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背景システムの処理速度を改善するために、ボトルネック解析を行う必要があった。 ボトルネック解析の方法と、プロファイリングに使用したperfの使用方法に関して調査を行った。 記事の目的perfを使用し、ボトルネック解析を行う ここでは、perfの導入方法及び使用方法について記載する。 perfとはperf(Performance analysis tools for Linux)とはLinuxカーネル2.6.31以降で使用可能なLinuxの性能解析ツールである。 実行されているプロセス毎のCPU使用率やプロセス内で呼ばれている関数の割合などを調査できる。 利点gprofのように、プログラム作成時に専用のライブラリを入れたり、コンパイル時にオプションをつける必要がない フレームグラフにして、ビジュアライズできる 導入方法(Ubuntu編)Ubuntu16.04へperfを導入する手順について記
perfから読み解くプロセッサトレースの仕組み (perf + Intel PT/ARM CoreSight) - Qiita
諸事情でperfのソースコードを読んだのでせっかくなので簡単に解説。 今回はperfの中でもイベントの記録を担当するperf recordコマンドの処理を見ていく。特に近年はCPUがトレース機構を持っておりperfもその恩恵に預かっているため、本記事ではperf recordの中でもCPUのプロセッサトレース機構との連携部分に注目したい。 本音を言えば、perfよりIntel Processor Trace(Intel PT)やARM CoreSightといったプロセッサトレース自体に興味があるのだが、これらはLinux上ではperfイベントとして実装されているためperfコマンドの実装を皮切りに解析する腹づもりだ。 1. Perf アーキテクチャ 元々perfはPerformance counters for Linux (PCL)という名前の前身が存在しており、CPUの提供するパフォー
Linux perf Examples
Recent posts: 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netflix End of Series 1 09 Apr 2022 » Te
iselegant | Masaya ARAI on Twitter: "定期的に見る機会があるこの一覧、Linux系perfコマンドがひと目で分かるだけでなく、カーネルの構造についても復習できるので本当によい。 https://t.co/aNf5POIvYO https://t.co/9VgTyInybF"
定期的に見る機会があるこの一覧、Linux系perfコマンドがひと目で分かるだけでなく、カーネルの構造についても復習できるので本当によい。 https://t.co/aNf5POIvYO https://t.co/9VgTyInybF
これがあるのとないのとでは分かりやすさが全然違うので、perfを使う時は常に入れておくようにすると便利です。 2. --call-graph は fp 以外で使う 上記の問題を解決すると perf record + perf report では何が呼ばれているかおおむね分かることが多いのですが、call graphを出すために perf record -g をすると [unknown] というのが出てきてしまうことがあります。(以降の計測結果はRack::Utils::HeaderHashを使ったRuby VMのベンチをRubyのmasterで走らせたものです) Samples: 38K of event 'cycles:ppp', Event count (approx.): 271180000 Children Self Command Shared Object Symbol - 1
Linux perf Profiler UIs pprof Web UI looking at a flamechart of regexp stack traces. This post is a quick literature review of CPU profiler user interfaces available for analysing Linux program performance. I couldn't find any list of profiler UIs online. Hopefully this can help people find the profiler UI that's right for them. CPU Profiler output is extremely multidimensional — processes, thread
GitHub - iamakulov/awesome-webpack-perf: A curated list of webpack tools for web performance
Awesome Webpack Perf A curated list of webpack tools and plugins that help make the web faster Contents Built-in stuff JS minifiers CSS Minifiers Other optimizers Extraction plugins Critical CSS plugins CSS-in-JS Minification Zero-runtime libraries Images Image compression tools: universal Image compression tools: for a single format Other tools Fonts Gzip/Brotli Service workers <link rel> and <sc
はじめに Zigで書いたコマンドラインアプリケーションのボトルネック調査にperfを使ってみたメモです。 なお、私は今回初めてperfを使ったレベルで全然詳しくないので、間違いや改善点があればぜひご指摘ください。 環境は Ubuntu 22.04 LTS です。
Perf Track
Tracking framework performance at scale
GitHub - hjmangalam/parsyncfp: follow-on to parsync (parallel rsync) with better startup perf
NB: If you don't want to transfer at least 10s of GB across a network, this is probably not the the tool you want. Use rsync alone if a sync, 'tar and netcat' if a fresh copy, or scp if the copy needs to be encrypted. parsyncfp is the offspring of my parsync (more info here) and Ganael LaPlanche's fpart, which collects files based on size or number into chunkfiles which can be fed to rsync on a ch
node --inspect=0.0.0.0:9229 app Docker コンテナ内で利用するには 0.0.0.0 が味噌
BPF binaries: BTF, CO-RE, and the future of BPF perf tools
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背景 システムコールから先のボトルネック箇所を知りたい事がありまして、その際にperfなるものを教えてもらいました。 使ってみると色々と便利なツールで勉強になったことも多々あるのでそちらのご紹介です。 概要 perf(Performance analysis tools for Linux)とはLinuxカーネル2.6.31以降で使用可能なLinuxの性能解析ツールです。 ざっくりいえば下記 実行されるプログラムと OS とのイベントを見れる OS とハードウェアのイベントを見れる カーネルのカウンタで計測されるイベントだったりプロセッサで計測されるイベントが知れる 例えばL1のヒット状況やTLBの様子なども観察できます。 (CPUサイクル数、分岐の数、分岐予測ミス数、キャッシュ参照数、キャッシュミス数など豊富な機能) 導入 導入はRedHat,centOSならyum,ubuntuならap
みなさん、こんにちは。ima1zumi です。 これは Ruby Advent Calendar 2022 6日目の記事です。 本日は macOS で perf が動く仮想環境を作って CRuby のプロファイリングできる環境構築をしていきます。 目次 macOS で perf は使えない Virtualbox & Vagrant で Ubuntu が動く環境を作る Virtualbox をインストール Vagrant をインストール Box ファイルを入手 Vagrantfile を作成 Vagrant を起動 Vagrant に接続 perf をインストール Ruby をビルドする 依存ライブラリのインストール Ruby をビルド perf を実行する 参考 macOS で perf は使えない 私は普段 macOS で開発しているのですが、perf は Linux 用の計測ツールなの
Pyton timeで経過時間を測定する Pythonでは「time.time」および「time.perf_counter」で経過時間を測定することができます。 プログラムの実行時間を計測したり、ボトルネックを特定する場合に経過時間を測定するのは効果的です。 time.timeで経過時間を測定する import time # 時間計測開始 time_sta = time.time() # 処理を書く（ここでは1秒停止する） time.sleep(1) # 時間計測終了 time_end = time.time() # 経過時間（秒） tim = time_end- time_sta print(tim) #[結果] 1.0004463195800781 「time.time」で時間を取得しました。処理の前後にこの時間を取得し、その差で経過時間を測定しました。 この「time.time」です
Perf Tutorial 1
perfはLinuxにおけるCPUのパフォーマンスカウンタに基づいたプロファイラツールです。CPUにはその上で実行された命令やキャッシュミスの回数、分岐予測の成否の回数を記録しておくレジスタがハードウェア上に存在しています。典型的には各イベント毎にレジスタの値を1つインクリメントします。例えば命令を1つ実行したらinstructionsのカウンタを1つ増やし、L2キャッシュミスが発生したらl2_cache_missのカウンタを1つ増やすといった方法で実装されています。我々は実際のCPUの内部状態について基本的に知り得ないのでこれが一次情報になります。これはCPUのアーキテクチャに強く依存する為CPUベンダーから提供されますが、Linuxカーネルのperf_eventsインタフェースはこれをハードウェアに依らない形で提供してくれています。perfコマンドはこの機能を使ってユーザー空間から操作
1. はじめに 2. perf 概説 2.1 perf とは 2.2 基本的な使い方 性能データの採取 性能データの分析 2.3 採取可能なイベント 組み込みイベント ユーザ定義イベント（dynamic tracepoint） 3. 具体例 3.1 準備 3.2 プロファイル 性能データの採取 性能データの分析 3.3 トレース 性能データの採取 性能データの分析 4. 最後に 5. 参考資料 執筆者 : 西村 大助 1. はじめに 本稿では、ネットワークの受信処理を例に、perf を使った性能分析を行う方法を解説します。 提示している実行例やソースは、実行環境として（やや古い）Ubuntu18.04LTS（4.15.0-20-generic）を前提としていますが、他のバージョンでも基本的な考え方は変わりません。 2. perf 概説 具体的な例の前に、簡単に perf についてまとめてお
GitHub - tlkh/asitop: Perf monitoring CLI tool for Apple Silicon
A Python-based nvtop-inspired command line tool for Apple Silicon (aka M1) Macs. Utilization info: CPU (E-cluster and P-cluster), GPU Frequency and utilization ANE utilization (measured by power) Memory info: RAM and swap, size and usage (Apple removed memory bandwidth from powermetrics) Power info: CPU power, GPU power (Apple removed package power from powermetrics) Chart for CPU/GPU power Peak p
Tutorial: Profiling Rust applications in Docker with perf | Blog | Guillaume Endignoux
With Moore’s law coming to an end, optimizing code to avoid performance pitfalls is becoming more and more useful. To this end, programming languages like Rust are designed to produce fast and memory-efficient programs out-of-the-box. When that is not sufficient, profilers like perf are useful to measure where the code is slow and therefore which algorithms and data structures should be optimized.
GitHub - k0kubun/perf-profile: Profiling C code with Linux perf made easy
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
ftraceとperf probeの環境構築 - ゆううきメモ
Linuxカーネル内の関数のコールグラフを表示したり、ソースコードの行指定をして変数の値を出力したりするといったようなトレーシングをするために、トレーサーを利用する。 Linuxカーネルのトレーサーには、ftraceやperf、eBPFなどがある。Choosing a Linux Tracer (2015) 今回は、ftrace(trace-cmd)とperf probeを動作させるために環境構築したときのログをメモしておく。 ここでは、さくらのクラウドのUbuntu Server 18.04.2 LTS 64bitのISOイメージを基に構築したインスタンス上で、ftraceとperfの環境を構築する。 ftrace(trace-cmd) まず、はじめに、必要なパッケージをインストールする。 # apt install trace-cmd 次に、trace-cmd listで利用可能なトレ
GitHub - dendibakh/perf-ninja: This is an online course where you can learn and master the skill of low-level performance analysis and tuning.
This is an online course where you can learn to find and fix low-level performance issues, for example CPU cache misses and branch mispredictions. It's all about practice. So we offer you this course in a form of lab assignments and youtube videos. You will spend at least 90% of the time analyzing performance of the code and trying to improve it. Each lab assignment focuses on a specific performan
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perfを用いたシステムのボトルネック解析方法
Linux perfで快適に計測するためのtips - Qiita
Linux perf Profiler UIs
Zigで書いたコマンドラインアプリケーションにperfを使ってみた
Node.js App debug, perf up 戦略 - tkdn
Linux 性能解析ツールperfを使ってみた - Qiita
perfでCRubyのプロファイリングができる環境を作る - Eggshell
【Python】timeで経過時間を測定する(perf_counter)
perf を使った性能分析 - VA Linux エンジニアブログ
fpcafe.jp
news.goo.ne.jp
www.ikegamiblog.com
www.nikkei.com
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