文章目录
一、火焰图能解决哪些问题？
二、使用火焰图前的准备工作（Linux / macOS系统）
（一）安装perf（Linux性能分析工具）
（二）安装FlameGraph脚本
三、生成CPU火焰图（以Java为例）
（一）采集数据
（二）查看火焰图
四、如何读懂火焰图？
（一）火焰图结构
（二）关键操作
五、常见问题及解决方法
（一）火焰图显示[unknown]怎么办？
（二）如何分析内存泄漏？
六、进阶用法
七、总结
火焰图（Flame Graph）作为一款强大的可视化性能分析工具，能帮助我们快速定位CPU、内存或I/O方面的瓶颈问题，让性能优化工作变得更加高效。今天就来给大家详细讲讲火焰图的使用方法。
一、火焰图能解决哪些问题？
CPU占用高：当我们遇到CPU占用过高的情况时，火焰图可以清晰地展示出哪些函数消耗了最多的CPU时间，让我们能快速锁定问题函数。
程序卡顿：它能深入分析代码的执行路径，帮我们找到那些导致程序运行缓慢的慢速操作，进而优化程序性能。
线程阻塞：火焰图还能查看哪些线程在等待锁或者I/O资源，方便我们排查线程阻塞问题，提高程序的并发性能。
内存泄漏（需配合内存分析工具）：虽然火焰图不能单独检测内存泄漏，但配合其他内存分析工具，它可以在内存性能分析方面发挥重要作用。
二、使用火焰图前的准备工作（Linux / macOS系统）
（一）安装perf（Linux性能分析工具）
在不同的Linux发行版中，安装perf的命令有所不同：
Ubuntu/Debian系统：在终端输入sudo apt install linux-tools-common linux-tools-generic。这条命令会安装perf工具及其相关依赖，sudo表示以管理员权限运行，apt是Ubuntu/Debian系统的包管理工具，install用于安装软件包。
CentOS/RHEL系统：使用sudo yum install perf命令进行安装。yum是CentOS/RHEL系统的包管理工具，同样通过sudo获取管理员权限来安装perf。
（二）安装FlameGraph脚本
FlameGraph脚本是生成火焰图的关键工具，我们可以通过Git来获取它：
在终端执行git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git。这条命令会从指定的GitHub仓库克隆FlameGraph项目到本地。
进入克隆下来的FlameGraph目录：cd FlameGraph。
将FlameGraph目录临时添加到系统的PATH环境变量中，执行export PATH=$PATH:$(pwd) 。这样，系统就能在当前目录下找到相关的脚本文件，方便后续生成火焰图。
三、生成CPU火焰图（以Java为例）
（一）采集数据
方法1：使用perf（推荐，适用于Linux）
找到Java进程ID：可以使用jps命令，如果系统没有安装jps，也可以用ps -ef | grep java命令来查找Java进程的ID。这两个命令的作用都是在系统进程列表中找到正在运行的Java进程，并显示其进程ID。
采集CPU调用栈（采样30秒）：在终端输入sudo perf record -F 99 -p -g -- sleep 30 。这里sudo获取管理员权限，perf record用于记录性能数据，-F 99表示每秒采样99次，-p后面需要跟上前面查到的Java进程ID，-g表示记录调用栈信息，-- sleep 30表示采样持续30秒。
生成火焰图：执行perf script | stackcollapse-perf.pl | flamegraph.pl > flamegraph.svg。这条命令通过管道操作，将perf script采集到的数据依次经过stackcollapse-perf.pl和flamegraph.pl脚本处理，最终生成名为flamegraph.svg的火焰图文件。
方法2：使用async-profiler（更简单，支持Java）
下载async-profiler：在终端执行wget https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/releases/download/v2.9/async-profiler-2.9-linux-x64.tar.gz ，这条命令会从指定的GitHub发布页面下载async-profiler的压缩包。然后解压压缩包，执行tar -xzf async-profiler-.tar.gz ，并进入解压后的目录：cd async-profiler-。
采集CPU数据（采样30秒）：在解压后的目录下执行./profiler.sh -d 30 -f flamegraph.svg 。-d 30表示采样时间为30秒，-f flamegraph.svg指定生成的火焰图文件名为flamegraph.svg。
（二）查看火焰图
生成的flamegraph.svg文件可以用浏览器打开，比如使用firefox flamegraph.svg，当然也可以用Chrome、Edge等其他浏览器打开，这样就能直观地查看火焰图了。
四、如何读懂火焰图？
（一）火焰图结构
Y轴（高度）：代表调用栈深度，越往火焰图的下方，调用链就越长。就好比一个函数调用了其他函数，其他函数又继续调用别的函数，调用链不断延伸，在火焰图上就体现为Y轴方向的深度增加。
X轴（宽度）：表示函数执行时间占比，函数在X轴上显示得越宽，说明它占用的CPU时间越多，也就意味着这个函数可能是导致性能问题的关键所在。
颜色：火焰图中的颜色并没有特殊含义，只是为了区分不同的函数，让我们在查看火焰图时能更清晰地分辨各个函数。
（二）关键操作
鼠标悬停：当我们把鼠标悬停在火焰图的某个函数区域上时，会显示出该函数的名称以及它占用CPU的比例，方便我们快速了解函数的基本信息。
点击放大：点击火焰图中的某个函数区域，可以放大查看这个函数的详细调用链，深入分析函数内部的调用情况，找出可能存在的性能问题。
搜索（Ctrl+F）：如果我们想查找特定的函数，比如java.lang.Thread.sleep，可以使用浏览器的搜索功能（一般是按下Ctrl+F组合键），在火焰图中快速定位到目标函数。
五、常见问题及解决方法
（一）火焰图显示[unknown]怎么办？
原因：出现这种情况通常是因为缺少调试符号，比如JVM没有启用-XX:+PreserveFramePointer参数。这个参数用于保留函数调用栈的指针信息，没有它，火焰图可能无法准确识别函数。
解决方案：
Java运行时添加参数：在运行Java程序时添加-XX:+PreserveFramePointer参数，例如java -XX:+PreserveFramePointer -jar your_app.jar 。这样JVM在运行时就会保留相关指针信息，有助于火焰图准确识别函数。
使用async-profiler的–all-user选项：使用async-profiler采集数据时，添加--all-user选项，命令为./profiler.sh --all-user -d 30 -f flamegraph.svg 。这个选项可以让async-profiler采集更多用户空间的信息，提高函数识别的准确性。
（二）如何分析内存泄漏？
如果要分析内存泄漏问题，可以改用内存火焰图（需借助async-profiler） 。在async-profiler的目录下执行./profiler.sh -d 30 -e alloc -f mem_flamegraph.svg 。-e alloc表示以内存分配事件为采样依据，-d 30还是采样30秒，-f mem_flamegraph.svg指定生成的内存火焰图文件名为mem_flamegraph.svg。通过分析这个内存火焰图，我们可以更直观地了解内存的分配情况，从而发现可能存在的内存泄漏问题。
六、进阶用法
分析锁竞争：在async-profiler目录下执行./profiler.sh -e lock -d 30 -f lock.svg 。-e lock表示以锁竞争事件为采样依据，采样30秒后生成名为lock.svg的火焰图，通过这个火焰图可以分析程序中的锁竞争情况，找出可能导致线程阻塞的锁。
分析I/O等待：在终端执行perf record -e 'sched:sched_stat_iowait' -p -g -- sleep 10 。这里-e 'sched:sched_stat_iowait'指定以I/O等待事件为采样依据，-p跟上目标进程ID，-g记录调用栈信息，-- sleep 10表示采样10秒。通过这种方式采集的数据生成的火焰图，可以帮助我们分析I/O等待问题。
生成差分火焰图：如果我们想对比两个不同状态下的火焰图差异，可以使用diff two_flamegraphs.svg命令。这里two_flamegraphs.svg需要替换为实际要对比的两个火焰图文件名，通过查看差分火焰图，我们能更清楚地看到两次采样之间的性能变化。
七、总结
安装工具：可以选择安装perf + FlameGraph组合，或者使用async-profiler工具，它们都能帮助我们生成火焰图。
采集数据：使用perf record命令或者async-profiler的./profiler.sh -d 30命令来采集性能数据，采样时间可以根据实际情况调整。
生成SVG：利用flamegraph.pl脚本对采集到的数据进行转换，最终生成可供查看分析的火焰图文件（.svg格式）。
希望通过这篇文章，大家能对火焰图的使用有更深入的了解，在实际工作中借助火焰图更好地进行性能优化。
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