簡介
火焰圖（Flame Graph）是由Linux性能優化大師Brendan Gregg發明的，本文用最簡單的實例講解什麼是火焰圖，怎麼畫出來火焰圖，火焰圖的優點是什麼。
什麼是火焰圖
火焰圖（Flame Graph）是由Linux性能優化大師Brendan Gregg發明的，和所有其他的trace和profiling方法不同的是，Flame Graph以一個全局的視野來看待時間分佈，它從底部往頂部，列出所有可能的調用棧。其他的呈現方法，一般只能列出單一的調用棧或者非層次化的時間分佈。
我最快樂的童年時代，每逢冬天，尤其是春節的時候，和一家人圍坐在火堆旁邊烤火。這已經成爲最美好的回憶，其實人生追求的快樂非常簡單。火焰圖的火焰首先來自於根，然後以火苗的形式往上面竄。可以把從靠近地面的根到頂上的每個火苗，想想成一個調用棧。由於火苗有很多根，這正好也和現實生活中程序的執行邏輯相似。
以典型的分析CPU時間花費到哪個函數的on-cpu火焰圖爲例來展開。
CPU火焰圖中的每一個方框是一個函數，方框的長度，代表了它的執行時間，所以越寬的函數，執行越久。火焰圖的樓層每高一層，就是更深一級的函數被調用，最頂層的函數，是葉子函數。
火焰圖的生成過程是：
先trace系統，獲取系統的profiling數據
用腳本來繪製
系統的profiling數據獲取，可以選擇最流行的perf record，而後把採集的數據進行加工處理，繪製爲火焰圖。其中第二步的繪製火焰圖的腳本程序，通過如下方式獲取:
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph
火焰圖案例
廢話不多說，直接從最簡單的例子開始說起。talk is cheap, show you the cde，代碼如下：
c()
{
for(int i=0;i<1000;i++);
}
b()
{
for(int i=0;i<1000;i++);
c();
}
a()
{
for(int i=0;i<1000;i++);
b();
}
則這三個函數，在火焰圖中呈現的樣子爲：
a()的2/3的時間花在b()上面，而b()的1/3的時間花在c()上面。很多個這樣的a->b->c的火苗堆在一起，就構成了火焰圖。
進一步理解火焰圖的最好方法仍然是通過一個實際的案例，下面的程序創建2個線程，兩個線程的handler都是thread_fun()，之後thread_fun()調用fun_a()、fun_b()、fun_c()，而fun_a()又會調用fun_d()：
/*
* One example to demo flamegraph
*
* Copyright (c) Barry Song
*
* Licensed under GPLv2
*/
#include <pthread.h>
func_d()
{
int i;
for(i=0;i<50000;i++);
}
func_a()
{
int i;
for(i=0;i<100000;i++);
func_d();
}
func_b()
{
int i;
for(i=0;i<200000;i++);
}
func_c()
{
int i;
for(i=0;i<300000;i++);
}
void* thread_fun(void* param)
{
while(1) {
int i;
for(i=0;i<100000;i++);
func_a();
func_b();
func_c();
}
}
int main(void)
{
pthread_t tid1,tid2;
int ret;
ret=pthread_create(&tid1,NULL,thread_fun,NULL);
if(ret==-1){
...
}
ret=pthread_create(&tid2,NULL,thread_fun,NULL);
...
if(pthread_join(tid1,NULL)!=0){
...
}
if(pthread_join(tid2,NULL)!=0){
...
}
return 0;
}
先看看不用火焰圖的缺點在哪裏。
如果不用火焰圖，我們也可以用類似perf top這樣的工具分析出來CPU時間主要花費在哪裏了：
$gcc exam.c -pthread
$./a.out&
$sudo perf top
perf top的顯示結果如下：
perf top提示出來了fun_a()、fun_b()、fun_c(), fun_d()，thread_func()這些函數內部的代碼是CPU消耗大戶，但是它缺乏一個全局的視野，我們無法看出全局的調用棧，也弄不清楚這些函數之間的關係。火焰圖則不然，我們用下面的命令可以生成火焰圖（以root權限運行）：
perf record -F 99 -a -g -- sleep 60
perf script | ./stackcollapse-perf.pl > out.perf-folded
./flamegraph.pl out.perf-folded > perf-kernel.svg
上述程序捕獲系統的行爲60秒鐘，最後調用flamegraph.pl生成一個火焰圖perf-kernel.svg，用看圖片的工具就可以打開這個svg。
上述火焰圖顯示出了a.out中，thread_func()、func_a()、func_b()、fun_c()和func_d()的時間分佈。
從上述火焰圖可以看出，雖然thread_func()被兩個線程調用，但是由於thread_func()之前的調用棧是一樣的，所以2個線程的thread_func()調用是合併爲同一個方框的。
更多閱讀
除了on-cpu的火焰圖以外，off-cpu的火焰圖，對於分析系統堵在IO、SWAP、取得鎖方面的幫助很大，有利於分析系統在運行的時候究竟在等待什麼，系統資源之間的彼此伊伴。
比如，下面的火焰圖顯示，nginx的吞吐能力上不來的很多程度原因在於sem_wait()等待信號量。
上圖摘自Yichun Zhang (agentzh)的《Introduction to off-CPU Time Flame Graphs》。
關於火焰圖的更多細節和更多種火焰圖各自的功能，可以訪問：
http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html
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