OProfile 警告“丢弃超空间样本”是什么意思？答案

【问题标题】：What does the OProfile warning 'dropping hyperspace sample' mean?OProfile 警告“丢弃超空间样本”是什么意思？
【发布时间】：2012-04-03 00:48:32
【问题描述】：

当使用统计执行分析器 OProfile 为我的 C 应用程序可视化调用图配置文件时，它多次包含以下警告。这个警告对我来说相当神秘：

warning: dropping hyperspace sample at offset 1af9 >= 2be8 for binary /home/myuser/mybinary

我在这样的 Xen 虚拟化环境中使用 OProfile：

modprobe oprofile timer=1
opcontrol --no-vmlinux
opcontrol --start
(wait for profiling data to accumulate)
opcontrol --stop
opreport --session-dir=/var/lib/oprofile --exclude-dependent --demangle=smart \
--symbols /home/myuser/mybinary --callgraph

最后一条命令的完整输出是：

Overflow stats not available
CPU: CPU with timer interrupt, speed 0 MHz (estimated)
Profiling through timer interrupt
warning: dropping hyperspace sample at offset 84d0 >= 79a0 for binary /home/myuser/mybinary
warning: dropping hyperspace sample at offset 7ac0 >= 79a0 for binary /home/myuser/mybinary
warning: dropping hyperspace sample at offset 7d90 >= 79a0 for binary /home/myuser/mybinary
warning: dropping hyperspace sample at offset 7ac0 >= 79a0 for binary /home/myuser/mybinary
warning: dropping hyperspace sample at offset 7d90 >= 79a0 for binary /home/myuser/mybinary
warning: dropping hyperspace sample at offset 8210 >= 79a0 for binary /home/myuser/mybinary
samples  %        symbol name
-------------------------------------------------------------------------------

之后，它会打印看似合理的调用图数据。

“超空间”警告是什么意思？是什么原因造成的？它会影响分析结果吗？我该如何解决？

【问题讨论】：

标签： c linux profiling performance-testing oprofile

【解决方案1】：

Maynard Johnson 在a message to a mailinglist 中解释了这个警告：

据报道，oprofile 记录了样本内核驱动程序似乎归因于错误的二进制文件，在特别是如果采样率非常高或在做调用图时分析（因为调用图分析，如高采样率，也导致 oprofile 内核驱动程序的开销非常高，并且其内部样本缓冲区溢出）。我怀疑那是什么你遇到了。不幸的是，这是一个非常隐蔽的错误，并且目前还没有人能够找到根本原因。内核驱动程序确实报告其内部缓冲区的溢出计数，并且 oprofiled 日志将这些打印出来。为方便起见，从 oprofile 0.9.5 开始， opreport 在发现非零溢出时也会打印警告计数并建议降低采样间隔。

我建议查看您的 /var/lib/oprofile/samples/oprofiled.log 和查找上述配置文件运行的溢出统计信息（日志条目有时间戳）。如果您只看到几个或非常小的百分比（例如，小于 3%），您可以忽略异常。一般来说，为了避免/限制这种事情，你应该以实际最低的采样率配置文件，尤其是当您做 callgraph 分析。那么我所说的“实用”是什么意思？好吧，与任何基于样本的分析器一样，oprofile 本质上是统计的。你拥有的数据点越多，你对数据。因此，为了 100% 的信心，您应该（理论上）使用计数值为“1”。不过不太实用，因为你的机器可能会出现锁定，因为正在完成的大部分工作都在录制样品。对于循环事件分析，您可能可以使用计数价值数百万左右（在今天的处理器上）并且仍然是对数据非常有信心。对于其他事件，这真的取决于关于它们的发生频率。

【讨论】：