常见性能工具一览

zuozewei 发表于 2021/07/20 10:05:22 2021/07/20
【摘要】 不要纠结于工具,只要选择适合的就好。关键是看好自己想实现的目的。从最低的成本和最长久的发展来考虑,选择自己需要的。 性能工具永远不会告诉你瓶颈在哪儿,它只能告诉你,有瓶颈了。

前言

今天写了一个调试工具的文章,就有人说起工具到底要会哪些。既然提到这儿了,那就多写几句吧。

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测试工具

只说几个典型的。

开源工具

  • Jmeter:这个工具现在应该是互联网压力测试的最常用工具了。用的人多,基本上取代了 loadrunner 的地位。apache 的项目都是牛B项目,不得不赞。现在说是做性能测试的,这个工具不会用,那是没要被鄙视的。由于它也是需要一些开发功底,所以比较符合现在要求测试开发的潮流。但是在一些不差钱的企业中,毕竟开源工具得不到支持。老板们想找个替死鬼也找不到,所以在用外包做性能测试的领域中的市场占有率还有待提高。
    现在云测试也都吹得风风火火,基本上也是各种的封装。自己写一套多麻烦。直接搭上一套,再写几个界面封装下,现在出去也能一个场景卖上几千块钱了。所以在线的云测试工具中以它为基础的还是不少。

  • Grinder:我看这个工具最新的更新日期是 2012 年。这个工具其实在 Jmeter 出现之前,可惜的是没赶上好时候,我记得老早以前就看过这个工具的开发团队出现分歧,导致工具发展缓慢。在一些早期的互联网人里面,还有对它进行改造并形成自己的测试平台的。国内某大互联网厂商就是如此。这个工具和 Jmeter 的重合度比较高,所以对初学者,我不建议同时学 Jmeter 和Grinder。
    也有以它为基础改编成云测试版本的。

商业工具

  • LoadRunner:这个工具不得不说,在哥刚做性能测试的时候,这工具简直是独步天下的。那市场占有率,在售前的 PPT 里,有写 85 %的,还有写 95 %的。自豪得连自己会不会都不知道了。在 Mercury 时代的时候,确实一切都良好。市场稳步往上升。但是风高天黑的 2006 年 7 月 26 日惠普以 45 亿美元收购了 Mercury 公司之后,就越来越笨重。直从 600 多M升级到 4 G左右。并且 HP 的市场做得出其不意的烂。之前一个笔记本装上之后,还能跑得欢快。后来想运行起来就不堪重负了。一个好好的工具,因为时代的原因,再加上 HP 的市场做得如此之烂,最后也不得不慢慢被开源工具占具市场。一个工具卖几十万、上百万。在国内这样的商业环境下,你这定价就是在考验自己的存活时长呀。除了一些要拿商业工具做替罪羊的企业买 100、200 的l icense 放在那里生锈、然后接着用 65536 全协议的盗版之外,似乎现在已经没有什么出路了。

  • SilkPerformer: 不得不说,这个工具现在还存活着完全和中国市场没有关系。在 borland 也是在 2006 年以 1 亿买了 segua 公司,之后在国内市场上就是半死不活的样子。后来 2009 年 Micro Focus 宣布以 7500 万美元收购 Borland。这个老牌的软件企业,在欧美还是比较吃得开。可是在国内,从压力工具的市场上来说,就那几个不温不火在外企里养老的销售也干不出什么特色来。

  • 以上商业工具的底层实现是从 socket 层抓起,所以从实现上来说,这是绝对的优势。前面提到的开源工具基本上是从应用层抓起,所以在 init 部分会稍微慢一些。不过一个 4 G的工具和一个 100 多M的工具比起来,是不是想想就觉得 4 G用起来好累了?
    基于现在云架构的应用,这些商业工具基本上没有什么优势。其实从大的实现的架构上来说,这些工具可是说是没什么区别。看好,我说的是实现的架构,不是实现的内部逻辑。都是控制器、负载机、分布式、多线程、共享资源池之类的思路。
    所以压力工具要学习,就学 Jmeter 和 LoadRunner 就好了,据我所知,现在一些知名的互联网企业中,仍然有用 LoadRunner破解版的。65535 vusers 呀,估计 Jmeter 要是实现这么多,自己都撑不住了。

  • 另外,还有些工具像:QAload/webload/openSTA/httpperf/loadUI/ab/siege 等之类的也是类似的特性。

小结

再次强调,不要纠结于工具,只要选择适合的就好。关键是看好自己想实现的目的。从最低的成本和最长久的发展来考虑,选择自己需要的。

性能测试工具永远不会告诉你瓶颈在哪儿,它只能告诉你,有瓶颈了。

监控工具

对于监控工具,可以说是五花八门。

我经常会说,监控工具的选择思路是:先全局监控,后定向定量监控

大概说一下监控工具,基本上收费的,我都尽量不提。以免有打广告的嫌疑。

对于现在用到的主流环境:linux/tomcat/mysql/nginx/redis 这一套东西。如果有人问到其他的,也可以在评论中说出来。

Linux

基本上对于性能分析工程师来说,如果是单机的话,命令就已经足够。uptime/top/vmstat/mpstat/pidstat/dstat/nethogs/iostat/sar…多的列不完。如果说想保存历史数据的话,建议用 prometheus 之类的工具,像这样的工具有很多种,像 casti/ Nagios 也是比较不错的。现在很多企业都基于开源的工具做了自己的监控平台,从思路上来说大同小异。还有些比较强的团队完全开发自己的监控平台。其实这个代价已经不像以前那么高了,毕竟有开源的可以做参考;要改造也有明确的方向。
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tomcat

除了自己的 manager 页面,probe 也是个不错的选择。当然对多个节点也是可以用上面提到的 prometheus 系列的监控工具。

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mysql

我基本上不用复杂的工具监控 mysql。如果节点不多,我觉得直接写 SQL 也基本上够用。show status+slowlog 之类的。另外,mysql 有 information schema 和 performance schema,基本上像 oracle 里的各种$视图了。有一些工具中也带监控功能,像 mysqlworkbench。
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redis

除了 info 之外,还有些 GUI 的监控工具,commands/misses 之类的都能看到(因为我服务器上没装,就不截图了,网上找图不像话)。当然刚才提到的 prometheus 也可以做到。

nginx

其实没几个参数可以监控的。但是它的日志很有用。建议有条件的一定要装个日志分析工具,实时或半实时地分析下nginx的日志。在配置中,也有 $request_time 和 $upstream_response_time 两个参数可以用(个人推荐用前者)。

小结

如果想有报警的机制,就得用监控平台像 prometheus 这样的来配置了。如果是做运维的,这是必须的。

其实监控工具呢,可以给出的是数据是什么样的。对于性能分析工程师来说,不管是用商业的还是开源的还是黑市淘来的监控工具,最重要的是要知道那些值的大小各有什么区别,并且要理清数据之间的关联关系。这才是重点。

代码级剖析工具

不管怎么吹,代码级剖析工具对性能本身的损耗都是存在的。

并且损耗还不小。即使是在偏底层做,也照样有很大的损耗。20-30% 损耗都是正常的。

要找好代码级工具的切入点,一开始就用肯定是不理智。只要分析到了某一个具体的进程或线程,或者已经有了可疑代码的具体方法,再上代码级剖析工具就更有目的性了。

JAVA 方向

对 JAVA 来说,代码级的剖析工具有好多。自带的就有不少,像现在 SUN JDK 中的 jvirtualVM 就可以实时看 CPU 和内存在一个方法和对象上的消耗。还有 jstack/jmap 等工具可辅助。如果不想实时看,做下 dump 也可以看内存的占用。但是要想看方法调用时间就比较费劲一点。不过现在有不少的商业工具,比如说 jprofiler,这工具直到现在还是我所见到的在 java 剖析中功能最全面的工具(它是商业的)。
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不仅有树结构,还有调用图。
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建议大家尽量找到可替代的适合的开源工具。

C/C++ 方向

在这个方向上,其实不止有专门的代码级剖析工具,像 valgrind, google perftools。也有系统级的调试工具可以用。各种的 trace工具,像 perf/systemtap/oprofile 之类的也都可用,并且内核级工具损耗要小一些。在 solaris 上有 Dtrace,那本《性能之颠》的书里几乎全是 Dtrace 工具的例子。 并且这些工具还能生成火焰图、热力图之类的。
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其他

在其他语言上也有相应的剖析工具可用。

  • 像 PHP 有 Xdebug、xhprof;
  • python 有cprofile、memoryprofiler、lineprofiler;
  • .net有CLR profiler;
  • Go语言有pprof(这个是移植过来的,google perf 中的工具更多)。

不管是什么语言,几乎类似的工具都存在的。有了这些工具,再加上系统级的调试工具,找到代码级性能问题就是分分钟的事。

Linux 内核调试工具

这里也把工具的使用稍提一下。这里以 perf 为例,其他工具如果有感兴趣的,也可以来探讨,像 systemstap 之类的。GDB 最近就不打算整了,毕竟有点老,并且使用上感觉不是顺藤摸瓜型。

perf 是大部分 linux 上都带了的工具。一些前提条件就不提了,就是在编译内核的时候要各个选择什么的,琐碎得很。遇到这样的问题,我一般都扔给另一个兄弟去处理了。哈哈。

拿 CPU 消耗为例。这里最好带上 -g 的参数,这样可以看到类似下面这样的调用关系。这里可以看到符号表那一列有 [k] 或者 [.],这里 [k] 的意思是内核态的;[.] 的意思是用户态的。看你想看什么内容。
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如果这里跟踪自己的应用程序,就可以直接去根据函数名找到了。

并且可以生成火焰图,如下所示,三步就可以生成。

perf script -i perf.data &> perf.unfold
perl stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
perl flamegraph.pl perf.folded >perf.svg

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通过 Brendan Gregg 的写好的工具(stackcollapse-perf.plflamegraph.pl),基本上可以满足大部分的要求。有兴趣和有能力的也可以自己写一下。Cor-Paul Bezemer 也写过一个差分火焰图的工具 flamegraphdiff,一个页面显示三个屏,点函数名时,其他图上也会高亮显示。如下所示:
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六、前端工具

先以我所有的知识,说明一下前端的展现过程。
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大致过程如上,在实际的展示过程中,有些是可以并行的。比如 html、css下载。这就涉及到 http1.1 协议的下载局限和浏览器支持的并发数量了。

为了能让人尽快看到页面的内容,浏览器也不会等所有的都干完了再展示,而是逐渐展示。

有的人可能看到页面是一次展示出来的,那就是前端设计的太差了。

另外,不同的浏览器用的内核不一样,所以展示的过程会有细微的差别。

还是回到工具上。

charlesproxy

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上图展示了一个请求的时间树,可以在性能分析中判断出哪个元素是比较耗时的。

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flow 视图展示时间。

这个工具要说好呢,也还是不错的,但是要收费,如果和开源的其他工具一比较,这个收费就感觉不值了。

httpwatch

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经典的视图,看着就觉得舒服。这个瀑布视图是我觉得前端性能分析工具中做的最好看的。

各元素的响应时间一目了然。并且也把时间细分的非常好。

但可惜的是它只能支持 windows,ipad,iphone。不知道这个工具开发者是怎么想的。

并且这个工具的专业版也收费。

safari 开发者工具

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如果是喜欢简洁的人,这个工具必然是首选。一如既往的 mac 风格(想想苹果把 mac 团队拆到 iphone 就很担心以后的 mac 电脑的 os 升级都有可能慢很多呀)。

并且,把几段时间给拆分开在上面也看的很清楚,网络、js、内存、图层渲染。

又免费功能也不少。

chrome 开发者工具

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不仅有 safari 中的分层展示,还有倒着的火焰图,你说说,真是啥都给你想到了,只需要你睁眼看它就行。
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它的网络部分,也是可以明确看到哪个地方浪费了时间的。

又免费又好用。

firefox 开发者工具

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js调用关系图。

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网络的瀑布视图也不错,细分也有,dns解析、SSL、发送、接收、缓冲之类的,要啥有啥。
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js火焰图也是有的,并且还挺炫丽。
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性能视图的树视图,只要看一眼就知道哪慢。
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性能的瀑布分的非常细,以致于想看整体还要翻挺长。

小结

以上的工具中,都有对前端做调试的功能,下个断点,改个页面参数,复制请求,重发请求,自组装请求之类的。

总之,对于前端的性能分析来说,工具真的已经做的非常完整清晰了。要是说分析时间消耗,看这些就够了。

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