Intel vtune安装和使用，火焰图定位性能瓶颈

Intel VTune profiler 是用于串行和多线程应用程序的性能分析工具。采用  VTune  profiler 分析程序中的热点函数占用CPU的时间等，从可用的硬件资源中确定应用程序的潜在优势。 Intel vtune可以定位或确定：

• 应用程序和/或整个系统中最耗时的功能
• 没有有效利用可用处理器时间的代码段
• 优化顺序性能和线程性能的最佳代码部分
• 影响应用程序性能的同步对象
• 应用程序是否、在何处以及为何将时间花在输入/输出操作上
• 应用程序是否受 CPU 或 GPU 限制，以及它将代码卸载到 GPU 的效率如何
• 不同同步方法、不同线程数或不同算法对性能的影响
• 线程活动和转换
• 代码中与硬件相关的问题，例如数据共享、缓存未命中、分支预测错误等

Intel vtune在linux虚拟机上的安装：

1. 下载vtune：Download the Intel® oneAPI Base Toolkit 

选择离线下载，如果虚拟机可以连外网，使用wget命令获取安装

2. 下载完成后进行安装，sh ./l_BaseKit_p_2022.1.2.146_offline.sh，安装命令提示进行安装，选择默认的安装就可以

3. 安装完成后，运行/home/subi/intel/oneapi/vtune/2022.0.0/bin64/vtune-gui启动vtune，你会看到一个GUI界面如下

4. 首先创建一个项目

5. 进行配置，where就是要进行分析的程序所在地，默认使用local host；what是要抓取的应用程序，有三种选择：

1）使用进程（进程名或者PID号）

2）profile系统，配置监视系统上执行的所有软件的系统范围分析

3）启动应用程序，选择和配置要分析的应用程序，它可以是二进制文件或脚本，并且要填写应用程序启动参数

后面的实例中我采用第一种，使用PID

 6. 配置分析类型：

性能快照分析：

使用 性能快照可以概览影响系统上应用程序性能的问题。该分析是一个很好的起点，可以推荐更深入关注的领域。您还将获得有关其他分析类型的指导，以考虑下一步运行。

算法分析：

• 使用 热点分析类型来调查调用路径并找出您的代码花费最多时间的位置。确定调整算法的机会。
• 使用 异常检测（预览版）来识别频繁重复的代码间隔（如循环迭代）中的性能异常。在微秒级别执行细粒度分析。
• 内存消耗最适合分析应用程序的内存消耗、其不同的内存对象及其分配堆栈。仅 Linux 目标支持此分析。

微架构分析：

• Microarchitecture Exploration（以前称为 General Exploration）最适合识别 CPU 流水线阶段（前端、后端等）和负责硬件瓶颈的硬件单元。
• 内存访问最适合内存受限的应用程序，通过查看 CPU 缓存和主内存使用情况（包括可能的 NUMA 问题）来确定内存层次结构的哪个级别正在影响您的性能。

并行性分析：

• 线程最适合可视化可用内核上的线程并行性、定位低并发的原因以及识别代码中的串行瓶颈。
• 使用 HPC 性能表征了解计算密集型应用程序如何使用 CPU、内存和浮点单元 (FPU) 资源。

输入输出分析：

• 输入输出分析监控 IO 子系统、CPU 和处理器总线的利用率。

加速器分析：

• GPU 卸载（预览版）面向使用图形处理单元 (GPU) 进行渲染、视频处理和计算的应用程序。它可以帮助您确定您的应用程序是否受 CPU 或 GPU 限制。
• GPU Compute/Media Hotspots（预览版）针对 GPU 绑定的应用程序，帮助分析每个代码行的 GPU 内核执行情况，并识别由内存延迟或低效内核算法引起的性能问题。
• CPU/FPGA 交互分析探索每个 FPGA 加速器的 FPGA 利用率，并确定最耗时的 FPGA 计算任务。

平台分析：

• 系统概述是一种基于事件的自动采样分析，可监控目标系统的一般行为并识别限制性能的平台级因素。
• Platform Profiler分析收集有关在较长时间内满负荷运行的已部署系统的数据，并深入了解整体系统配置、性能和行为。该集合在外部的命令提示符下运行 VTune 并在网络浏览器中查看结果。

这里采用算法中的热点分析PG中TPCH Q1的资源消耗情况。需要注意的是这儿选择了用户模式采样，可以在用户态下抓取应用程序占用资源情况。也可以使用硬件层的采样，但是因为是虚拟机，硬件采样需要额外的配置，可以参考Virtual Targets。如果是host主机，不需要配置可以直接使用。用户模式采样需要使用相同的用户运行应用程序和vtune，切记。

 7. 配置完成后开始抓取，首先点击右下方开始按钮，会看到如下界面，提示正在收集热点数据

 然后开始执行你的操作，比如这儿我开始在PG中运行TPCH Q1 SQL语句。等PG执行完成后，结束热点收集。

8. 分析热点数据，结束之后你会看到数据额整体报告。点击火焰图，你会看到你熟悉的perf flamegraph。这时候你会看到每个函数的CPU时间，从而可以看到哪个函数是应用程序的瓶颈。同时在右边可以看到函数的调用栈，函数名称，文件名和行数等。火焰图可以快速识别应用程序中最热门的代码路径。分析每个程序单元及其相关的被调用函数所花费的 CPU 时间。火焰图在水平轴上绘制堆栈配置文件人口（按字母顺序排序）。垂直轴显示堆栈深度，从底部的零开始。火焰图中每个元素的宽度表示函数（及其被调用者）的 CPU 时间占总 CPU 时间的百分比。

当然也可以使用bottom-up面板，按降序显示 CPU 时间的排序显示，从最耗时的函数开始。开始优化 CPU 时间最长的函数。

top-down面板分析热点函数的调用者和被调用者的 Total 和 Self 时间数据，了解该时间是否可以优化。