如何利用 `perf` 或 `eBPF` 工具分析 Redis 内部性能

好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Redis 性能侦探”特别节目！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的福尔摩斯”，今天咱们就来聊聊如何用 perf 和 eBPF 这两把神器，把 Redis 扒个精光，看看它内部到底在干些啥，有没有偷偷摸摸搞事情。

节目预告：

第一幕： 什么是 perf 和 eBPF？（别怕，不讲教科书，保证你听得懂！）
第二幕： perf 实战：让 Redis 现出原形！（命令、参数，手把手教你用）
第三幕： eBPF 高阶玩法：深入 Redis 的灵魂深处！（让你成为 eBPF 大师！）
第四幕： 案例分析：用 perf 和 eBPF 解决 Redis 性能瓶颈！（实战经验分享）
第五幕： 总结与展望：性能分析的未来！（一起展望更美好的明天！）

准备好了吗？让我们开始今天的精彩旅程吧！🚀

第一幕：perf 和 eBPF：性能分析界的“倚天剑”和“屠龙刀”

各位，别一听到 perf 和 eBPF 就觉得头大，它们其实没那么可怕。你可以把它们想象成性能分析界的“倚天剑”和“屠龙刀”，有了它们，什么性能妖魔鬼怪都得乖乖现形！

perf：系统级的“听诊器”

perf，全称 Performance Counters for Linux，是 Linux 内核自带的性能分析工具。它就像一个经验丰富的医生，能给你的系统做全身检查，告诉你 CPU 在忙啥，内存有没有问题，磁盘 IO 有没有瓶颈。

你可以用 perf 来：
- CPU 使用率分析： 看看哪些函数占用了最多的 CPU 时间，是不是有哪个函数在偷懒摸鱼。
- Cache Miss 分析： 看看 CPU 缓存命中率如何，是不是频繁访问内存导致性能下降。
- 系统调用分析： 看看 Redis 频繁调用哪些系统调用，是不是有不必要的开销。
perf 的优点是简单易用，无需修改代码，就能对整个系统进行监控。缺点是只能提供宏观的性能数据，无法深入到应用程序内部。
eBPF：内核级的“显微镜”

eBPF，全称 Extended Berkeley Packet Filter，是 Linux 内核中的一个强大的可编程框架。它就像一个高精度的显微镜，能让你深入到内核的每一个角落，观察 Redis 的每一个动作。

你可以用 eBPF 来：
- 跟踪函数调用： 监控 Redis 内部函数的调用情况，看看哪个函数被调用得最多，执行时间最长。
- 收集自定义指标： 收集 Redis 特定的性能指标，比如命令执行时间、内存分配情况等等。
- 动态修改内核行为： 在不重启 Redis 的情况下，动态修改内核行为，优化性能。 (这个比较高级，一般不建议这么做)
eBPF 的优点是灵活强大，可以深入到应用程序内部，收集各种自定义指标。缺点是学习曲线陡峭，需要一定的编程基础。

用表格来总结一下：

工具	优点	缺点
`perf`	简单易用，无需修改代码，系统级监控	只能提供宏观数据，无法深入应用程序内部
`eBPF`	灵活强大，深入应用程序内部，收集自定义指标，动态修改内核行为	学习曲线陡峭，需要编程基础，使用不当可能导致系统崩溃

第二幕：perf 实战：让 Redis 现出原形！

好了，理论知识讲完了，咱们来点实际的。现在，让我们用 perf 这把“倚天剑”，让 Redis 现出原形！

假设我们的 Redis 跑在一个叫做 redis-server 的进程中。

CPU 使用率分析：

想知道 Redis 在忙啥？先用 perf top 命令看看：
```
sudo perf top -p $(pidof redis-server)
```
这个命令会实时显示 Redis 进程中各个函数的 CPU 使用率。你可以看到哪些函数占用了最多的 CPU 时间，比如 aeProcessEvents（事件循环处理函数）、processCommand（命令处理函数）等等。如果某个函数占用 CPU 时间过高，那就说明它可能存在性能问题。

如果想把结果保存到文件中，可以这样：
```
sudo perf top -p $(pidof redis-server) -o perf.data
```
火焰图分析：

perf top 只能告诉你哪些函数占用了最多的 CPU 时间，但无法告诉你函数之间的调用关系。这时候，就需要火焰图来帮忙了。火焰图可以直观地展示函数之间的调用关系和 CPU 使用情况。

生成火焰图的步骤如下：
1. 收集数据：
```
sudo perf record -F 99 -p $(pidof redis-server) -g -- sleep 30
```
  这个命令会以 99Hz 的频率（每秒 99 次）记录 Redis 进程的函数调用栈，持续 30 秒。
2. 生成火焰图：
  
  首先，你需要安装火焰图工具：
```
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
cd FlameGraph
sudo ./FlameGraph.pl --help # 查看使用方法
```
  然后，执行以下命令生成火焰图：
```
sudo perf script -i perf.data | ./FlameGraph.pl > redis.svg
```
  这个命令会将 perf.data 文件中的数据转换成火焰图，并保存到 redis.svg 文件中。
3. 查看火焰图：
  
  用浏览器打开 redis.svg 文件，你就可以看到 Redis 的火焰图了。火焰图的横轴表示时间，纵轴表示函数调用栈。每一块火焰代表一个函数，火焰越宽，表示该函数占用的 CPU 时间越多。
  
  通过火焰图，你可以快速找到 Redis 的性能瓶颈。比如，如果某个函数在火焰图中占据了很大的面积，那就说明该函数可能存在性能问题。
Cache Miss 分析：

CPU 缓存命中率对性能影响很大。如果 Redis 频繁访问内存，导致 CPU 缓存命中率下降，那么性能就会受到影响。

可以用以下命令来分析 Redis 的 Cache Miss 情况：
```
sudo perf stat -e cache-misses,cache-references -p $(pidof redis-server) sleep 10
```
这个命令会统计 Redis 进程在 10 秒内的 Cache Miss 次数和 Cache References 次数。Cache Misses / Cache References 的比例越高，说明 CPU 缓存命中率越低。

第三幕：eBPF 高阶玩法：深入 Redis 的灵魂深处！

perf 只能提供宏观的性能数据，如果想深入到 Redis 的灵魂深处，就需要 eBPF 这把“屠龙刀”了。

跟踪函数调用：

假设你想跟踪 Redis 中 processCommand 函数的调用情况，可以用以下 eBPF 脚本：

#!/usr/bin/env python
from bcc import BPF

# 定义 eBPF 程序
program = """
#include <uapi/linux/ptrace.h>

int kprobe__processCommand(struct pt_regs *ctx) {
    u64 ts = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_trace_printk("processCommand called at %llu ns\n", ts);
    return 0;
}
"""

# 加载 eBPF 程序
b = BPF(text=program)

# 打印跟踪结果
b.trace_print()

这个脚本会跟踪 processCommand 函数的调用，并打印调用时间戳。

保存脚本为 redis_trace.py，然后执行：

sudo python redis_trace.py

你就可以看到 processCommand 函数的调用情况了。

收集自定义指标：

假设你想收集 Redis 命令的执行时间，可以用以下 eBPF 脚本：

#!/usr/bin/env python
from bcc import BPF
import time

# 定义 eBPF 程序
program = """
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <linux/ktime.h>

struct data_t {
    u64 ts;
    char command[64];
};

BPF_PERF_OUTPUT(events);

int kprobe__processCommand(struct pt_regs *ctx, client *c) {
    struct data_t data = {};
    data.ts = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_probe_read_str(data.command, sizeof(data.command), c->argv[0]->ptr);
    events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
    return 0;
}

"""

# 加载 eBPF 程序
b = BPF(text=program)

# 定义事件处理函数
def print_event(cpu, data, size):
    event = b["events"].event(data)
    print("%-18s %s" % (event.command.decode('utf-8', 'replace'), event.ts))

# 注册事件处理函数
b["events"].open_perf_buffer(print_event)

# 循环读取事件
while True:
    try:
        b.perf_buffer_poll()
    except KeyboardInterrupt:
        exit()

这个脚本会收集 Redis 命令的名称和执行时间戳，并打印出来。

保存脚本为 redis_command_time.py，然后执行：

sudo python redis_command_time.py

你就可以看到 Redis 命令的执行时间和名称了。

第四幕：案例分析：用 perf 和 eBPF 解决 Redis 性能瓶颈！

说了这么多，咱们来个实际的案例，看看如何用 perf 和 eBPF 解决 Redis 性能瓶颈。

案例：Redis CPU 使用率过高

有一天，你发现 Redis 的 CPU 使用率突然飙升，导致其他服务受到影响。这时候，你可以用 perf 和 eBPF 来分析问题。

perf top 初步分析：

首先，用 perf top 命令看看哪些函数占用了最多的 CPU 时间：
```
sudo perf top -p $(pidof redis-server)
```
你发现 aeProcessEvents 函数占用了大量的 CPU 时间。
火焰图深入分析：

为了更深入地了解 aeProcessEvents 函数内部的执行情况，可以用火焰图来分析：
```
sudo perf record -F 99 -p $(pidof redis-server) -g -- sleep 30
sudo perf script -i perf.data | ./FlameGraph.pl > redis.svg
```
打开火焰图，你发现 processCommand 函数在 aeProcessEvents 函数中占据了很大的面积。
eBPF 跟踪命令执行时间：

为了了解哪些命令占用了大量的执行时间，可以用 eBPF 脚本来跟踪命令执行时间：
```
sudo python redis_command_time.py
```
你发现大量的 KEYS * 命令占用了大量的执行时间。
解决方案：

通过分析，你发现大量的 KEYS * 命令导致 Redis CPU 使用率过高。KEYS * 命令会遍历 Redis 中的所有 key，非常耗时。

解决方案是：
- *禁止使用 `KEYS 命令：** 建议使用SCAN命令代替KEYS *命令。SCAN` 命令可以分批次遍历 key，不会阻塞 Redis。
- 优化 key 的设计： 避免使用过于宽泛的 key，尽量使用更精确的 key。

第五幕：总结与展望：性能分析的未来！

今天的“Redis 性能侦探”节目就到这里了。我们学习了如何用 perf 和 eBPF 这两把神器，深入分析 Redis 的内部性能，解决了 Redis CPU 使用率过高的问题。

perf 和 eBPF 是性能分析领域的两颗璀璨的明星，它们不仅可以用于分析 Redis，还可以用于分析其他应用程序，甚至整个系统。

随着技术的不断发展，perf 和 eBPF 的功能会越来越强大，应用场景也会越来越广泛。未来，我们可以期待：

更智能的性能分析工具： 能够自动识别性能瓶颈，并提供优化建议。
更强大的 eBPF 功能： 能够动态修改应用程序的行为，实现更灵活的性能优化。
更广泛的应用场景： 应用于云计算、大数据、人工智能等领域，解决更复杂的性能问题。

希望今天的节目能帮助你更好地理解 perf 和 eBPF，并在实际工作中运用它们，解决性能问题，提升系统性能！

记住，性能分析就像侦探破案，需要耐心、细致，不断学习和探索。愿你也能成为一名优秀的“代码侦探”，解决各种性能难题！ 🕵️‍♀️

感谢大家的观看，我们下期再见！ 👋

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