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perf record —— 性能采样
更新时间：2026-08-06
perf record 采集程序的性能采样数据，生成 perf.data 文件，供 perf report、perf annotate、火焰图等工具分析。
关联：perf-report.md（数据分析）、perf-flamegraph.md（火焰图）、perf-internals.md（原理）
一、perf record 能回答什么问题
| 问题 | 选项 | 后续分析 |
|---|---|---|
| 哪个函数占用 CPU 最多？ | 默认采样 cycles | perf report |
| 完整的调用链是怎样的？ | -g（记录调用栈） | perf report -g + 火焰图 |
| CPU 前/后端哪个是瓶颈？ | -e stalled-cycles-frontend,stalled-cycles-backend | perf report |
| 采样频率不够或太多？ | -F 99 / -c 100000 | — |
| 需要最精确的指令地址？ | -e cycles:pp | PEBS/LBR 精确采样 |
二、基本使用
2.1 最简采样
bash
# 采集程序运行的性能数据（默认事件：cycles，采样频率 4000 Hz）
perf record ./your_program
# 分析数据
perf report2.2 记录调用栈
bash
# -g: 记录调用栈（call graph）
perf record -g ./your_program采样时每个采样点不仅记录当前指令地址，还回溯整个函数调用链。这是生成火焰图的前提。
2.3 采样运行中的进程
bash
# 监控 PID 为 12345 的进程，持续 30 秒
perf record -p 12345 -- sleep 30
# 监控全系统，持续 10 秒
perf record -a -g -- sleep 10务必带时长控制：不加
-- sleep N或Ctrl+C会无限录制，perf.data可能迅速增长到 GB 级别。
三、常用选项
| 选项 | 含义 | 典型值 |
|---|---|---|
-F <Hz> | 采样频率（每秒采样次数） | -F 99（火焰图推荐），-F 999（高精度） |
-c <count> | 采样周期（每 N 个事件采一次） | -c 100000（每 10 万 cycle 采一次） |
-g | 记录调用栈 | — |
--call-graph <mode> | 调用栈回溯方式 | fp（默认）、dwarf、lbr |
-e <event> | 采样事件 | cycles（默认）、instructions、cache-misses 等 |
-a | 全系统采样 | — |
-p <pid> | 仅采样指定进程 | — |
-t <tid> | 仅采样指定线程 | — |
-C <cpu> | 仅采样指定 CPU 核 | -C 0,1 |
-o <file> | 输出文件 | -o my_perf.data |
-m <pages> | mmap 缓冲区大小 | -m 256（增大可减少数据丢失） |
--switch-events | 记录上下文切换事件 | 结合 perf report --tasks |
--timestamp | 记录时间戳 | 用于时间线分析 |
四、采样频率 vs 采样周期
-F（频率模式）
bash
# 每秒采样 99 次（Brendan Gregg 推荐的火焰图频率）
perf record -F 99 -g -a -- sleep 10- 99 Hz 足以捕获有统计意义的样本，且自身开销极低（< 0.1% CPU）
- 避免与系统定时器（100/250/1000 Hz）谐振
-c（周期模式）
bash
# 每 100,000 个 CPU cycle 采样一次
perf record -c 100000 ./your_program- 适合需要固定采样精度的场景
- 对短程序，
-c可保证足够的采样点数
五、调用栈回溯方式（--call-graph）
| 模式 | 原理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| fp | 利用 frame pointer（%rbp）回溯 | 最快，零额外开销 | 需要 -fno-omit-frame-pointer 编译 |
| dwarf | 利用 DWARF 调试信息展开栈 | 无需 frame pointer | 开销较大，perf.data 更大 |
| lbr | 利用 Intel LBR（Last Branch Record） | 精确，无 frame pointer 要求 | 仅 Intel CPU；栈深度有限（通常 32 层） |
推荐：
- 可重新编译 → 加
-fno-omit-frame-pointer，用fp - 无法重新编译 → 用
dwarf（但注意 perf.data 大小） - Intel CPU + 需要高精度 → 用
lbr
六、事件选择
bash
# 默认：CPU cycles 采样（看"CPU 花时间在哪个函数"）
perf record -e cycles ./your_program
# 看"指令在哪个函数"（不反映耗时，因为指令执行时间不同）
perf record -e instructions ./your_program
# 看"缓存未命中发生在哪个函数"
perf record -e cache-misses ./your_program
# 看"分支预测错误发生在哪"
perf record -e branch-misses ./your_program
# 精确采样（PEBS）
perf record -e cycles:pp ./your_program
# 同时采样多个事件（注意 multiplexing）
perf record -e cycles,instructions,cache-misses ./your_program
# 采样上下文切换事件
perf record -e sched:sched_switch -a -- sleep 10七、实战工作流
工作流 1：经典火焰图流程
bash
# 1. 采样（-F 99 + -g 记录调用栈）
perf record -F 99 -g -a -- sleep 30
# 2. 生成火焰图
perf script > perf.script
./FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.script > perf.folded
./FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
# 3. 或直接在 TUI 中分析
perf report工作流 2：定位缓存未命中热点
bash
# 采样缓存未命中事件
perf record -e cache-misses -g ./your_program
# 查看每个函数的 cache-miss 占比
perf report --sort=dso,sym工作流 3：多事件对比
bash
# 分别采样（避免 multiplexing 导致的精度损失）
perf record -e cycles -o cycles.data ./your_program
perf record -e instructions -o instr.data ./your_program
# 对比两个采样文件
perf diff cycles.data instr.data八、输出与注意事项
perf.data 文件
- 默认输出到当前目录的
perf.data - 包含原始采样数据、符号表、build-id 等信息
- 可以用
perf report -i <file>指定分析其他文件
常见陷阱
- 符号解析失败：编译时必须加
-g（调试符号），优化-O2保留行号需加-g -fno-omit-frame-pointer - 采样频率与程序时长：短程序（< 1 秒）可能采样不足 10 个点，改用
-c降低周期 - 权限：
-e cycles:pp等精确事件需要/proc/sys/kernel/perf_event_paranoid≤ 1 或 root - 数据丢失：高负载下 mmap 缓冲区可能溢出，
perf record结束时会报告LOST事件数量。增大-m可缓解
九、与相关文档的交叉引用
| 下一步 | 文档 |
|---|---|
| 打开采样数据 | perf-report.md |
| 生成火焰图 | perf-flamegraph.md |
| 汇编级分析 | perf-annotate.md |
| 对比优化前后 | perf-bench-diff |
| 理解采样原理 | perf-internals.md |
十、一句话总结
perf record -F 99 -g是性能分析的"CT 扫描"——以每秒 99 次的频率给 CPU 拍快照，记录每个瞬间"CPU 在执行哪个函数的哪条指令"，积累足够样本后就能还原程序的执行画像。