【译】Simpleperf分析之Android系统篇

译者按：

Simpleperf是用于Native的CPU性能分析工具，主要用来分析代码执行耗时。本文是主文档的一部分，系统篇。

原文见aosp仓库：android_platform_profiling.md

Simpleperf主文档见aosp仓库：Simpleperf

官网介绍：https://developer.android.com/ndk/guides/simpleperf

目录

• Simpleperf分析之Android系统篇
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  • 通用技巧
  • 在system_server进程上抓simpleperf
  • 硬件 PMU 计数器限制

通用技巧

这里有一些技巧给有root权限的Android系统开发者:

1. 运行 adb root后, simpleperf可用于分析系统范围内任何进程。
2. 如果不是在主分支上工作，建议使用AOSP main中最新的simpleperf。脚本位置在 system/extras/simpleperf/scripts，二进制程序在system/extras/simpleperf/scripts/bin/android.
3. 推荐使用 app_profiler.py 抓trace，然后用 report_html.py 生成html报告。 下面是一个示例。

# Record surfaceflinger process for 10 seconds with dwarf based call graph. More examples are in
# scripts reference in the doc.
$ python app_profiler.py -np surfaceflinger -r "-g --duration 10"

# Generate html report.
$ python report_html.py

1. 从 Android >= O 开始系统库默认有符号表，我们不需要用$ANDROID_PRODUCT_OUT/symbols 中未striped二进制文件来抓了。 但是，在报告中添加源代码和反汇编(带有行号)时需要它们。下面是一个例子。

# Doing recording with app_profiler.py or simpleperf on device, and generates perf.data on host.
$ python app_profiler.py -np surfaceflinger -r "--call-graph fp --duration 10"

# Collect unstripped binaries from $ANDROID_PRODUCT_OUT/symbols to binary_cache/.
$ python binary_cache_builder.py -lib $ANDROID_PRODUCT_OUT/symbols

# Report source code and disassembly. Disassembling all binaries is slow, so it‘s better to add
# --binary_filter option to only disassemble selected binaries.
$ python report_html.py --add_source_code --source_dirs $ANDROID_BUILD_TOP --add_disassembly   --binary_filter surfaceflinger.so

在system_server进程上抓simpleperf

有时我们希望在发生特殊情况时抓系统进程。在这种情况下，我们可以在检测到情况的点处添加SimplEperf的代码。

1. 关掉selinux adb shell setenforce 0。因为selinux只允许simpleperf在shell或debuggable/profileable 应用中使用。
2. 在检测到特殊情况的地方添加下面的代码。

try {
  // for capability check
  Os.prctl(OsConstants.PR_CAP_AMBIENT, OsConstants.PR_CAP_AMBIENT_RAISE,
           OsConstants.CAP_SYS_PTRACE, 0, 0);
  // Write to /data instead of /data/local/tmp. Because /data can be written by system user.
  Runtime.getRuntime().exec("/system/bin/simpleperf record -g -p " + String.valueOf(Process.myPid())
            + " -o /data/perf.data --duration 30 --log-to-android-buffer --log verbose");
} catch (Exception e) {
  Slog.e(TAG, "error while running simpleperf");
  e.printStackTrace();
}

硬件 PMU 计数器限制

监视指令和缓存相关的性能事件时 (在list命令列出的hw/cache/raw/pmu 类别)，这些事件被映射到每个cpu核心上的PMU计数器。但每个核心只有有限数量的PMU计数器。如果事件数量 > PMU计数器的数量，然后计数器在事件之间多路复用，这可能不是我们想要的。

在Pixel设备上，每个核上的PMU计数器的数量通常是7个，其中4个被内核用于监视内存延迟。所以只有3个计数器可用。可以同时监控最多3个PMU事件。要监视3个以上的事件，可以使用 --use-devfreq-counters 选项借用内核使用的计数器。

Simpleperf分析之Android系统篇

原文：https://www.cnblogs.com/houser0323/p/14967450.html