你能快速定位CPU性能回退的问题么？ 如果你的工作环境非常复杂且变化快速，那么使用现有的工具是来定位这类问题是很具有挑战性的。当你花掉数周时间把根因找到时，代码已经又变更了好几轮，新的性能问题又冒了出来。

幸亏有了CPU火焰图（flame graphs），CPU使用率的问题一般都比较好定位。但要处理性能回退问题，就要在修改前后的火焰图之间，不断切换对比，来找出问题所在，这感觉就是像在太阳系中搜寻冥王星。虽然，这种方法可以解决问题，但我觉得应该会有更好的办法。

所以，下面就隆重介绍红/蓝差分火焰图（red/blue differential flame graphs）：

上面是一副交互式SVG格式图片（链接）。图中使用了两种颜色来表示状态，红色表示增长，蓝色表示衰减。

这张火焰图中各火焰的形状和大小都是和第二次抓取的profile文件对应的CPU火焰图是相同的。（其中，y轴表示栈的深度，x轴表示样本的总数，栈帧的宽度表示了profile文件中该函数出现的比例，最顶层表示正在运行的函数，再往下就是调用它的栈）

在下面这个案例展示了，在系统升级后，一个工作载荷的CPU使用率上升了。 下面是对应的CPU火焰图（SVG格式）

通常，在标准的火焰图中栈帧和栈塔的颜色是随机选择的。 而在红/蓝差分火焰图中，使用不同的颜色来表示两个profile文件中的差异部分。

在第二个profile中deflate_slow()函数以及它后续调用的函数运行的次数要比前一次更多，所以在上图中这个栈帧被标为了红色。可以看出问题的原因是ZFS的压缩功能被启用了，而在系统升级前这项功能是关闭的。

这个例子过于简单，我甚至可以不用差分火焰图也能分析出来。但想象一下，如果是在分析一个微小的性能下降，比如说小于5%，而且代码也更加复杂的时候，问题就为那么好处理了。

红/蓝差分火焰图

这个事情我已经讨论了好几年了，最终我自己编写了一个我个人认为有价值的实现。它的工作原理是这样的：

1. 抓取修改前的堆栈profile1文件
2. 抓取修改后的堆栈profile2文件
3. 使用profile2来生成火焰图。（这样栈帧的宽度就是以profile2文件为基准的）
4. 使用“2 - 1”的差异来对火焰图重新上色。上色的原则是，如果栈帧在profile2中出现出现的次数更多，则标为红色，否则标为蓝色。色彩是根据修改前后的差异来填充的。

这样做的目的是，同时使用了修改前后的profile文件进行对比，在进行功能验证测试或者评估代码修改对性能的影响时，会非常有用。新的火焰图是基于修改后的profile文件生成（所以栈帧的宽度仍然显示了当前的CPU消耗），通过颜色的对比，就可以了解到系统性能差异的原因。

只有对性能产生直接影响的函数才会标注颜色（比如说，正在运行的函数），它所调用的子函数不会重复标注。

生成红/蓝差分火焰图

我已经把一个简单的代码实现推送到github上（见火焰图），其中新增了一个程序脚本，difffolded.pl。为了展示工具是如何工作的，用Linux perf_events 来演示一下操作步骤。（你也可以使用其他profiler）

抓取修改前的profile 1文件:

# perf record -F 99 -a -g -- sleep 30
# perf script > out.stacks1

一段时间后 (或者程序代码修改后), 抓取profile 2文件:

# perf record -F 99 -a -g -- sleep 30
# perf script > out.stacks2

现在将 profile 文件进行折叠（fold）, 再生成差分火焰图:

$ git clone --depth 1 http://github.com/brendangregg/FlameGraph
$ cd FlameGraph
$ ./stackcollapse-perf.pl ../out.stacks1 > out.folded1
$ ./stackcollapse-perf.pl ../out.stacks2 > out.folded2
$ ./difffolded.pl out.folded1 out.folded2 | ./flamegraph.pl > diff2.svg

difffolded.p只能对“折叠”过的堆栈profile文件进行操作，折叠操作是由前面的stackcollapse系列脚本完成的。（见链接火焰图）。 脚本共输出3列数据，其中一列代表折叠的调用栈，另两列为修改前后profile文件的统计数据。

func_a;func_b;func_c 31 33
[...]

在上面的例子中"funca()->funcb()->func_c()" 代表调用栈，这个调用栈在profile1文件中共出现了31次，在profile2文件中共出现了33次。然后，使用flamegraph.pl脚本处理这3列数据，会自动生成一张红/蓝差分火焰图。

其他选项

再介绍一些有用的选项：

difffolded.pl -n：这个选项会把两个profile文件中的数据规范化，使其能相互匹配上。如果你不这样做，抓取到所有栈的统计值肯定会不相同，因为抓取的时间和CPU负载都不同。这样的话，看上去要么就是一片红（负载增加），要么就是一片蓝（负载下降）。-n选项对第一个profile文件进行了平衡，这样你就可以得到完整红/蓝图谱。

difffolded.pl -x: 这个选项会把16进制的地址删掉。 profiler时常会无法将地址转换为符号，这样的话栈里就会有16进制地址。如果这个地址在两个profile文件中不同，这两个栈就会认为是不同的栈，而实际上它们是相同的。遇到这样的问题就用-x选项搞定。

flamegraph.pl --negate: 用于颠倒红/蓝配色。 在下面的章节中，会用到这个功能。

不足之处

虽然我的红/蓝差分火焰图很有用，但实际上还是有一个问题：如果一个代码执行路径完全消失了，那么在火焰图中就找不到地方来标注蓝色。你只能看到当前的CPU使用情况，而不知道为什么会变成这样。

一个办法是，将对比顺序颠倒，画一个相反的差分火焰图。例如：

上面的火焰图是以修改前的profile文件为基准，颜色表达了将要发生的情况。右边使用蓝色高亮显示的部分，从中可以看出修改后CPU Idle消耗的CPU时间会变少。（其实，我通常会把cpuidle给过滤掉，使用命令行grep -v cpuidle）

图中把消失的代码也突显了出来（或者应该是说，没有突显），因为修改前并没有使能压缩功能，所以它没有出现在修改前的profile文件了，也就没有了被表为红色的部分。

下面是对应的命令行：

$ ./difffolded.pl out.folded2 out.folded1 | ./flamegraph.pl --negate > diff1.svg

这样，把前面生成diff2.svg一并使用，我们就能得到：

• diff1.svg: 宽度是以修改前profile文件为基准，颜色表明将要发生的情况
• diff2.svg: 宽度是以修改后profile文件为基准，颜色表明已经发生的情况

如果是在做功能验证测试，我会同时生成这两张图。

CPI 火焰图

这些脚本开始是被使用在CPI火焰图的分析上。与比较修改前后的profile文件不同，在分析CPI火焰图时，可以分析CPU工作周期与停顿周期的差异变化，这样可以凸显出CPU的工作状态来。

其他的差分火焰图

也有其他人做过类似的工作。Robert Mustacchi在不久前也做了一些尝试，他使用的方法类似于代码检视时的标色风格：只显示了差异的部分，红色表示新增（上升）的代码路径，蓝色表示删除（下降）的代码路径。一个关键的差别是栈帧的宽度只体现了差异的样本数。右边是一个例子。这个是个很好的主意，但在实际使用中会感觉有点奇怪，因为缺失了完整profile文件的上下文作为背景，这张图显得有些难以理解。

Cor-Paul Bezemer也制作了一种差分显示方法flamegraphdiff，他同时将3张火焰图放在同一张图中，修改前后的标准火焰图各一张，下面再补充了一张差分火焰图，但栈帧宽度也是差异的样本数。 上图是一个例子。在差分图中将鼠标移到栈帧上，3张图中同一栈帧都会被高亮显示。这种方法中补充了两张标准的火焰图，因此解决了上下文的问题。

我们3人的差分火焰图，都各有所长。三者可以结合起来使用：Cor-Paul方法中上方的两张图，可以用我的diff1.svg 和 diff2.svg。下方的火焰图可以用Robert的方式。为保持一致性，下方的火焰图可以用我的着色方式：蓝->白->红。

火焰图正在广泛传播中，现在很多公司都在使用它。如果大家知道有其他的实现差分火焰图的方式，我也不会感到惊讶。（请在评论中告诉我）

结论

如果你遇到了性能回退问题，红/蓝差分火焰图是找到根因的最快方式。这种方式抓取了两张普通的火焰图，然后进行对比，并对差异部分进行标色：红色表示上升，蓝色表示下降。 差分火焰图是以当前（“修改后”）的profile文件作为基准，形状和大小都保持不变。因此你通过色彩的差异就能够很直观的找到差异部分，且可以看出为什么会有这样的差异。

差分火焰图可以应用到项目的每日构建中，这样性能回退的问题就可以及时地被发现和修正。