如何使用oprofile对软件做profiling
關于Xilinx Zynq-7000帶來的新的系統設計思路，以及Profiling的對象libjpeg，前文已經描述過了，再此不再贅述。
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一. Oprofile簡介
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Profiling是對不同性能特征的數據的形式化總結或分析，它通常以圖形和表的形式出現。它提供為特定的處理器事件收集的采樣百分數或數量，比如cache miss rate、TLB miss rate等等。一般來說，主要目的是為了找出軟件中的性能瓶頸，然后有針對性的優化以提升軟件的整體性能。
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Oprofile 是用于 Linux 的若干種評測和性能監控工具中的一種。它可以工作在不同的體系結構上，包括ARM, PowerPC, MIPS, IA32, IA64 和 AMD Athlon等等。它的開銷很小，從Linux 2.6 版起，它被包含進了Linux內核中。
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Oprofile可以收集有關處理器事件的信息，幫助用戶識別諸如循環的展開、cache的使用率低、低效的類型轉換和冗余操作、錯誤預測轉移等問題。Oprofile是一種細粒度的工具，可以為指令集或者為函數、系統調用或中斷處理例程收集采樣。Oprofile 通過取樣來工作。使用收集到的評測數據，用戶可以很容易地找出性能問題。
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通過監察CPU的hardware events，oprofile可以在運行狀態下對整個Linux系統進行profiling。Profiling的對象可以是Linux kernel (包括modules和interrupt handlers), shared libraries或者應用程序。
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從0.9.8版本開始，oprofile支持Perf_events profiling mode模式。應用程序operf被用來控制profiling過程；而在legacy mode下，是通過opcontrol腳本和oprofiled daemon來完成的。Operf不再象legacy mode那樣需要OProfile kernel driver，它直接和Linux Kernel Performance Events Subsystem打交道。使用operf，就可以用普通用戶的身份來profiling用戶的應用程序了，當然如果需要對整個系統來profiling的時候還是需要root權限的。
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如果硬件不支持OProfile使用performance counters，OProfile就只能工作在Timer Mode下了。Timer Mode只能在legacy profiling mode下使用，即只能通過opcontrol腳本來控制。
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Oprofile的website為：http://oprofile.sourceforge.net/
可以支持的處理器的hardware event類型：http://oprofile.sourceforge.net/docs/
對于Zynq-7000來說，http://oprofile.sourceforge.net/docs/armv7-ca9-events.php?列出了ARM Cortex-A9內核PMU(Performance Monitor Unit)所支持的所有hardware event種類，可以看出oprofile可以支持很多深入處理器內部的分析。
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http://oprofile.sourceforge.net/examples/?提供了一些oprofile生成的結果，可以方便開發者在開始使用之前了解oprofile能夠做到哪些事情。
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Oprofile的詳細使用文檔：http://oprofile.sourceforge.net/doc/index.html
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Oprofile的優勢：
??? 比較低的運行開銷
??? 對被profiling的對象影響很小
??? 可以profiling中斷服務程序(interrupt handlers)
??? 可以profiling應用程序和shared libraries
??? 可以profiling dynamically compiled (JIT) code
??? 可以對整個系統做profiling
??? 可以觀察CPU內部的細節，例如cache miss rate
??? 可以多源代碼做annotation
??? 可以支持instruction-level的profiling
??? 可以生成call-graph profiles
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不過OProfile也不是萬能的，它也有自己的局限性：
??? 只能在x86, ARM, 和PowerPC架構上生成call graph profiles
??? 不支持100%精確的instruction-level profiling
??? 對dynamically compiled (JIT) code profiling的支持還不完善。
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無論如何，Oprofile的功能都比gprof要強很多，代價是配置起來會比較麻煩。
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二. 編譯Oprofile
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首先最好在Linux kernel里面選中Oprofile driver，以獲得全面的支持。
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下載Linux kernel Source：從https://github.com/Xilinx/linux-xlnx?可以下載到Xilinx提供的驗證好的內核。如果不方便使用Linux下的git工具，可以單擊頁面上的releases找到相應的版本下載tar ball。下載的時候最好選tar.gz格式的，而不是zip格式的，因為后者在處理symbol link的時候有可能會出問題。
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因為筆者使用的是Xilinx Linux pre-built 14.7，所以這里下載的是linux-xlnx-xilinx-v14.7.tar.gz
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解壓縮后，用以下命令調出Linux kernel的配置界面：
export ARCH=arm
export CROSS_COMPILE=arm-xilinx-linux-gnueabi-
make xilinx_zynq_defconfig
make xconfig 或者make menuconfig
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在配置界面上將以下兩項勾上：
General setup --->
[*] Profiling support
<*> OProfile system profiling
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然后make uImage即可生成新的uImage，用來替換Xilinx Linux pre-built 14.7中的Linux kernel image。同時我們也需要vmlinux來檢查profiling的結果。
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Oprofile需要popt, bfd, liberty庫，要在嵌入式單板上使用這些庫，需要手工完成交叉編譯。
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針對popt 1.7，用以下命令完成編譯：
./configure --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --with-kernel-support --disable-nls && make && make install
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針對binutils 2.24，用以下命令完成編譯：
./configure --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --enable-install-libbfd --enable-install-libiberty? --enable-shared && make && make install
不過--enable-install-libiberty沒有效果，所以需要手工把libiberty.a和libiberty.h拷貝到相應的位置。
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針對oprofile 0.9.9，用以下命令完成編譯：
./configure --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --with-kernel-support? --with-binutils=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs && make && make install
配置過程結束后可能會有以下提示，因為沒有打算用GUI和profile JITed code，所以直接忽視之。
config.status: executing libtool commands
Warning: QT version 3 was requested but not found. No GUI will be built.
Warning: The user account 'oprofile:oprofile' does not exist on the system.
???????? To profile JITed code, this special user account must exist.
???????? Please ask your system administrator to add the following user and group:
???????????? user name : 'oprofile'
???????????? group name: 'oprofile'
???????? The 'oprofile' group must be the default group for the 'oprofile' user.
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將編譯完成的uImage，vmlinux，oprofile binary，重新編譯的沒有-pg的libjpeg binary以及tool chain的libc打包放到SD卡中，準備在ZC706開發板上嘗試profile djpeg。
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三. 運行Oprofile
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正常啟動嵌入式Linux后，在開發板的console上一次輸入以下命令：
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mount /dev/mmcblk0p1 /mnt
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mkdir -p /home/root/work
cd /home/root/work
tar zxvf /mnt/jpeg-bin-nopg.tar.gz
cd jpeg-bin/bin
cp /mnt/park-2880x1800.jpg .
export LD_LIBRARY_PATH=/home/root/work/jpeg-bin/lib
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cd /home/root/work
tar zxvf /mnt/rootfs.tar.gz
cd rootfs
chown root:root -R *
cp -R bin/* /usr/bin
cp -R lib/* /lib
cp /bin/which /usr/bin
cp /bin/dirname /usr/bin
mkdir -p /home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs/share
cp -R ./rootfs/* /home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs
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cd /home/root/work
tar zxvf /mnt/libc.tar.gz
cp ./lib/libstdc*.* /lib
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mkdir -p /home/wave/xilinx/libjpeg
cd /home/wave/xilinx/libjpeg
tar zxvf /mnt/jpeg-9.tar.gz
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cp /mnt/vmlinux ?/home/root/work
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cd /home/root/work/jpeg-bin/bin
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opcontrol --init
opcontrol --vmlinux=/home/root/work/vmlinux
opcontrol --setup --event=CPU_CYCLES:100000::0:1 --session-dir=/home/root/
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operf --vmlinux /home/root/work/vmlinux ./djpeg -bmp park-2880x1800.jpg > result.bmp
opreport -l ./djpeg
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完成這一步后，我們就可以看到profiling的結果了，在筆者的平臺上看到的內容的主要部分如下：
root@zynq:~/work/jpeg-bin/bin# opreport -l ./djpeg
Using /home/root/work/jpeg-bin/bin/oprofile_data/samples/ for samples directory.
CPU: ARM Cortex-A9, speed 666667 MHz (estimated)
Counted CPU_CYCLES events (CPU cycle) with a unit mask of 0x00 (No unit mask) count 100000
samples? %??????? image name?????? ????????symbol name
15293??? 58.6253? libc-2.17.so???????????? /lib/libc-2.17.so
2044 ? ?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的如何使用oprofile对软件做profiling的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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