前言

We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%.

- Donald Knuth -

『过早的优化是万恶之源』

说出这句话的计算机科学先驱Donald Knuth并不是反对优化，而是强调要对系统中的关键位置进行优化。

假设一个for循环耗时0.01秒，即使使用循环展开等各种奇技淫巧将其性能提升100倍，把耗时降到0.00001秒，对于用户而言，也基本无法感知到。对性能问题进行量化测试之前，在代码层面进行各种炫技式优化，可能不仅提升不了性能，反而会增加代码维护难度或引入更多错误。

『没有任何证据支撑的优化是万恶之源』

在对系统施展优化措施前，一定要对系统进行详尽的性能测试，从而找出真正的性能瓶颈。

奋战在FISCO BCOS性能优化的前线上，我们对如何使用性能测试工具来精确定位性能热点这件事积累了些许经验心得。本文将我们在优化过程中使用到的工具进行了整理汇总，以飨读者。

1.Poor Man's Profiler

穷人的分析器，简称PMP。尽管名字有些让人摸不着头脑，但人家真的是一种正经的性能分析手段，甚至有自己的官方网站https://poormansprofiler.org/。

PMP的原理是Stack Sampling，通过调用第三方调试器（比如gdb），反复获取进程中每个线程的堆栈信息，PMP便可以得到目标进程的热点分布。

第一步，获取一定数量的线程堆栈快照：

pid=$(pidof fisco-bcos)num=10for x in $(seq 1 $(num))  do    gdb -ex "set pagination 0" -ex "thread apply all bt" -batch -p $pid    sleep 0.5done

第二步，从快照中取出函数调用栈信息，按照调用频率排序：

awk '  BEGIN { s = ""; }   /^Thread/ { print s; s = ""; }   /^\#/ { if (s != "" ) { s = s "," $4} else { s = $4 } }   END { print s }' | \sort | uniq -c | sort -r -n -k

最后得到输出，如下图所示：

从输出中可以观察到哪些线程的哪些函数被频繁采样，进而可按图索骥找出可能存在的瓶颈。

上述寥寥数行shell脚本便是PMP全部精华之所在。

极度简单易用是PMP的最大卖点，除了依赖一个随处可见的调试器外，PMP不需要安装任何组件，正如PMP作者在介绍中所言：『尽管存在更高级的分析技术，但毫无例外它们安装起来都太麻烦了……Poor man doesn't have time. Poor man needs food.』

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