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性能分析之FlameGraph火焰图的生成
[root@7DGroup FlameGraph]# perf record -F 99 -a -g -- sleep 60 [ perf record: Woken up 7 times to write Mar 4 08:45 perf.data 第二步：转换成输出文件 [root@7DGroup FlameGraph]# perf script > out.perf [root@7DGroup FlameGraph /FlameGraph/stackcollapse-perf.pl out.perf > out.folded [root@7DGroup FlameGraph]# ll total 7576 drwxr-xr-x [root@7DGroup FlameGraph]# . /FlameGraph/flamegraph.pl out.folded > kernel.svg [root@7DGroup FlameGraph]# ll total 7732 drwxr-xr-x
1.2K30发布于 2020-03-11 - 来自专栏dylanliu
Flame Graph 火焰图分析 Java 性能
Linux： centos6 jdk: 1.7 步骤 火焰图是性能大神 brendangregg 创造的，我们使用的脚本在他的github 上 https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git , 将项目clone 到本地，进入到 FlameGraph 文件夹中，创建两个文件（文件来自mik01aj 的gist，稍微修改了一下） profile.sh: #! /gen.sh collected-stacks.txt TMPSTACKS=/tmp/flamegraph-stacks-collapsed.txt TMPPALETTE=/tmp/flamegraph-palette.map /flamegraph.pl --cp $TMPSTACKS > stacks.svg # 2nd run - blue: I/O cp palette.map $TMPPALETTE cat $TMPPALETTE /flamegraph.pl --cp --colors=io $TMPSTACKS > stacks.svg rm -f palette.map echo "Done!
2K30发布于 2019-07-01 - 来自专栏博文视点Broadview
【Node.js丨主题周】理解perf 与火焰图
接下来 clone（克隆） 用来生成火焰图的工具： $ git clone http://github.com/brendangregg/FlameGraph ~/FlameGraph 我们先用 ab /stackcollapse-perf.pl --kernel < ~/perf.stacks | ~/FlameGraph/ flamegraph.pl --color=js --hash> ~/flamegraph.svg /FlameGraph/difffolded.pl perf_after.folded perf_before.folded | ./ FlameGraph/flamegraph.pl --negate > flamegraph_diff2.svg 其中，--negate 用于颠倒红、蓝配色。 我们最终得到flamegraph_diff.svg 和flamegraph_diff2.svg，如下所述。
2.4K31发布于 2020-06-12 - 来自专栏云原生生态圈
火焰图：全局视野的Linux性能剖析
cd && git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git 生成火焰?图，我们一般都遵循以下流程 ? /stackcollapse-perf.pl /root/perf.unfold &> /root/perf.folded root@master:~/FlameGraph# 最后就是生成火焰? 图了 root@master:~/FlameGraph# . /flamegraph.pl /root/perf.folded > /root/perf.svg 当然也可以通过管道符|将整个过程简化: cd && perf script | FlameGraph /stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > process.svg 最后在谷歌浏览器上打开该火焰图: ?
2.8K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏linux驱动个人学习
perf火炬图
Flame Graph 项目位于 GitHub上 https://github.com/brendangregg/FlameGraph # 生成火焰图 . /flamegraph.pl perf.folded > perf.svg 我们可以使用管道将上面的流程简化为一条命令 perf script | FlameGraph/stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > process.svg
90220编辑于 2022-05-10 - 来自专栏DBA 平台和工具
使用 perf 和 Flame Graphs 分析 MySQL
/FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.script | . /FlameGraph/flamegraph.pl > flamegraph.svg现在，你可以在自己喜欢的网络浏览器中打开 flamegraph.svg，以交互方式探索图表。
44910编辑于 2024-06-27 - 来自专栏山河已无恙
Linux CPU 性能分析工具火焰图(Flame Graphs)认知
└─$git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git 正克隆到 'FlameGraph'... remote: Enumerating ]-[~/FlameGraph] └─$. /flamegraph.pl --hash --bgcolors=grey < .. /flamegraph.pl line 97. BEGIN failed--compilation aborted at ./flamegraph.pl line 97. /flamegraph.pl < ..
3.3K11编辑于 2024-02-26 - 来自专栏k8s技术圈
Kubernetes 应用性能分析工具 - Kubectl Flame
kubectl flame 概述 分析 Kubernetes Pod 分析 Java 应用 mypod 1分钟，并在将火焰图保存到 /tmp/flamegraph.svg： kubectl flame mypod -t 1m --lang java -f /tmp/flamegraph.svg 分析基于 alpine 的容器 在基于 alpine 的容器中分析 Java 应用程序需要使用--alpine 标志： kubectl flame mypod -t 1m -f /tmp/flamegraph.svg --lang Java --alpine “注意：仅 Java 应用程序需要此--alpine ” 分析 sidecar 容器 包含多个容器的 Pod 需要将目标容器指定为参数： kubectl flame mypod -t 1m --lang go -f /tmp/flamegraph.svg
85910发布于 2021-03-01 - 来自专栏防止网络攻击
C++ 之 perf+火焰图分析与调试
/FlameGraph/archive/master.zip unzip master.zip sudo mv FlameGraph-master/ /opt/FlameGraph 添加到bashrc环境变量 /FlameGraph/stackcollapse-perf.pl out1.perf > out1.floded $ .. /FlameGraph/flamegraph.pl out1.floded > cp1.svg $ .. /FlameGraph/flamegraph.pl --negate diff1.floded > diff1.svg 在对比新旧数据，使用对比结果给cp.svg重新上色： $ .. /FlameGraph/flamegraph.pl --negate diff1.floded > diff1.svg 而在红/蓝差分火焰图中, 使用不同的颜色来表示两个文件中的差异部分。
84720编辑于 2024-09-10 - 来自专栏程栩的性能优化笔记
一目了然-火焰图初探
引 昨天我们说到，perf record的结果数据是一条条数据的格式，可以使用perf report来进行数据的可视化查看，我们也可以基于这个数据生成火焰图(FlameGraph)。 我们可以借助Gregg（性能领域的大牛）的FlameGraph仓库中的脚本来帮助我们生成火焰图。 /brendangregg/FlameGraph # 折叠调用栈 [root@VM-16-2-centos ~]# . /FlameGraph/flamegraph.pl [root@VM-16-2-centos ~]# perl FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > flame.svg 参考资料 FlameGraph 火焰图生成与分析
1K20编辑于 2023-11-01 - 来自专栏YP小站
Kubernetes Pod应用性能分析工具 Kubectl Flame
EKS和AKS上测试） 安装 $ kubectl krew install flame 使用 分析 Kubernetes Pod 分析 Java 应用 mypod 1分钟，并在将火焰图保存到 /tmp/flamegraph.svg $ kubectl flame mypod -t 1m --lang java -f /tmp/flamegraph.svg 分析基于 alpine 操作系统的容器 在基于 alpine 的容器中分析 Java 应用程序需要使用 --alpine 标志 $ kubectl flame mypod -t 1m -f /tmp/flamegraph.svg --lang Java --alpine 注意 分析 sidecar 容器 包含多个容器的 Pod 需要将目标容器指定为参数 $ kubectl flame mypod -t 1m --lang go -f /tmp/flamegraph.svg mycontainer 多进程容器 在包含多个进程的Pod中对Go应用程序进行性能分析需要通过 --pgrep 标志指定目标进程名称： $ kubectl flame mypod -t 1m --lang go -f /tmp/flamegraph.svg
2K10发布于 2021-02-26 - 来自专栏程栩的性能优化笔记
四种火焰图，快速定位Off-CPU性能问题
/fileiostacks.py -f 30 > out.stacks # git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph # cd FlameGraph # cd FlameGraph # . /biostacks.py -f 30 > out.stacks # git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph # cd FlameGraph # cd FlameGraph # . # cd FlameGraph # .
3.5K20编辑于 2023-11-01 - 来自专栏全栈程序员必看
Pprof
安装 安装go-torch go get github.com/uber/go-torch 安装FlameGraph cd $WORK_PATH && git clone https://github.com /brendangregg/FlameGraph.git export PATH=$PATH:$WORK_PATH/FlameGraph 安装graphviz yum install graphviz /ip:port/debug/pprof/heap -p > profile-heap.svg 操作 针对测试服务端，进行操作，上述步骤默认监听30s，即30s后可以生成相关图像 参考 Golang FlameGraph
27810编辑于 2022-09-16 - 来自专栏小巫技术博客
Linux性能分析：Perf & CPU火焰图
第三步：使用FlameGraph生成火焰图 要先将以下仓库clone到本地： https://github.com/brendangregg/FlameGraph . /flamegraph.pl perf.folded > perf.svg 执行 stackcollapse-perf.pl 将 perf.unfold 中的符号进行折叠。 执行 flamegraph.pl 生成 火焰图。
1.9K00编辑于 2024-05-27 - 来自专栏鹅厂少年的奇妙之旅
perf + 火焰图分析程序性能
20161207223000132-825516985.png 这种格式很不直观 2、使用火焰图展示结果 1、Flame Graph项目位于GitHub上：https://github.com/brendangregg/FlameGraph 2、可以用git将其clone下来：git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git 我们以perf为例，看一下flamegraph的使用方法 /flamegraph.pl perf.folded > perf.svg 1075644-20161208102553491-1426669913.png
2.9K21发布于 2018-08-04 - 来自专栏大大刺猬
[MYSQL] 从库 io_thread 接受binlog速度太慢?
采样perf record -F 100 -p `pidof mysqld` -- sleep 120# 下载画图软件(可选)wget https://github.com/brendangregg/FlameGraph /archive/refs/tags/v1.0.tar.gztar -xvf v1.0.tar.gzcd FlameGraph-1.0# 画图FLAMEGRAPH_DIR='/root/flamegraph /FlameGraph-1.0'perf script -i perf.data | ${FLAMEGRAPH_DIR}/stackcollapse-perf.pl | perl ${FLAMEGRAPH_DIR }/flamegraph.pl > perf_test_io_thread.svg下图为模拟的, 非测试环境的.实际情况干扰项会少很多可以看到耗时是在两阶段提交刷盘上, 也就是还是卡在IO上.
23020编辑于 2025-07-11 - 来自专栏centosDai
调试 .NET Core 中的高 CPU 使用率
sudo perf report -f 还可以使用以下命令生成 flame-graph： git clone --depth=1 https://github.com/BrendanGregg/FlameGraph sudo perf script | FlameGraph/stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > flamegraph.svg 此命令生成 flamegraph.svg，你可以在浏览器中查看 flamegraph.svg 以调查性能问题： 在 Windows 上，可以使用 dotnet-trace 工具作为探查器。
1.8K20编辑于 2022-01-09 - 来自专栏LINUX阅码场
用off-cpu火焰图调查Linux性能问题
At this point, I generated an off-cpu flamegraph using Linux perf_events to see why we entered this state (~58684 samples) ] $ sudo perf script -f time,comm,pid,tid,event,ip,sym,dso,trace -i sched.data | ~/FlameGraph /stackcollapse-perf-sched.awk | ~/FlameGraph/flamegraph.pl --color=io --countname=us >off-cpu.svg Note In an off-cpu flamegraph, the width of a bar is proportional to the total time spent off cpu.
3.3K10发布于 2019-10-08 - 来自专栏网络虚拟化
Linux性能优化利器，perf工具介绍
-e cycles:u,instructions:u -g \ --call-graph dwarf -p $(pgrep testpmd) # 生成DPDK火焰图 perf script | FlameGraph /stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > dpdk.svg 环境配置方面 # 关闭地址空间随机化（需重启） echo 0 > /proc/sys /stackcollapse-perf.pl | \ FlameGraph/flamegraph.pl > dpdk_lbr.svg 4.2 VPP向量化优化案例 AVX512指令分析： # 统计向量指令使用比例 /stackcollapse-perf.pl < $OUTPUT_DIR/trace.data | \ FlameGraph/flamegraph.pl > $OUTPUT_DIR/flame.svg 3、结合FlameGraph生成可视化报告。 通过本文详实的案例与技术解析，开发者可将perf的效能发挥到极致，是高性能系统开发的必备工具，为构建高性能系统提供坚实基础。
1.2K10编辑于 2025-04-04 - 来自专栏我和你
使用perf/SystemTap分析pagefault
可以指定进程 > perf stat -e page-faults -I 1000 -a > perf stat -e page-faults -I 1000 -a -p 10102 或者，我们还可以使用FlameGraph /FlameGraph/stackcollapse-perf.pl < out.stacks | . /FlameGraph/flamegraph.pl --color=mem \ --title="Page Fault Flame Graph" --countname="pages" > out.svg
3.9K280编辑于 2022-04-28
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