一、准备工作：

1、perf 工具一般linux自带，没自带需自行安装

2、FlameGraph工具可以在git上面下载，下载后解压就可以使用，路径：       https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git 

       下载后需要把stackcollapse-perf.pl、 flamegraph.pl的权限修改成可执行文件

二、数据分析

1、使用perf 抓取数据，一般命令格式

    perf record -F 99 -p 20301 -g  sleep 30

    perf record  ----  表示记录，会记录调用栈等信息

    -F 99    ----  设置每秒钟采样99次

    -p 20301   -- 20301为PID号

 g表示记录调用栈，sleep 30则是持续30秒

    执行完后在当前目录生成perf.data

2、把perf生成的数据（perf.data）转成svg图

    perf script | FlameGraph/stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > process.svg

3、使用浏览器打开  .svg文件

   

    火焰图中的每一个方框是一个函数，方框的长度，代表了它的执行时间，所以越宽的函数，执行越久。火焰图的楼层每高一层，就是更深一级的函数被调用，最顶层的函数，是叶子函数。

从上图可看出，线程print_message_funtion中printSum/printf这个函数执行的次数比较多，占用的CPU时间比较久，比较消耗性能。可以结合代码分析原因