GPERF

GPERF内存和性能分析

valgrind一个很好用的内存和CPU分析工具，srs由于使用了st(state-threads)，st是基于c函数setjmp和longjmp，valgrind不支持这两个函数，所以srs没法用valgrind分析内存错误和泄漏。

gperf是google用作内存和CPU分析的工具，基于tcmalloc（也是google内存分配库，替换glibc的malloc和free）。好消息是gperf可以用作srs的内存和性能分析。

gperf主要有三个应用：

• gmc: gperf memory check, 内存检查（泄漏，错误等），参考：http://google-perftools.googlecode.com/svn/trunk/doc/heap_checker.html
• gmp: gperf memory profile, 内存性能分析（哪个函数内存分配多），参考：http://google-perftools.googlecode.com/svn/trunk/doc/heapprofile.html
• gcp: gperf cpu profile, CPU性能分析（函数消耗CPU多），参考：http://google-perftools.googlecode.com/svn/trunk/doc/heapprofile.html

gmc内存检查

使用gmc时，需要将tcmalloc编译进去（或者动态链接），具体参考官方文档。除此之外，必须设置环境变量，gmc才被开启。

SRS开启gmc的方法是：

• 配置时加上gmc：./configure --with-gperf --with-gmc
• 编译srs：make
• 启动时指定环境变量：env PPROF_PATH=./objs/pprof HEAPCHECK=normal ./objs/srs -c conf/srs.conf
• 停止srs，打印gmc结果：CTRL+C 或者发送SIGINT信号给SRS

注意：必须导出pprof环境变量PPROF_PATH，否则函数的地址和符合对应不上

若能打印下面的信息，说明gmc成功启动：

[winlin@dev6 srs]$ env PPROF_PATH=./objs/pprof HEAPCHECK=normal ./objs/srs -c conf/srs.conf
WARNING: Perftools heap leak checker is active -- Performance may suffer

gmc的结果：

Leak check _main_ detected leaks of 184 bytes in 4 objects
The 4 largest leaks:
Using local file ./objs/srs.
Leak of 56 bytes in 1 objects allocated from:
	@ 46fae8 _st_stack_new
	@ 46f6b1 st_thread_create
	@ 46ea65 st_init
	@ 433f41 SrsServer::initialize
	@ 46e4ca main
	@ 3855a1ec5d __libc_start_main

备注：st创建stack的内存泄漏，应该不是问题，属于误报。

另外，SRS有例子说明如何使用gmc，参考：research/gperftools/heap-checker/heap_checker.cc

GMP内存性能

使用gmc时，需要将tcmalloc编译进去（或者动态链接），具体参考官方文档。

SRS开启gmp的方法是：

• 配置时加上gmc：./configure --with-gperf --with-gmp
• 编译srs：make
• 正常启动srs就开始内存性能分析：rm -f gperf.srs.gmp*; ./objs/srs -c conf/srs.conf
• 停止srs，生成gmc分析文件：CTRL+C 或者发送SIGINT信号给SRS
• 分析gmc文件：./objs/pprof --text objs/srs gperf.srs.gmp*

若能打印下面的信息，则表示成功启动gmp：

[winlin@dev6 srs]$ ./objs/srs -c conf/srs.conf
Starting tracking the heap

内存性能分析的结果如下：

[winlin@dev6 srs]$ ./objs/pprof --text objs/srs gperf.srs.gmp*
Using local file objs/srs.
Using local file gperf.srs.gmp.0001.heap.
Total: 0.1 MB
     0.0  31.5%  31.5%      0.0  49.1% SrsConfDirective::parse_conf
     0.0  28.4%  59.9%      0.0  28.4% std::basic_string::_Rep::_S_create
     0.0  27.4%  87.3%      0.0  27.4% _st_epoll_init
     0.0  11.7%  99.0%      0.0  11.7% __gnu_cxx::new_allocator::allocate
     0.0   0.4%  99.5%      0.0  27.9% st_init

GCP-CPU性能分析

使用gcp时，需要将tcmalloc编译进去（或者动态链接），具体参考官方文档。

SRS开启gcp的方法是：

• 配置时加上gmc：./configure --with-gperf --with-gcp
• 编译srs：make
• 正常启动srs就开始内存性能分析：rm -f gperf.srs.gcp*; ./objs/srs -c conf/srs.conf
• 停止srs，生成gmc分析文件：CTRL+C 或者发送SIGINT信号给SRS
• 分析gmc文件：./objs/pprof --text objs/srs gperf.srs.gcp*

性能分析的结果如下：

[winlin@dev6 srs]$ ./objs/pprof --text objs/srs gperf.srs.gcp*
Using local file objs/srs.
Using local file gperf.srs.gcp.
Removing _L_unlock_16 from all stack traces.
Total: 20 samples
       8  40.0%  40.0%        8  40.0% 0x00007fff0ea35917
       4  20.0%  60.0%        4  20.0% __epoll_wait_nocancel
       2  10.0%  70.0%        2  10.0% __read_nocancel
       1   5.0%  95.0%        1   5.0% memset
       1   5.0% 100.0%        1   5.0% tc_delete
       0   0.0% 100.0%        5  25.0% 0x00007f9fad927c4f
       0   0.0% 100.0%        2  10.0% SrsBuffer::ensure_buffer_bytes
       0   0.0% 100.0%        5  25.0% SrsClient::do_cycle
       0   0.0% 100.0%        5  25.0% SrsClient::fmle_publish
       0   0.0% 100.0%        1   5.0% SrsClient::process_publish_message

同时使用

可以同时开启：

• gmc和gmp：不支持同时开启。它们使用同一个框架，无法一起运行；参考文档的说明。
• gmc和gcp：支持同时开启。检测内存泄漏和测试CPU性能瓶颈。
• gmp和gcp：支持同时开启。检测内存瓶颈和CPU性能瓶颈。

Winlin 2014.3