本篇让我们一起了解性能类问题中的 GaussDB火焰图分析。
1.1.6 GaussDB火焰图分析
问题描述：CPU利用率是衡量系统负载和健康度的重要指标之一，系统在运行过程中时常发生CPU利用率高的情况。在分析性能问题时，可通过火焰图查看CPU耗时，了解瓶颈在哪里。
问题现象：部分sql执行速度不符合预期。
告警
慢sql告警。
cpu使用率高告警。
数据库整体运行慢。
业务影响
业务性能差。
原因分析
函数存在性能问题。
处理方法
所需工具：stackcollapse-perf.pl、flamegraph.pl。注意权限修改。
步骤 1登录主DN节点，查看耗CPU高的进程，查看进程号。
top表1-1参数说明
指标 | 含义 |
%us (usr/user) | 用户空间占用CPU的百分比。 |
%sy (system) | 内核空间占用CPU的百分比。 |
%ni (nice) | 改变过优先级的进程占用CPU的百分比。 |
%id (idle) | 空闲CPU百分比。 |
%wa (iowait) | IO等待占用CPU的百分比（实际CPU并未工作）。 |
%hi (hardware interrupts) | 硬中断（Hardware IRQ）占用CPU的百分比。 |
%si (software interrupts) | 软中断（Software Interrupts）占用CPU的百分比。 |
%st (steal) | Hypervisor偷取的CPU的百分比。 |
步骤 2执行perf 命令（performance 的缩写），它是 Linux 系统原生提供的性能分析工具，会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈（stack）。
通常，它的执行频率是 99Hz（每秒99次），如果99次都返回同一个函数名，那就说明 CPU 这一秒钟都在执行同一个函数，可能存在性能问题。
perf record -e cpu-clock -g -p 28591 <主DN进程号> -- sleep 60<持续60s>Ctrl+c结束执行后，在当前目录下会生成采样数据perf.data（执行时长1分钟即可）。
步骤 3用perf script工具对perf.data进行解析：
perf script -i perf.data &> perf.unfold步骤 4将perf.unfold中的符号进行折叠：
./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded步骤 5最后生成svg图：
./flamegraph.pl perf.folded > cn.svgy 轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。
x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。
火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。
颜色没有特殊含义，因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度，所以一般选择暖色调。
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