async-profiler内核符号不可用时用户空间跟踪丢失问题分析
2025-05-28 10:13:26作者:卓炯娓
问题背景
在使用async-profiler进行性能分析时,当跟踪路径进入内核空间后返回用户空间时,如果系统内核符号不可用,会导致整个调用链(包括用户空间部分)都无法显示。这种情况会给开发者造成性能热点在其他地方的错觉,严重影响性能分析的准确性。
问题表现
典型的调用链可能如下所示:
[13] do_syscall_64_[k]
[14] entry_SYSCALL_64_after_hwframe_[k]
[15] send
[16] io.netty.channel.unix.Socket.sendAddress
当内核符号不可用时(通常由于系统安全设置如kernel.perf_event_restrict和kernel.kptr_restrict的限制),async-profiler会显示警告信息,但同时会完全忽略这类调用链,而不是至少显示用户空间部分的调用信息。
问题根源
经过分析,问题的根本原因在于async-profiler在处理perf_event_attr.exclude_kernel标志时的逻辑缺陷。当系统配置仅允许用户空间测量时(这是Linux 4.6以来的默认设置),async-profiler会自动启用alluser选项,这会导致所有发生在内核空间的执行样本被静默丢弃。
解决方案
开发团队对CPU性能分析逻辑进行了重要改进:
-
自动检测机制:现在async-profiler会通过尝试创建虚拟perf_event来自动检查perf_events的可用性。
-
优雅降级策略:
- 如果内核空间分析不可用(包括被
perf_event_restrict设置或seccomp限制的情况),自动回退到基于timer_createAPI的ctimer模式 - 如果perf_events可用但内核符号被隐藏,继续使用perf_events并显示警告,只是不显示内核堆栈跟踪
- 如果内核空间分析不可用(包括被
-
配置优化:
- 移除了
allkernel选项 - 强制仅用户空间分析需显式指定
-e cpu-clock --all-user - JFR记录中新增
engine字段,明确当前使用的分析引擎
- 移除了
实际影响
这一改进显著提升了async-profiler在各种系统安全配置下的可用性。特别是对于运行在严格安全环境中的Java应用,现在能够:
- 在无法访问内核符号时仍能获取用户空间调用信息
- 自动选择最适合当前系统环境的分析引擎
- 通过明确的警告信息让用户了解分析限制
最佳实践建议
对于性能分析工程师,建议:
- 检查系统
perf_event_restrict和kptr_restrict设置 - 关注async-profiler输出的警告信息
- 在需要完整内核调用信息时适当调整系统安全设置
- 在受限环境中考虑使用最新版本的async-profiler以获得更好的兼容性
这一改进现已包含在async-profiler的最新版本中,显著提升了工具在各种环境下的可靠性和实用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0214
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0138
uni-appA cross-platform framework using Vue.jsJavaScript08
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
469
465
暂无描述
Dockerfile
778
5.08 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
2.03 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
758
968
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
697
1.4 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
185
231
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.04 K
271
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
2.25 K
677