Практика работы с NetBSD: профилирование ядра

Александр Байрак

Перед началом рассмотрения процесса профилирования я предполагаю, что вы установили исходные тексты системы и умеете перекомпилировать ядро. Как это сделать, было описано в статье «Первые шаги в NetBSD. Часть 1», опубликованной в июньском номере журнала.

Целью и задачей профилирования ядра служит сравнение производительности старого и нового ядра. Например, вы скомпилировали новое ядро, и по вашим расчетам оно должно работать быстрее первого, но желаемого результата получено не было. В чем дело? Где вы ошиблись? Все это можно будет выяснить, используя профилирование ядра. Если вы собираете NetBSD для какой-либо встроенной системы, без профилирования вам точно не обойтись. Ведь во встроенных системах аппаратные характеристики железа, как правило, очень ограниченны. А без использования профилирования вряд ли удастся настроить систему на оптимальную производительность.

Рассмотрим пример профилирования для NetBSD, работающей на обычном x86-компьютере. Для примера мы возьмем ядро GENERIC, поставляющееся с системой по умолчанию, и сравним его по производительности с собранным вами новым ядром.

Соберем профилированное GENERIC-ядро.

Переходим в каталог, где располагаются конфигурационные файлы ядра:

# cd /sys/arch/i386/conf/

Опция –p указывает, что собираемое ядро будет профилироваться:

# config –p GENERIC

Запускаем сборку ядра:

# cd ../compile/GENERIC.PROF/

# make depend && make

Сохраняем старое ядро:

# cp /netbsd /netbsd.old

Копируем в корень новое:

# cp netbsd /netbsd

Перезагружаемся:

# reboot

Сразу после загрузки системы проверим, работает профилирование или нет.

# kgmon – b

В ответ мы должны получить:

kgmon: kernel profiling is running.

Теперь отключим профилирование:

# kgmon –h

В ответ мы получим:

kgmon: kernel profiling is off.

Теперь нам нужно поместить данные kgmon в файл.

# kgmon –p

После этой команды мы получим файл gmon.out размером около 3 Мб.

Далее нам нужно получить вывод gprof:

#gprof /netbsd > gprof.out

Должен заметить, имя файла для вывода можно выбрать самому. Примерно через 2-3 минуты в текущем каталоге появится заказанный нами файл gprof.out. После этого переходим непосредственно к процессу анализа полученных данных. Смотрим наш gprof.out (или как вы его назвали).

Первым разделом идет Flat profile, это список всех вызванных функций, время и количество их вызовов.

Вот пример части вывода:

Flat profile:

Each sample counts as 0.01 seconds.