更准确地说，perf 工具如何将 PMU 事件与函数关联起来 我已经意识到，当内核 perf 子系统记录事件计数器时，它也会记录程序计数器 (PC)，因此它可以将计数与函数相关联。
但是要真正获得细粒度的结果，您需要以非常高的速率对计数器进行采样，否则您可能会将计数器与一组函数相关联。 但是读取计数器并将采样数据（计数器、PC、调用堆栈）写入 perf mmap 空间非常麻烦。
我在一些资料中读到，这种采样仅在 PMU 计数器溢出时发生，但这可能非常粗糙，除非我将计数器设置为非常快速地溢出
我在这里缺少什么？
【问题讨论】：
标签： linux performance linux-kernel perf
perf record 是 statistical profiling tool，它要么编程硬件性能事件监控单元 (PMU) 在一定数量的计数后溢出（例如，-e cycles -c 1000000 写入 -1000000 到计数器并启用计数周期；-F或没有频率/周期参数，它将自动调整值），溢出中断性能将重新编程它以进行下一个计数。所以每秒会有几百或几千个事件。或者它可以使用 OS 定时器中断 (-e task-clock) 来获取周期性样本。在每个样本（或来自硬件 PMU 的中断）上，perf 将记录当前 PC（EIP）和/或调用堆栈；并且它不记录计数器的当前值（使用perf script or perf script -D 或code of sample event dumping 检查存储在perf.data 中的数据的完整转储 - 有sample->ip 但不是PMU 的当前计数）。
perf report 将解析 perf.data 以获取其中记录的所有 PC。它将计算每台 PC 被采样多少次以构建直方图 [PC] -> sample_count。每台 PC 都将与其所属的确切功能相关联（性能报告将解析内存映射，因为mmap 事件也记录在 perf.data 中，打开每个使用的二进制文件，找到每个二进制文件的符号表）。
perf report 的实际代码在linux/tools/perf/builtin-report.c 中：cmd_report/__cmd_report -> perf_session__process_events -> 一些魔法 -> process_sample_event 记录 perf.data ip (PC) 中提到的所有内容带有hist_entry_iter__add(&iter, &al, rep->max_stack, rep); 的值到带有hist_iter__report_callback 的直方图中：
hist_entry__inc_addr_samples(he, evsel->idx, al->addr);
. . . (perf/util/annotate.c) __symbol__inc_addr_samples
611 h->addr[offset]++;
然后它将输出收集到的直方图report__browse_hists -> perf_evlist__tty_browse_hists -> hists__fprintf_nr_sample_events(hists, rep, evname, stdout);。
每个样本都已经与确切的功能相关联（由于 CPU 的乱序性质和不精确的 PMU 溢出事件，其中的位不精确指令），这就是 statistical profiling works 的方式。当您的程序运行时间很短（少于一秒）和/或您的采样频率太低时，perf.data 中记录的样本可能很少。但是如果你有数百个样本，你可以找到大多数 cpu-heavy 函数（它们可能有 pareto rule 并且运行大约百分之几十的程序运行时间。当你想查看更小的函数时（大约百分之几的运行时间）时间），使用数千或数万或数千个样本并进行一些统计估计（当您有 100 或 1000 个样本时，您将无法获得运行时间为 0.1% 的函数的正确百分比）。
【讨论】：