, NULL, &status),
        std::free
    };
    return (status==0) ? res.get() : name ;
}

// Wrapper for perf_event_open syscall
long perf_event_open(struct perf_event_attr *hw_event, pid_t pid,
                       int cpu, int group_fd, unsigned long flags) {
  return syscall(__NR_perf_event_open, hw_event, pid, cpu, group_fd, flags);
}

int perf_fd = -1; // Global file descriptor for the perf event

void signal_handler_perf(int sig) {
    if (!profiling_active) return;
    profiling_active = false;

    void* stack[MAX_STACK_DEPTH];
    int frames = backtrace(stack, MAX_STACK_DEPTH);
    char** symbols = backtrace_symbols(stack, frames);

    std::vector<std::string> call_stack;
    for (int i = 0; i < frames; ++i) {
        std::stringstream ss;
        ss << symbols[i];
        std::string symbol_str = ss.str();

        // Attempt to extract the function name
        size_t start = symbol_str.find('(');
        size_t end = symbol_str.find('+');

        if (start != std::string::npos && end != std::string::npos && start < end) {
            std::string function_name = symbol_str.substr(start + 1, end - start - 1);
            call_stack.push_back(demangle_perf(function_name.c_str()));
        } else {
            call_stack.push_back(symbol_str); // If extraction fails, use the full symbol string
        }
    }

    free(symbols); // Important to free the memory allocated by backtrace_symbols

    // Update the call stack counts
    call_stack_counts[call_stack]++;
    profiling_active = true;
}

void start_profiler_perf() {
    struct perf_event_attr pe;
    memset(&pe, 0, sizeof(struct perf_event_attr));
    pe.type = PERF_TYPE_HARDWARE;
    pe.config = PERF_COUNT_HW_CPU_CYCLES; // Sample based on CPU cycles
    pe.sample_period = 10000; // Sample every 10000 CPU cycles
    pe.freq = 0;             // Don't use frequency-based sampling
    pe.precise_ip = 1;      // Request accurate instruction pointers
    pe.mmap = 1;             // Enable mmap recording (optional, for more data)
    pe.disabled = 1;         // Start disabled
    pe.inherit = 1;          // Inherit to child processes
    pe.wakeup_events = 1;   // Generate signal after each sample
    pe.sample_type = PERF_SAMPLE_IP | PERF_SAMPLE_TID | PERF_SAMPLE_TIME | PERF_SAMPLE_CALLCHAIN;
    pe.size = sizeof(struct perf_event_attr);

    perf_fd = perf_event_open(&pe, 0, -1, -1, 0);
    if (perf_fd == -1) {
        fprintf(stderr, "Error opening perf event: %sn", strerror(errno));
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    // Enable the perf event
    ioctl(perf_fd, PERF_EVENT_IOC_RESET, 0);
    ioctl(perf_fd, PERF_EVENT_IOC_ENABLE, 0);

    // Set up signal handler
    struct sigaction sa;
    sa.sa_handler = signal_handler_perf;
    sigemptyset(&sa.sa_mask);
    sa.sa_flags = SA_RESTART; // Restart interrupted syscalls
    if (sigaction(SIGPROF, &sa, NULL) == -1) {
        perror("sigaction");
        close(perf_fd);
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    // Start the timer to generate signals
    struct itimerval timer;
    timer.it_interval.tv_sec = 0;
    timer.it_interval.tv_usec = 1000; // 1ms
    timer.it_value.tv_sec = 0;
    timer.it_value.tv_usec = 1000;
    if (setitimer(ITIMER_PROF, &timer, NULL) == -1) {
        perror("setitimer");
        close(perf_fd);
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
    profiling_active = true;
}

void stop_profiler_perf() {
    profiling_active = false;
    struct itimerval timer;
    timer.it_interval.tv_sec = 0;
    timer.it_interval.tv_usec = 0;
    timer.it_value.tv_sec = 0;
    timer.it_value.tv_usec = 0;

    if (setitimer(ITIMER_PROF, &timer, nullptr) == -1) {
        perror("setitimer");
    }

    // Disable the perf event
    ioctl(perf_fd, PERF_EVENT_IOC_DISABLE, 0);
    close(perf_fd);
}

void print_results_perf() {
    std::cout << "Profiling Results (perf_event_open):n";
    for (const auto& [call_stack, count] : call_stack_counts) {
        std::cout << "Count: " << count << "n";
        for (const auto& frame : call_stack) {
            std::cout << "  " << frame << "n";
        }
        std::cout << "----------n";
    }
}

void do_something_slow_perf() {
    volatile int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
        sum += i;
    }
}

void do_something_else_slow_perf() {
    volatile double product = 1.0;
    for (int i = 1; i <= 500000; ++i) {
        product *= i;
    }
}

int main() {
    start_profiler_perf();

    // Code to be profiled
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        do_something_slow_perf();
        do_something_else_slow_perf();
        usleep(50000); // Simulate some other work
    }

    stop_profiler_perf();
    print_results_perf();

    return 0;
}

代码解释：

  • perf_event_open 函数： 封装了 syscall 函数，用于调用 perf_event_open 系统调用。
  • perf_fd 变量： 存储 perf_event_open 函数返回的文件描述符。
  • start_profiler_perf 函数：
    • 初始化 perf_event_attr 结构体，设置采样类型为 PERF_COUNT_HW_CPU_CYCLES（CPU 周期），采样频率为 10000。
    • 调用 perf_event_open 函数创建性能事件。
    • 使用 ioctl 函数启用性能事件。
    • 注册信号处理器 signal_handler_perf。
    • 使用 setitimer 函数设置定时器，定期生成 SIGPROF 信号。 注意：这里 setitimer 主要用于触发信号，实际的采样是基于 perf_event_open 的硬件计数器。
  • stop_profiler_perf 函数：
    • 使用 ioctl 函数禁用性能事件。
    • 关闭文件描述符 perf_fd。
  • 编译运行: 编译选项与setitimer相同。

4. 数据分析与结果展示

采样分析的原始数据是调用栈的集合。我们需要对这些数据进行分析，才能得到有用的信息。

常见的数据分析方法包括：

  • 频率统计： 统计每个调用栈出现的次数，作为该调用栈的权重。
  • 函数占比： 统计每个函数在采样数据中出现的次数，计算其占比。
  • 火焰图： 将调用栈信息可视化，形成火焰图，直观地展示程序性能瓶颈。

数据展示：

  • 文本报告： 生成文本报告，列出函数占比、调用栈信息等。
  • 图形界面： 使用图形界面展示火焰图、函数占比等信息。

在上面的代码示例中，print_results 函数只是简单地打印了每个调用栈出现的次数。在实际应用中，我们需要使用更复杂的数据分析方法，生成更详细的性能报告。例如，可以根据采样数据生成火焰图。火焰图的生成通常需要借助第三方工具，例如：FlameGraph。

5. 优化与改进

  • 降低采样开销： 调整采样频率，选择合适的采样类型，避免过度采样。
  • 多线程支持： 在多线程程序中，需要为每个线程单独创建性能事件，并注册信号处理器。
  • 符号解析： 使用更强大的符号解析工具，例如：libunwind，提高符号解析的准确性。
  • 数据存储： 将采样数据存储到文件中，方便后续分析。
  • 可视化： 使用可视化工具，例如：FlameGraph，直观地展示程序性能瓶颈。
  • 代码注入: 可以考虑使用动态链接库（.so）进行代码注入，这样可以不需要重新编译目标程序就能进行性能分析。

6. 总结

通过本文，我们了解了如何使用 C++ 构建一个自定义的性能分析器，利用操作系统提供的 API 进行低开销采样。 我们分别使用了setitimer 和 perf_event_open两种方法。setitimer 简单易用，但精度有限，而perf_event_open 提供了更强大的性能监控能力。

7. 未来展望

未来，性能分析器将朝着更智能、更易用的方向发展。例如，可以使用机器学习算法自动识别性能瓶颈，并提供优化建议。同时，性能分析器也将更加集成到开发工具链中，方便开发者进行性能调试。

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