Simpleperf 性能工具介绍app_profiler.py -i perf.data

Android-SimplePerf工具浅解_simpleperf的原理-CSDN博客

Simpleperf 工具介绍_simpleperf record-CSDN博客

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/680585194

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Simpleperf 理论与实践指南系列之总结篇 - 知乎

首先simpleperf是NDK自带的工具，一般下载NDK后，可以直接使用。

Simpleperf的用处：

现代CPU具有一个硬件组件，为性能监控单元，简称PMU，具有一些硬件计数器，主要是记录程序的CPU占用，及执行的指令数，以及统计缓存未命中事件的数量。

simpleperf包含三个功能，stat， record以及repor。

stat的作用是统计一个时间段内被分析的执行的进程发生的事件数。

主要进行以下步骤：1. 给定用户选项，通过对linux 内核进行系统调用启用分析。2. 内核在被分析的进程占用时启用计数器。3. 分析结束后，从内核读取计数器，并报告计数摘要。

record的作用主要是记录一个时间段内被分析的执行进程的样本。

主要进行以下步骤： 1. 也是通过对linux内核进行系统调用启动分析。2. 在simpleperf和linux内核之间创建映射缓冲区。3. 内核被调度到分析进程时启动计数器。4. 每次达到了预设定数量的事件发生时，就将样本存储到前面创建的映射缓冲区。4.最后从缓冲区中读取样本并生成perf.data。

report的作用就是从前面得到的perf.data读取数据，分析进程及其调用的其他库中，展示时间消耗热点并输出报告。

tips:编译生成的共享库时，需要去掉-s(strip)编译选项，这样库中可以包含函数符号，这样报告中显示的就是函数名称而不是一些数字！！！

/system/bin/simpleperf record -p 5946 -g --duration 60 -f 999 simpleperf report -i data/perf.data 用 -o 参数，指定输出文件，来解决问题：$ adb shell /data/local/tmp/simpleperf record -p <进程号> --duration <持续时间> -o /sdcard/perf.data python app_profiler.py -p com.tencent.xxx -r "-e cpu-clock -g --duration 60"-o perf.data -lib xxx\Android_ASTC\Game_Symbols_v1\UAGame-arm64

python 脚本（注：脚本被用于使得剖析和解析剖析结果更方便。）
<1> app_profiler.py：被用于剖析一个 android 应用程序。它的主要工作：准备剖析环境、下载 simpleperf 到设备上，在主机上生成并拉出 perf.data 数据文件。（ 注：它由 app_profiler.config 配置 ）

simpleperf record -p $(ps -ef | grep run_sdk | head -n 1 |awk '{print $2}') --call-graph fp -f 6000 --duration 10 -m 4096 -o /data/local/tmp/out.bin

说明：record就是记录一段时间已分析进程中的时间摘要。

-p一般后面会紧跟进程号。

$(ps -ef | grep run_sdk | head -n 1 |awk '{print $2}') 这句表示的是执行run_sdk，查找其对应的进程号，正好紧跟在-p的后面

--call-graph：设置堆栈展开的方式，包含三种模式（fp, dwarf,lbr）

fp: perf默认采用的方式，需要关闭对堆栈有影响的编译优化(-fno-omit-frame-pointer,-fno-optimize-sibling-calls)，否则可能获取不到正确的堆栈信息。

优点：性能消耗小，生成文件小，report速度快。

缺点：不遵守X86Calling convention的函数无法获取堆栈信息，内联函数无法获取堆栈信息。

dwarf:

优点：堆栈信息最详细，内联函数也可以获取堆栈信息。

缺点：性能消耗大，生成文件大，report时间长 。

lbr:

优点：性能消耗极小，堆栈信息非常准确

缺点：需要处理器支持。

-f: 样本数/s

--duration：持续时间 单位s

-m: 如果记录过程中有事件丢失，可以将 -m 的值调大，默认小于等于1024.

-o:指定输出路径

结果可视化