Ruby Profiler详解之ruby-prof(I)
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OneAPM蓝海讯通 发表于3年前
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项目地址: ruby-prof

在上一篇 Ruby 中的 Profiling 工具中,我们列举了几种最常用的 Profiler,不过只是简单介绍,这一次详细介绍一下 ruby-prof 的使用方法。

ruby-prof 是比较强大的,支持 cpu,内存使用,对象分配等等的性能分析,而且提供了很多友好的输出格式,不仅仅是有基于文字,html 的格式,还能输出 graphviz 格式的 dot 文件,以及适用与 KCacheGrindcall tree格式, 其实这个格式是基于 Valgrind 的,这个工具很棒,大家可以去官网了解一下。

有两种方式运行 ruby-prof,一种是需要在源码中插入 ruby-prof 的启动和停止代码:

require 'ruby-prof'

RubyProf.start
# 这里写入要进行性能剖析的代码 result = RubyProf.stop

# 选择一个Printer printer = RubyProf::FlatPrinter.new(result) printer.print(STDOUT)

还有一种是在命令行直接运行的,安装了 Gem 包 ruby-prof 之后,会同时安装 ruby-prof 命令,使用如下:

ruby-prof -p flat test.rb

这种方法更灵活,我们使用这种方法来说明ruby-prof的使用方法。

直接运行ruby-prof -h得到ruby-prof的帮助信息,由于太多,这里就不列出来了,大家可以自己在系统中执行看看。

其中-p参数为输出格式,以下就会逐一介绍各个 Printer 的格式,指数的意义以及相关显示工具的使用。在介绍输出格式的过程中,也会相应的介绍其他的几个参数的用途。

##输出格式类型

flat                   - Prints a flat profile as text (default).
flat_with_line_numbers - same as flat, with line numbers.
graph                  - Prints a graph profile as text.
graph_html             - Prints a graph profile as html.
call_tree              - format for KCacheGrind
call_stack             - prints a HTML visualization of the call tree
dot                    - Prints a graph profile as a dot file
multi                  - Creates several reports in output directory

##示例程序

def m1
  "string" * 1000
end

def m2
  "string" * 10000
end

def start
  n = 0
  n = n + 1 while n < 100_000

  10000.times do
    m1
    m2
  end
end

start

这是最基础的测试程序,我们会在介绍ruby-prof的功能的同时添加其他代码来进行演示。

##GC 对性能剖析的影响

进行性能剖析的时候 GC 的运行总会对结果产生比较大的影响,这里我们暂时不考虑它,我们会有另外一篇文章做专门的介绍。

##最简单的输出格式 - flat

ruby-prof -p flat test.rb

Measure Mode: wall_time
Thread ID: 12161840
Fiber ID: 19223800
Total: 0.206998
Sort by: self_time

 %self      total      self      wait     child     calls  name
 68.50      0.142     0.142     0.000     0.000    20000   String#*
 10.45      0.207     0.022     0.000     0.185        1   Object#start
  6.82      0.014     0.014     0.000     0.000   100001   Fixnum#<
  6.46      0.013     0.013     0.000     0.000   100000   Fixnum#+
  2.84      0.158     0.006     0.000     0.152        1   Integer#times
  2.52      0.128     0.005     0.000     0.123    10000   Object#m2
  2.40      0.024     0.005     0.000     0.019    10000   Object#m1
  0.01      0.207     0.000     0.000     0.207        2   Global#[No method]
  0.01      0.000     0.000     0.000     0.000        2   IO#set_encoding
  0.00      0.000     0.000     0.000     0.000        3   Module#method_added

* indicates recursively called methods

先来一一解释一下各项指标的意思:

| Indicator | Explanation | | -- | -- | | %self | 方法本身执行的时间占比,不包括调用的其他的方法执行时间 | | total | 方法执行的总时间,包括调用的其他方法的执行时间 | | self | 方法本身执行的时间,不包括调用的其他的方法执行时间 | | wait | 多线程中,等待其他线程的时间,在单线程程序中,始终为0 | | child | 方法调用的其他方法的总时间 | | calls | 方法的调用次数 |

他们之间的基本关系就是:

total = self + wait + child

具体来说就是String#*这个方法占据程序运行时间的 68.50%,花费了0.142秒,执行了20000次,而 Object#start方法就是代码中定义的start方法,它占据程序运行时间的10.45%,花费了0.022秒,调用的 方法花费了0.185秒,调用了1次,总共花费的时间(total)为0.022 + 0.185 = 0.207,相信现在大家都能名白这些指数的意义了。

现在我们明白了这个输出的指标意思,假如这个程序是存在性能问题的,那么这些数据说明了什么问题?通常情况下, 我们需要看两个指标,%self 和 calls,单纯看 %self 有时候是没有用的,上面这个例子,它的耗时方法是String#*, 我们不太可能去改进语言本身的方法,这种情况下,我们发现 calls 的值比较大,那么就想办法减少对String#*的方法调用。

利用 flat 输出格式,也就只能发现这样简单的问题,如果这时候想要减少String#*的方法调用,就需要知道是谁调用了它, 而这个输出格式是体现不出来的,就需要选择其他的输出格式。

##简单的调用关系输出 - graph

ruby-prof -p graph test.rb

Measure Mode: wall_time
Thread ID: 17371960
Fiber ID: 24397420
Total Time: 0.21026015281677246
Sort by: total_time

  %total   %self      total       self       wait      child            calls    Name
--------------------------------------------------------------------------------
  99.99%   0.01%      0.210      0.000      0.000      0.210                2      Global#[No method]
                      0.210      0.022      0.000      0.188              1/1      Object#start
                      0.000      0.000      0.000      0.000              3/3      Module#method_added
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.210      0.022      0.000      0.188              1/1      Global#[No method]
  99.98%  10.34%      0.210      0.022      0.000      0.188                1      Object#start
                      0.161      0.006      0.000      0.155              1/1      Integer#times
                      0.014      0.014      0.000      0.000    100001/100001      Fixnum#<
                      0.014      0.014      0.000      0.000    100000/100000      Fixnum#+
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.161      0.006      0.000      0.155              1/1      Object#start
  76.48%   2.68%      0.161      0.006      0.000      0.155                1      Integer#times
                      0.130      0.005      0.000      0.125      10000/10000      Object#m2
                      0.025      0.005      0.000      0.020      10000/10000      Object#m1
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.020      0.020      0.000      0.000      10000/20000      Object#m1
                      0.125      0.125      0.000      0.000      10000/20000      Object#m2
  69.23%  69.23%      0.146      0.146      0.000      0.000            20000      String#*
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.130      0.005      0.000      0.125      10000/10000      Integer#times
  61.81%   2.28%      0.130      0.005      0.000      0.125            10000      Object#m2
                      0.125      0.125      0.000      0.000      10000/20000      String#*
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.025      0.005      0.000      0.020      10000/10000      Integer#times
  11.99%   2.28%      0.025      0.005      0.000      0.020            10000      Object#m1
                      0.020      0.020      0.000      0.000      10000/20000      String#*
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.014      0.014      0.000      0.000    100001/100001      Object#start
   6.73%   6.73%      0.014      0.014      0.000      0.000           100001      Fixnum#<
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.014      0.014      0.000      0.000    100000/100000      Object#start
   6.42%   6.42%      0.014      0.014      0.000      0.000           100000      Fixnum#+
--------------------------------------------------------------------------------
   0.01%   0.01%      0.000      0.000      0.000      0.000                2      IO#set_encoding
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.000      0.000      0.000      0.000              3/3      Global#[No method]
   0.00%   0.00%      0.000      0.000      0.000      0.000                3      Module#method_added

* indicates recursively called methods

这次输出的内容就比较丰富,不过也可能让人头有点晕。我们来慢慢分析一下。

首先这次排序方式不一样了,是按照 total_time 排序的,flat 输出格式是按照self_time 排序的。整个报告被虚线分割为几部分,每部分中都描述了不定个数的方法调用信息,但是注意最左边两列,就是 %total, %self 那两列不为空的那一行,

先来看第二部分:

--------------------------------------------------------------------------------
                      0.210      0.022      0.000      0.188              1/1      Global#[No method]
  99.98%  10.34%      0.210      0.022      0.000      0.188                1      Object#start
                      0.161      0.006      0.000      0.155              1/1      Integer#times
                      0.014      0.014      0.000      0.000    100001/100001      Fixnum#<
                      0.014      0.014      0.000      0.000    100000/100000      Fixnum#+
--------------------------------------------------------------------------------

Object#start方法的执行花费了 99.98% 的总时间,不包括子方法调用的话,花费了10.34%的时间,调用了 一次,并且在start方法中还调用了Integer#timesFixnum#&lt;Fixnum#+三个方法。

再来看右数第二列(calls),是被/分隔的两个数,左边的数是此方法在这一层级调用了多少次Object#start,右边的数是 Object#start这个程序运行过程中总的运行次数。而Object#start调用的三个方法calls列出的是在Object#start 中执行的次数,以及总的执行次数。

最开始的一部分中有这样两个方法:Global#[No method]代表没有 caller,可以理解为 ruby 正在准备执行环境, Module#method_added是当有实例方法添加的时候,这个方法都会被触发。

那么这种输出格式能解释什么问题呢?在 flat 输出格式中我们已经定位到了问题String#* 的调用次数太多, 那么根据这个 graph 格式的输出格式我们应该可以找到是谁导致的这个问题。

先把可以发现问题的部分截出来:

--------------------------------------------------------------------------------
                      0.020      0.020      0.000      0.000      10000/20000      Object#m1
                      0.125      0.125      0.000      0.000      10000/20000      Object#m2
  69.23%  69.23%      0.146      0.146      0.000      0.000            20000      String#*
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.130      0.005      0.000      0.125      10000/10000      Integer#times
  61.81%   2.28%      0.130      0.005      0.000      0.125            10000      Object#m2
                      0.125      0.125      0.000      0.000      10000/20000      String#*
--------------------------------------------------------------------------------
                      0.025      0.005      0.000      0.020      10000/10000      Integer#times
  11.99%   2.28%      0.025      0.005      0.000      0.020            10000      Object#m1
                      0.020      0.020      0.000      0.000      10000/20000      String#*
--------------------------------------------------------------------------------

第一部分说明String#*Object#m1Object#m1中各被调用了10000次,一共执行了20000次,次数一样,接着看下面, 同样是10000次,在Object#m2中花费的时间是0.125秒,而在Object#m1中花费的时间是0.020秒,多出了0.105秒,这样, 我们能定位出问题出在了Object#m2这里。

graph 可输出为 html 格式,这里只是演示了纯文本版,html 格式更容易交互,需要添加参数 -f 指定输出的路径和文件名。

##GraphViz dot - dot

ruby-prof -p dot test.rb -f dot.dot

有工具可以将 dot 文件转换为 pdf 查看,也有专门查看 dot 文件的工具,比如 ubuntu 上的 XDot。

图片描述

这张图也明确说明了问题出在了Object#m2这里。 ##可交互的调用关系 - call_stack

ruby-prof -p call_stack test.rb -f callstack.html

图片描述

这里真是一图胜千言,一目了然,Object#m2中的String#*的 10000 次调用花费了 60.52% 的时间,不用多解释,快点自己尝试一下吧。

##终极万能全视角 - call_tree

首先安装 KCacheGrind,ubuntu下直接sudo apt-get install kcachegrind

ruby-prof -p call_tree test.rb -f call_tree.out

打开KCacheGrind,然后打开call_tree.out(文件类型选所有),这个神奇的工具能呈现给你所有真相。

图片描述

图片描述

图片描述

图片描述

图片描述

有了前面介绍的输出格式说明,看懂这个就很容易了,我们还是会介绍一下,不过是在另一篇,因为这篇有点太长了,下一篇 会详细介绍一下KCacheGrind的使用方法。

本文系OneAPM工程师编译整理。OneAPM是中国基础软件领域的新兴领军企业,能帮助企业用户和开发者轻松实现:缓慢的程序代码和SQL语句的实时抓取。想阅读更多技术文章,请访问OneAPM官方技术博客

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