DIY Ruby CPU 分析—

【编者按】原文作者 Emil Soman，Rubyist，除此之外竟然同时也是艺术家，吉他手，Garden City RubyConf 组织者。本文是DIY Ruby CPU Profiling 的第一部分，由 OneAPM 工程师编译整理。

在 Codemancers，我们正在建设 Rbkit——一个针对 Ruby 语言的——拥有新炫酷功能的代码分析器。我目前正在实现一个嵌在 rbkit gem 里的 CPU 分析器，这将有助 rbkit UI 重建分析 Ruby 进程调用图，并在屏幕上得出有用的可视化展示。在这个过程中，我学到了许多新东西，很乐意在本系列的博客文章中与您分享。

我们打算一步一步从基础开始，专门为 Ruby 编写一个初级的 CPU 分析器！在完成时我们将学到：

什么是 CPU 分析
分析模式——工具和采样
CPU Time 和 Wall Time ——它们分别是什么意思，如何测量？
写一个简单的 C 扩展并用于 Ruby 中
Ruby Tracepoints——调用和返回
C 语言中的信号处理
用一个信号暂停 Ruby 进程并用调用堆查看
用分析数据进行一些有用但笨拙的试验

Part I. 介绍 CPU 分析

通过对你的程序进行 CPU 分析，可以发现相较于 CPU 使用率，你的程序是多么宝贵。为了分析程序，你需要使用一个分析工具并按照下列步骤操作：

开始 CPU 剖析
执行你想要分析的代码
停止 CPU 剖析并得到剖析结果
分析结果
通过分析剖析结果，你会发现使整个程序缓慢的瓶颈。

分析模式

CPU 剖析可以分为以下两种方法：

1. 工具

在这种模式下，分析工具利用一些 hooks，由解释器提供或者插入程序中，来了解调用图并测量在调用图中每个方法的执行时间。举个例子，看一下下面这段 Ruby 代码：

def main

3.times do

find_many_square_roots

find_many_squares

end

end

def find_many_square_roots

5000.times{|i| Math.sqrt(i)}

end

def find_many_squares

5000.times{|i| i**2 }

end

main

我已经插入了一些内容，来帮助了解如果 Ruby 解释器给了我们方法的调用和返回的 hooks，它们如何执行：

def main

# method call hook gets executed

3.times do

find_many_square_roots

find_many_squares

end

# method end hook gets executed

end

def find_many_square_roots

# method call hook gets executed

5000.times{|i| Math.sqrt(i)}

# method end hook gets executed

end

def find_many_squares

# method call hook gets executed

5000.times{|i| i**2 }

# method end hook gets executed

end

main

现在，如果我们能够打印出当前时间和这些 hooks 内部当前方法的名称，会得到看起来像这种形式的输出结果：

sec:00 usec:201007	called  	main

sec:00 usec:201108	called  	find_many_square_roots

sec:00 usec:692123	returned	find_many_square_roots

sec:00 usec:692178	called  	find_many_squares

sec:00 usec:846540	returned	find_many_squares

sec:00 usec:846594	called  	find_many_square_roots

sec:01 usec:336166	returned	find_many_square_roots

sec:01 usec:336215	called  	find_many_squares

sec:01 usec:484880	returned	find_many_squares

sec:01 usec:484945	called  	find_many_square_roots

sec:01 usec:959254	returned	find_many_square_roots

sec:01 usec:959315	called  	find_many_squares

sec:02 usec:106474	returned	find_many_squares

sec:02 usec:106526	returned	main

正如你所看到的，此输出可以告诉我们在每一种方法里面花了多长时间。同时也告诉我们，每一个方法调用的次数。这大概就解释了性能分析工具是如何工作的。

优点：

高精度

我们得到了方法调用数

易于实施

缺点：

每个被分析的方法执行 hooks 时的额外开销

2. 采样

在采样模式下，分析器每隔 x 时间单元打断一次程序，并查看调用堆并记录它的信息（被称为“样品”）。一旦该程序完成运行，分析器收集所有样品并找出每个方法出现在所有样品中的次数。

很难想象？让我们来看看同样的例子代码，看看如果我们使用采样分析器，输出结果会有怎样的不同。

采样分析器的输出结果如下：

Call stack at 0.5sec: main/find_many_square_roots

Call stack at 1.0sec: main/find_many_square_roots

Call stack at 1.5sec: main/find_many_square_roots

Call stack at 2.0sec: main/find_many_squares

在这个例子中，程序每 0.5 秒被中断一次并且调用堆栈被记录。因此，通过这个程序执行的过程我们得到了 4 个样品，find_many_square_roots 记录于 3 个样品中， find_many_squares 只存在于一个样品中。从本次采样中，我们得到 find_many_square_roots 占用了 75％ CPU，与此同时 find_many_squares 只占用了 25％的 CPU 。这就大概解释了分析器是怎么样工作的。

优点：

与工具分析相比开销可忽略不计

很容易找到缓慢/长时间运行的方法

缺点：

不擅长测量短时间运行的方法

我们没有得到方法调用数

很难自己写出采样分析器

概括

我们只是调查了 CPU 分析的含义和两种常用的 CPU 分析方法。在第 2 部分，我们将探讨对描述 CPU 使用情况的 2 个单位进行测量—— CPU Time 和 Wall Time。我们也会亲手写一些代码来获取进行测量。感谢您的阅读！

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