Top Down Analysis – Performance Tuning

https://indico.cern.ch/event/280897/contributions/1628888/attachments/515367/711139/Top_Down_for_CERN_2nd_workshop_-_Ahmad_Yasin.pdf

https://agenda.infn.it/event/17237/contributions/35958/attachments/67698/83296/ArchitectureNew_ESC19.pdf

这是2篇非常经典的微架构层面的性能分析相关的材料,作者提出了一套自顶向下的性能分析方法论

微架构的性能分析是一件很困难的事情:

  1. 复杂的微架构
  2. 应用/负载的多样性
  3. 难以处理的数据
  4. 时间、资源、优先级等其他更要命的约束

自顶向下分析法的目的就是要从顶层问题出发,层层剖解,直至找到瓶颈所在


Mutilate: high-performance memcached load generator for tail latency analysis

multilate 是 leverich 在14年的时候,为了分析数据中心高密度混部场景下延迟敏感问题而开发出来的一个 memcached 性能压测工具,原论文可以了解一下:

https://jacob.leverich.org/papers/2014.mutilate.eurosys.slides.pdf

和 mcperf & memslap 等其他压测工具不太一样的是,multilate 非常适合分析长尾延迟问题,比如,multilate 的输出里面,可以非常直观的看到所有请求的平均延迟、最小延迟、最大延迟、10分位、90分位、95分位、99分位,当然,如果你想要更精确的数据,也可以改改代码,支持到99.9分位等等

代码在这里:https://github.com/leverich/mutilate