FlameScope 更高級全面的火焰圖

文章目錄

• • FlameScope 更高級全面的火焰圖
  • • 安裝步驟
    • 安裝問題fix
  • 使用方式

網飛(Netflix)開發的火焰圖工具能夠更好得呈現出一段時間內的服務器on/off cpu 的熱力圖。

安裝步驟

$ git clone https://github.com/Netflix/flamescope
$ cd flamescope
$ pip install -r requirements.txt
$ python3 run.py

如果安裝成功，運行到最后一步會輸出如下，flamescope會啟動一個httpserver:

 $ python3.9 run.py                                              * Serving Flask app "app" (lazy loading)* Environment: productionWARNING: Do not use the development server in a production environment.Use a production WSGI server instead.* Debug mode: on* Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)* Restarting with stat* Debugger is active!* Debugger PIN: 888-173-631

如果某一步失敗，一般是第三步和第四步 會出現python相關的錯誤，可以參考如下錯誤的解決辦法。

安裝問題fix

1. ImportError: cannot import name ‘Feature’ from ‘setuptools’

   因為python3中的setuptools 版本默認升級到了46及以上，但是Feature 接口已經在46及以上的setuptools版本中移除了，所以使用會有問題

   如果想要python3運行時使用Feature這個模塊，需要安裝小于46版本的setuptools

   pip install --upgrade pip setuptools==45.2.0
   即可解決

2. ImportError: failed to find libmagic.
   libmagic 版本過高，python3運行時找不到對應的動態庫

   降低這個版本的庫即可:

   pip uninstall python-magic
   pip install python-magic-bin==0.4.14
   

3. TypeError: required field “type_ignores” missing from Module

   在/usr/local/lib/python3.9/site-packages/werkzeug/routing.py代碼中要求一些函數運行必須攜帶參數

   # 將改行代碼更換成如下即可，為函數ast.Module增加一個空參數
   # module = ast.fix_missing_locations(ast.Module([func_ast],[]))
   module = ast.fix_missing_locations(ast.Module([func_ast]))
   code = compile(module, "<werkzeug routing>", "exec")globs, locs = {}, {}
   exec(code, globs, locs)return locs[func_ast.name]
   

   接下來即可啟動flame graph 的httpserver了python3 run.py

使用方式

flamescope的介紹以及使用 官方也給了兩個視頻，而基本火焰圖的查看這里不再多說，從底向上是函數層級的調用占用CPU的比例。

FlameScope Introduction

FlameScope Examples

安裝完成，并運行python3 run.py成功之后，會成功啟動一個flamescope的httpserver。

如果沒有配置flamescope/app/config.py文件中的ip和端口號，則可以通過http://127.0.0.1:5000訪問examples中的熱力圖。

點開一個perf數據

可以看到如上熱力圖，其中橫軸是時間，總共采樣了60s，每一個縱軸代表一秒內的1000ms cpu占用情況，可以看到單縱軸小方格內顏色越深的小方格，表示這段時間內的cpu消耗較多。
通過這個圖能夠非常清晰得看到一段時間內CPU的消耗情況，具體哪一部分消耗較多，可以選擇對應區域的小方格看到這段區域的火焰圖數據，非常直觀。

如果想要看自己抓的熱力圖，可以通過perf命令采樣自己應用進程的oncpu數據，flamescope會在當前文件自動識別到perf的結果數據:

$ sudo perf record -F 49 -p <pid> -g -- sleep 120
$ sudo perf script --header > stacks.oncpu

如果安裝了bcc工具集，通過offcpu命令抓取offcpu的火焰圖，同樣能夠看到offcpu的數據:

offcputime -df -p <pid> 60 > stacks.offcpu

總結

以上是生活随笔為你收集整理的FlameScope 更高级全面的火焰图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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