perf分析c++性能需确保符号完整与采样真实:编译加-g -fno-omit-frame-pointer,避免strip;用perf record -g -F 99 –call-graph dwarf采集,配合FlameGraph生成火焰图,重点关注顶部宽块、峡谷状突变及模板名冗余问题。

在 linux 下用 perf 分析 C++ 程序性能,核心是采集运行时的 CPU 采样、调用栈和函数热点,再通过火焰图直观定位瓶颈。关键不在“会不会用 perf”,而在于“采样是否真实反映问题场景”以及“符号是否完整可读”——尤其 C++ 的模板、内联、优化会严重干扰结果。
一、确保 perf 能正确识别 C++ 符号
默认编译的 Release 版本常因 -O2/-O3 和 strip 导致 perf 显示 [unknown] 或地址而非函数名。必须:
- 编译时加
-g -fno-omit-frame-pointer(后者对调用栈回溯至关重要) - 避免
strip二进制;若必须发布 stripped 版,保留 .debug 文件并用perf buildid-cache -v关联 - 确认系统有 debuginfo 包(如
debuginfo-install glibcxx),否则 STL 函数名也看不到
二、perf record 常用命令组合
不要只跑 perf record -g ./a.out。根据目标选合适事件:
- 查 CPU 瓶颈:
perf record -g -F 99 --call-graph dwarf ./a.out(-F 99 表示每秒采样 99 次,平衡精度与开销;dwarf 比 fp 更准,尤其有内联或尾调用时) - 查 cache miss:
perf record -e cycles,instructions,cache-references,cache-misses -g ./a.out - 查锁竞争:
perf record -e sched:sched_stat_sleep,sched:sched_switch -g ./a.out - 只分析某段时间:启动后按 Ctrl+Z 暂停 perf,用
perf script看实时数据,确认 workload 已进入稳态再继续录制
三、生成火焰图(Flame Graph)
perf script 输出的是栈样本文本,需用 FlameGraph 工具转成 svg:
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- 先安装:
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph - 导出折叠栈:
perf script | ./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl > out.folded - 生成图:
./FlameGraph/flamegraph.pl out.folded > flame.svg - 注意:C++ 模板实例化名极长(如
std::vector<int std::allocator> >::push_back</int>),可用--minwidth 0.5参数避免被压缩掉,或预处理折叠相似模板名
四、看懂火焰图的关键细节
火焰图不是“越高越好”或“越宽越差”,而是看:
- 顶部宽但不高的块:说明该函数自身耗时多(如密集计算、未优化算法)
- 底部窄、中间突然变宽的“峡谷”:典型 I/O 或锁等待(比如 write() 卡住,上面所有调用都堆在那)
- 多个平行高柱,名字高度相似但参数不同:可能是模板过度实例化或虚函数频繁分派,考虑用
final或策略模式收敛 - 右上角出现大量
[unknown]或__libc_start_main:说明符号缺失或 frame pointer 被优化掉,回退检查编译选项
基本上就这些。perf 不复杂,但容易忽略调试信息和采样上下文。真正卡住的往往不是“怎么画图”,而是“为什么图里看不到我想看的函数”。