专家大讲堂：如何使用oprofile对软件做profiling

关于Xilinx Zynq-7000带来的新的系统设计思路，以及Profiling的对象libjpeg，前文已经描述过了，再此不再赘述。

一. Oprofile简介

Profiling是对不同性能特征的数据的形式化总结或分析，它通常以图形和表的形式出现。它提供为特定的处理器事件收集的采样百分数或数量，比如cache miss rate、TLB miss rate等等。一般来说，主要目的是为了找出软件中的性能瓶颈，然后有针对性的优化以提升软件的整体性能。

Oprofile 是用于 Linux 的若干种评测和性能监控工具中的一种。它可以工作在不同的体系结构上，包括ARM, PowerPC, MIPS, IA32, IA64 和 AMD Athlon等等。它的开销很小，从Linux 2.6 版起，它被包含进了Linux内核中。

Oprofile可以收集有关处理器事件的信息，帮助用户识别诸如循环的展开、cache的使用率低、低效的类型转换和冗余操作、错误预测转移等问题。Oprofile是一种细粒度的工具，可以为指令集或者为函数、系统调用或中断处理例程收集采样。Oprofile 通过取样来工作。使用收集到的评测数据，用户可以很容易地找出性能问题。

通过监察CPU的hardware events，oprofile可以在运行状态下对整个Linux系统进行profiling。Profiling的对象可以是Linux kernel (包括modules和interrupt handlers), shared libraries或者应用程序。

从0.9.8版本开始，oprofile支持Perf_events profiling mode模式。应用程序operf被用来控制profiling过程；而在legacy mode下，是通过opcontrol脚本和oprofiled daemon来完成的。Operf不再象legacy mode那样需要OProfile kernel driver，它直接和Linux Kernel Performance Events Subsystem打交道。使用operf，就可以用普通用户的身份来profiling用户的应用程序了，当然如果需要对整个系统来profiling的时候还是需要root权限的。

如果硬件不支持OProfile使用performance counters，OProfile就只能工作在Timer Mode下了。Timer Mode只能在legacy profiling mode下使用，即只能通过opcontrol脚本来控制。

Oprofile的website为：http://oprofile.sourceforge.net/

可以支持的处理器的hardware event类型：http://oprofile.sourceforge.net/docs/

对于Zynq-7000来说，http://oprofile.sourceforge.net/docs/armv7-ca9-events.php 列出了ARM Cortex-A9内核PMU(Performance Monitor Unit)所支持的所有hardware event种类，可以看出oprofile可以支持很多深入处理器内部的分析。

http://oprofile.sourceforge.net/examples/ 提供了一些oprofile生成的结果，可以方便开发者在开始使用之前了解oprofile能够做到哪些事情。

Oprofile的详细使用文档：http://oprofile.sourceforge.net/doc/index.html

Oprofile的优势：

Ÿ   比较低的运行开销

Ÿ   对被profiling的对象影响很小

Ÿ   可以profiling中断服务程序(interrupt handlers)

Ÿ   可以profiling应用程序和shared libraries

Ÿ   可以profiling dynamically compiled (JIT) code

Ÿ   可以对整个系统做profiling

Ÿ   可以观察CPU内部的细节，例如cache miss rate

Ÿ   可以多源代码做annotation

Ÿ   可以支持instruction-level的profiling

Ÿ   可以生成call-graph profiles

不过OProfile也不是万能的，它也有自己的局限性：

Ÿ   只能在x86, ARM, 和PowerPC架构上生成call graph profiles

Ÿ   不支持100%精确的instruction-level profiling

Ÿ   对dynamically compiled (JIT) code profiling的支持还不完善。

无论如何，Oprofile的功能都比gprof要强很多，代价是配置起来会比较麻烦。

二. 编译Oprofile

首先最好在Linux kernel里面选中Oprofile driver，以获得全面的支持。

下载Linux kernel Source：从https://github.com/Xilinx/linux-xlnx 可以下载到Xilinx提供的验证好的内核。如果不方便使用Linux下的git工具，可以单击页面上的releases找到相应的版本下载tar ball。下载的时候最好选tar.gz格式的，而不是zip格式的，因为后者在处理symbol link的时候有可能会出问题。

因为笔者使用的是Xilinx Linux pre-built 14.7，所以这里下载的是linux-xlnx-xilinx-v14.7.tar.gz

解压缩后，用以下命令调出Linux kernel的配置界面：

export ARCH=arm

export CROSS_COMPILE=arm-xilinx-linux-gnueabi-

make xilinx_zynq_defconfig

make xconfig 或者make menuconfig

在配置界面上将以下两项勾上：

General setup --->

[*] Profiling support

<*> OProfile system profiling

然后make uImage即可生成新的uImage，用来替换Xilinx Linux pre-built 14.7中的Linux kernel image。同时我们也需要vmlinux来检查profiling的结果。

Oprofile需要popt, bfd, liberty库，要在嵌入式单板上使用这些库，需要手工完成交叉编译。

针对popt 1.7，用以下命令完成编译：

./configure --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --with-kernel-support --disable-nls && make && make install

针对binutils 2.24，用以下命令完成编译：

./configure --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --enable-install-libbfd --enable-install-libiberty  --enable-shared && make && make install

不过--enable-install-libiberty没有效果，所以需要手工把libiberty.a和libiberty.h拷贝到相应的位置。

针对oprofile 0.9.9，用以下命令完成编译：

./configure --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --with-kernel-support  --with-binutils=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs && make && make install

配置过程结束后可能会有以下提示，因为没有打算用GUI和profile JITed code，所以直接忽视之。

config.status: executing libtool commands

Warning: QT version 3 was requested but not found. No GUI will be built.

Warning: The user account 'oprofile:oprofile' does not exist on the system.

         To profile JITed code, this special user account must exist.

         Please ask your system administrator to add the following user and group:

             user name : 'oprofile'

             group name: 'oprofile'

         The 'oprofile' group must be the default group for the 'oprofile' user.

将编译完成的uImage，vmlinux，oprofile binary，重新编译的没有-pg的libjpeg binary以及tool chain的libc打包放到SD卡中，准备在ZC706开发板上尝试profile djpeg。

三. 运行Oprofile

正常启动嵌入式Linux后，在开发板的console上一次输入以下命令：

mount /dev/mmcblk0p1 /mnt

mkdir -p /home/root/work

cd /home/root/work

tar zxvf /mnt/jpeg-bin-nopg.tar.gz

cd jpeg-bin/bin

cp /mnt/park-2880x1800.jpg .

export LD_LIBRARY_PATH=/home/root/work/jpeg-bin/lib

cd /home/root/work

tar zxvf /mnt/rootfs.tar.gz

cd rootfs

chown root:root -R *

cp -R bin/* /usr/bin

cp -R lib/* /lib

cp /bin/which /usr/bin

cp /bin/dirname /usr/bin

mkdir -p /home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs/share

cp -R ./rootfs/* /home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs

cd /home/root/work

tar zxvf /mnt/libc.tar.gz

cp ./lib/libstdc*.* /lib

mkdir -p /home/wave/xilinx/libjpeg

cd /home/wave/xilinx/libjpeg

tar zxvf /mnt/jpeg-9.tar.gz

cp /mnt/vmlinux  /home/root/work

cd /home/root/work/jpeg-bin/bin

opcontrol --init

opcontrol --vmlinux=/home/root/work/vmlinux

opcontrol --setup --event=CPU_CYCLES:100000::0:1 --session-dir=/home/root/

operf --vmlinux /home/root/work/vmlinux ./djpeg -bmp park-2880x1800.jpg > result.bmp

opreport -l ./djpeg

完成这一步后，我们就可以看到profiling的结果了，在笔者的平台上看到的内容的主要部分如下：

root@zynq:~/work/jpeg-bin/bin# opreport -l ./djpeg

Using /home/root/work/jpeg-bin/bin/oprofile_data/samples/ for samples directory.

CPU: ARM Cortex-A9, speed 666667 MHz (estimated)

Counted CPU_CYCLES events (CPU cycle) with a unit mask of 0x00 (No unit mask) count 100000

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