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源码分析：动态分析 Linux 内核函数调用关系
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源码分析：动态分析 Linux 内核函数调用关系时间 2015-04-22 23:56:07 泰晓科技原文 http://www.tinylab.org/source-code-analysis-dynamic-analysis-of-linux-kernel-function-calls/主题 Linux源码分析By Falcon ofTinyLab.org 2015/04/18
缘由
源码分析是程序员离不开的话题。
无论是研究开源项目，还是平时做各类移植、开发，都避免不了对源码的深入解读。
工欲善其事，必先利其器。
前两篇介绍了静态分析和应用程序部分的动态分析。这里开始讨论如何动态分析 Linux 内核部分。
准备工作Ftrace
类似于用户态的 gprof ，在跟踪内核函数之前，需要对内核做额外的一些配置，在内核相关函数插入一些代码，以便获取必要信息，比如调用时间，调用次数，父函数等。
早期的内核函数跟踪支持有 KFT，它基于 -finstrument-functions ，在每个函数的出口、入口插入特定调用以便截获上面提到的各类信息。早期笔者就曾经维护过 KFT，并且成功移植到了 Loongson/MIPS 平台，相关邮件记录见： kernel function tracing support for linux-mips 。不过 Linux 官方社区最终采用的却是 Ftrace ，为什么呢？虽然是类似的思路，但是 Ftrace 有重大的创新：
- Ftrace 只需要在函数入口插入一个外部调用：mcount，而 KFT 在入口和出口都要加
- Ftrace 巧妙的拦截了函数返回的地址，从而可以在运行时先跳到一个事先准备好的统一出口，记录各类信息，然后再返回原来的地址
- Ftrace 在链接完成以后，把所有插入点地址都记录到一张表中，然后默认把所有插入点都替换成为空指令（nop），因此默认情况下 Ftrace 的开销几乎是 0
- Ftrace 可以在运行时根据需要通过 Sysfs 接口使能和使用，即使在没有第三方工具的情况下也可以方便使用
所以，本文只介绍 Ftrace ，关于其详细用法，推荐看 Ftrace 作者 Steven 在 LWN 写的序列文章，例如：
- Debugging the kernel using Ftrace: 1 , 2
- Secrets of the Ftrace function tracer
- trace-cmd: A front-end for Ftrace
对于本文要介绍的内容，大家只要使能 Ftrace 内核配置就可以，我们不会直接使用它的底层接口：
CONFIG_FUNCTION_TRACER
CONFIG_DYNAMIC_FTRACE
CONFIG_FUNCTION_GRAPH_TRACER
除此之外，还需要把内核函数的符号表编译进去：
CONFIG_KALLSYMS=y
CONFIG_KALLSYMS_ALL=y
如果要直接使用 Ftrace 的话，可以安装下述工具，不过本文不做进一步介绍：
$ sudo apt-get install trace-cmd kernelshark pytimerchart
Perf
Perf 最早是为取代 Oprofile 而生，从 2009 年开始只是增加了一个新的系统调用，如今强大到几乎把 Oprofile 逼退历史舞台。因为它不仅支持硬件性能计数器，还支持各种软件计数器，为 Linux 世界提供了一套完美的性能 Profiling 工具，当然，内核底层部分的函数 Profiling 离不开 Ftrace 支持。
关于 Perf 的详细用法，可以参考： Perf Wiki 。
Ok，同样需要使能如下内核配置：
CONFIG_HAVE_PERF_EVENTS=y
CONFIG_PERF_EVENTS=y
客户端安装：
$ sudo apt-get install linux-tools-`uname -r`
FlameGraph
FlameGraph 是 Profiling 数据展示领域的一大创新，传统的树状结构占用的视觉面积很大，而且无法精准地找到热点，而 FlameGraph 通过火焰状的数据展示，采用层叠结构，占用页面空间小，可以快速清晰地展示出每条路径的占比，而且基于 SVG 可以自由缩放，基于 Javascript 可以动态地展示每个函数的具体样本和占比。
Ok，把 FlameGraph 准备好：
$ git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
$ sudo cp FlameGraph/flamegraph.pl /usr/local/bin/
$ sudo cp FlameGraph/stackcollapse-perf.pl /usr/local/bin/
在使用 FlameGraph 前，我们简单介绍一个例子以便更好地理解它的独到之处。
a;b;c;d 90 e; 10
这个数据有三个信息：
- 函数调用关系：a 依次调用 b, c, d
- 调用次数占比：a 分支 90 次，e 分支 10 次
- 主要有两个大的分支：a 和 e
要渲染这个数据，如果用之前的 dot 描述语言，相对比较复杂一些，特别是当函数节点特别多的时候，几乎会没法查看，但是 FlameGraph 处理得很好，把上面的信息保存为 calls.log 并处理如下：
$ cd FlameGraph
$ cat calls.log | flamegraph.pl > calls-flame.svg
效果如下：
更多准备
日常程序开发时我们基本都只是关心用户态的情况，在系统级的优化中，则会兼顾系统库甚至内核部分，因为日常应用运行时的蛮多工作除了应用本身的各类操作外，还有蛮大一部分会访问到各类系统库，然后通过库访问到各类底层系统调用，进而访问到 Linux 内核空间。
我们回到上篇文章的例子： fib.c ，可以通过 ltrace 和 strace 查看库函数和系统调用的情况：
$ ltrace -f -T -ttt -c ./fib 2>&1 > /dev/null
% time seconds usecs/call calls function
------ ----------- ----------- --------- --------------------
100.00 0.006063 141 43 printf
------ ----------- ----------- --------- --------------------
100.00 0.006063 43 total$ strace -f -T -ttt -c ./fib 2>&1 > /dev/null
% time seconds usecs/call calls errors syscall
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
22.77 0.000051 6 8 mmap
15.18 0.000034 9 4 mprotect
11.61 0.000026 9 3 3 access
9.82 0.000022 22 1 munmap
9.38 0.000021 21 1 execve
8.93 0.000020 10 2 open
7.14 0.000016 5 3 fstat
4.46 0.000010 5 2 close
3.12 0.000007 7 1 read
3.12 0.000007 7 1 brk
2.68 0.000006 6 1 1 ioctl
1.79 0.000004 4 1 arch_prctl
0.00 0.000000 0 1 write
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
100.00 0.000224 29 4 total
上面文章可以看到应用本身的 fibonnaci() 占用了几乎 100% 的时间开销，但实际上在一个应用程序运行时，库函数和内核都有开销。上述 ltrace 反应了库函数的调用情况， strace 则反应了系统调用的情况，内核开销则是通过系统调用触发的，当然，还有一部分是内核本身调度，正文切换，内存分配等开销。大概的时间占比可以通过 time 命令查看：
$ time ./fib 2>&1 > /dev/null
real 0m5.887s
user 0m5.881s
sys 0m0.004s
接下来，咱们切入正题。通过基于 Ftrace 的 Perf 来综合看看一个应用程序运行时用户空间和内核空间两部分的调用情况并通过 FlameGraph 绘制出来。
内核函数调用
在使用 Perf 之前，除了上述内核配置外，还需要使能一个符号获取权限，否则结果会是一大堆 16 进制数字，看不到函数符号：
$ echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict
咱们先分开来看看用户空间，库函数和系统调用的情况，以该命令为例：
find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
用户空间
$ valgrind --tool=callgrind find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
$ gprof2dot -f callgrind ./callgrind.out.24273 | dot -Tsvg -o find-callgrind.svg
效果如下：
库函数
$ ltrace -f -ttt -c find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
% time seconds usecs/call calls function
------ ----------- ----------- --------- --------------------
30.75 2.939452 62 47175 strlen
16.71 1.597174 62 25560 free
15.38 1.469654 62 23589 memmove
9.18 0.877211 63 13773 malloc
8.55 0.817158 65 12542 readdir
7.65 0.731476 62 11796 fnmatch
7.56 0.722771 61 11793 __strndup
1.73 0.165002 83 1966 __fxstatat
0.41 0.039644 78 503 fchdir
0.23 0.022348 54 408 memcmp
0.23 0.022276 89 250 closedir
0.23 0.021551 86 250 opendir
0.22 0.021419 85 250 close
0.22 0.021144 84 251 open
0.21 0.019795 79 249 __fxstat
0.21 0.019790 19790 1 qsort
0.17 0.016417 65 250 dirfd
0.16 0.015680 98 159 strcmp
0.16 0.015218 60 252 __errno_location
0.00 0.000417 417 1 dcgettext
0.00 0.000404 404 1 setlocale
0.00 0.000266 133 2 isatty
0.00 0.000213 106 2 getenv
0.00 0.000158 158 1 __fprintf_chk
0.00 0.000158 79 2 fclose
0.00 0.000135 135 1 uname
0.00 0.000120 120 1 strtod
0.00 0.000113 56 2 __fpending
0.00 0.000110 110 1 bindtextdomain
0.00 0.000107 107 1 gettimeofday
0.00 0.000107 107 1 textdomain
0.00 0.000107 107 1 fileno
0.00 0.000106 106 1 strchr
0.00 0.000106 106 1 memcpy
0.00 0.000105 105 1 __cxa_atexit
0.00 0.000102 51 2 ferror
0.00 0.000092 92 1 fflush
0.00 0.000079 79 1 realloc
0.00 0.000076 76 1 strspn
0.00 0.000072 72 1 strtol
0.00 0.000052 52 1 calloc
0.00 0.000051 51 1 strrchr
------ ----------- ----------- --------- --------------------
100.00 9.558436 151045 total
系统调用
$ strace -f -ttt -c find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
% time seconds usecs/call calls errors syscall
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
39.93 0.007072 4 1966 newfstatat
22.44 0.003974 8 500 getdents
10.53 0.001865 4 508 close
8.27 0.001464 3 503 fchdir
6.09 0.001079 4 261 4 open
5.72 0.001013 4 250 openat
4.68 0.000829 3 256 fstat
0.68 0.000120 9 13 mmap
0.36 0.000064 11 6 mprotect
0.33 0.000058 12 5 brk
0.27 0.000048 16 3 munmap
0.20 0.000036 9 4 4 access
0.19 0.000034 9 4 read
0.11 0.000020 7 3 2 ioctl
0.07 0.000012 12 1 write
0.05 0.000009 9 1 execve
0.03 0.000006 6 1 uname
0.03 0.000006 6 1 arch_prctl
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
100.00 0.017709 4286 10 total
接下来，通过 perf 来看看内核部分：
内核空间
$ perf record -g find /proc -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
$ perf report -g --stdio
$ perf script | stackcollapse-perf.pl > find.perf-outfolded
$ flamegraph.pl find.perf-outfolded > find-flame.svg
上述几条命令大体意思如下：
perf record -g 记录后面跟着命令当次执行时的函数调用关系perf report -g --stdio 在控制台打印出获取到的函数关系数据（输出结果有点类似于树状图）perf script | stackcollapse-perf.pl > find.perf-outfolded 转换为 FlameGraph 支持的格式flamegraph.pl find.perf-outfolded > find-flame.svg 生成火焰图
效果如下：
小结
通过上述过程，咱们演示了如何分析一个应用程序执行时的内核空间部分函数调用情况，进而对前面两篇文章进行了较好的补充。
整个序列到目前为止主要都是函数调用关系的分析。对于源码的分析也好，对于性能的优化也好，都是完全不够的：
- 一方面，这个只能辅助理解到函数级别，无法理解到代码级别。要做进一步，得
gcov 和 kgcov 的支持。 - 如果要做性能分析，除了函数调用关系跟踪热点区域外，其实还缺少一些信息，比如整个调用时序，当前的处理器频率，内核调度情况等，并不能在这个序列体现。
接下来，针对该源码分析系列，我们会再补充三篇文章：
- 函数调用关系（流程图）绘图方法介绍，将在现有的基础上再介绍几种新方法并分析优点和缺点。
- 代码级别的源码分析，通过
gcov 和 kgcov 进行分析。
除此之外，我们会新开另外一个性能优化系列，来介绍各种性能优化的实例，包括应用程序与内核两个方面。
倡议
最后，笔者想对那些开源工具的开发者和贡献者们致敬！
Linux 领域聚拢了太多的天才，创意如泉涌般不断滋润 IT 世界，本文用到的三大工具的原创作者都是这类天才的代表，敬仰之情无以言表。
跟 Steven 有过一面之缘，而且在笔者 2009 年往官方社区提交 Ftrace For MIPS 时，他提供了诸多指导和帮助，感激之情化作无限专研的动力。
在这里，诚邀更多的一线工程师们汇聚到泰晓科技，一起协作，分享学习的心得，交流研发的经验，协同开发开源工具，一起致力于促进业界的交流与繁荣。目前已经有 15 个一线工程师参与进来，我们一同通过 worktile 协作，一起探讨，一起创作。如果乐意加入，可通过联系我们获得邀请。
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时间 2015-04-22 23:56:07 泰晓科技
原文 http://www.tinylab.org/source-code-analysis-dynamic-analysis-of-linux-kernel-function-calls/
主题 Linux源码分析
By Falcon ofTinyLab.org 2015/04/18
缘由
源码分析是程序员离不开的话题。
无论是研究开源项目，还是平时做各类移植、开发，都避免不了对源码的深入解读。
工欲善其事，必先利其器。
前两篇介绍了静态分析和应用程序部分的动态分析。这里开始讨论如何动态分析 Linux 内核部分。
准备工作Ftrace
类似于用户态的 gprof ，在跟踪内核函数之前，需要对内核做额外的一些配置，在内核相关函数插入一些代码，以便获取必要信息，比如调用时间，调用次数，父函数等。
早期的内核函数跟踪支持有 KFT，它基于 -finstrument-functions ，在每个函数的出口、入口插入特定调用以便截获上面提到的各类信息。早期笔者就曾经维护过 KFT，并且成功移植到了 Loongson/MIPS 平台，相关邮件记录见： kernel function tracing support for linux-mips 。不过 Linux 官方社区最终采用的却是 Ftrace ，为什么呢？虽然是类似的思路，但是 Ftrace 有重大的创新：
- Ftrace 只需要在函数入口插入一个外部调用：mcount，而 KFT 在入口和出口都要加
- Ftrace 巧妙的拦截了函数返回的地址，从而可以在运行时先跳到一个事先准备好的统一出口，记录各类信息，然后再返回原来的地址
- Ftrace 在链接完成以后，把所有插入点地址都记录到一张表中，然后默认把所有插入点都替换成为空指令（nop），因此默认情况下 Ftrace 的开销几乎是 0
- Ftrace 可以在运行时根据需要通过 Sysfs 接口使能和使用，即使在没有第三方工具的情况下也可以方便使用
所以，本文只介绍 Ftrace ，关于其详细用法，推荐看 Ftrace 作者 Steven 在 LWN 写的序列文章，例如：
- Debugging the kernel using Ftrace: 1 , 2
- Secrets of the Ftrace function tracer
- trace-cmd: A front-end for Ftrace
对于本文要介绍的内容，大家只要使能 Ftrace 内核配置就可以，我们不会直接使用它的底层接口：
CONFIG_FUNCTION_TRACER
CONFIG_DYNAMIC_FTRACE
CONFIG_FUNCTION_GRAPH_TRACER
除此之外，还需要把内核函数的符号表编译进去：
CONFIG_KALLSYMS=y
CONFIG_KALLSYMS_ALL=y
如果要直接使用 Ftrace 的话，可以安装下述工具，不过本文不做进一步介绍：
$ sudo apt-get install trace-cmd kernelshark pytimerchart
Perf
Perf 最早是为取代 Oprofile 而生，从 2009 年开始只是增加了一个新的系统调用，如今强大到几乎把 Oprofile 逼退历史舞台。因为它不仅支持硬件性能计数器，还支持各种软件计数器，为 Linux 世界提供了一套完美的性能 Profiling 工具，当然，内核底层部分的函数 Profiling 离不开 Ftrace 支持。
关于 Perf 的详细用法，可以参考： Perf Wiki 。
Ok，同样需要使能如下内核配置：
CONFIG_HAVE_PERF_EVENTS=y
CONFIG_PERF_EVENTS=y
客户端安装：
$ sudo apt-get install linux-tools-`uname -r`
FlameGraph
FlameGraph 是 Profiling 数据展示领域的一大创新，传统的树状结构占用的视觉面积很大，而且无法精准地找到热点，而 FlameGraph 通过火焰状的数据展示，采用层叠结构，占用页面空间小，可以快速清晰地展示出每条路径的占比，而且基于 SVG 可以自由缩放，基于 Javascript 可以动态地展示每个函数的具体样本和占比。
Ok，把 FlameGraph 准备好：
$ git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
$ sudo cp FlameGraph/flamegraph.pl /usr/local/bin/
$ sudo cp FlameGraph/stackcollapse-perf.pl /usr/local/bin/
在使用 FlameGraph 前，我们简单介绍一个例子以便更好地理解它的独到之处。
a;b;c;d 90 e; 10
这个数据有三个信息：
- 函数调用关系：a 依次调用 b, c, d
- 调用次数占比：a 分支 90 次，e 分支 10 次
- 主要有两个大的分支：a 和 e
要渲染这个数据，如果用之前的 dot 描述语言，相对比较复杂一些，特别是当函数节点特别多的时候，几乎会没法查看，但是 FlameGraph 处理得很好，把上面的信息保存为 calls.log 并处理如下：
$ cd FlameGraph
$ cat calls.log | flamegraph.pl > calls-flame.svg
效果如下：
更多准备
日常程序开发时我们基本都只是关心用户态的情况，在系统级的优化中，则会兼顾系统库甚至内核部分，因为日常应用运行时的蛮多工作除了应用本身的各类操作外，还有蛮大一部分会访问到各类系统库，然后通过库访问到各类底层系统调用，进而访问到 Linux 内核空间。
我们回到上篇文章的例子： fib.c ，可以通过 ltrace 和 strace 查看库函数和系统调用的情况：
$ ltrace -f -T -ttt -c ./fib 2>&1 > /dev/null
% time seconds usecs/call calls function
------ ----------- ----------- --------- --------------------
100.00 0.006063 141 43 printf
------ ----------- ----------- --------- --------------------
100.00 0.006063 43 total$ strace -f -T -ttt -c ./fib 2>&1 > /dev/null
% time seconds usecs/call calls errors syscall
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
22.77 0.000051 6 8 mmap
15.18 0.000034 9 4 mprotect
11.61 0.000026 9 3 3 access
9.82 0.000022 22 1 munmap
9.38 0.000021 21 1 execve
8.93 0.000020 10 2 open
7.14 0.000016 5 3 fstat
4.46 0.000010 5 2 close
3.12 0.000007 7 1 read
3.12 0.000007 7 1 brk
2.68 0.000006 6 1 1 ioctl
1.79 0.000004 4 1 arch_prctl
0.00 0.000000 0 1 write
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
100.00 0.000224 29 4 total
上面文章可以看到应用本身的 fibonnaci() 占用了几乎 100% 的时间开销，但实际上在一个应用程序运行时，库函数和内核都有开销。上述 ltrace 反应了库函数的调用情况， strace 则反应了系统调用的情况，内核开销则是通过系统调用触发的，当然，还有一部分是内核本身调度，正文切换，内存分配等开销。大概的时间占比可以通过 time 命令查看：
$ time ./fib 2>&1 > /dev/null
real 0m5.887s
user 0m5.881s
sys 0m0.004s
接下来，咱们切入正题。通过基于 Ftrace 的 Perf 来综合看看一个应用程序运行时用户空间和内核空间两部分的调用情况并通过 FlameGraph 绘制出来。
内核函数调用
在使用 Perf 之前，除了上述内核配置外，还需要使能一个符号获取权限，否则结果会是一大堆 16 进制数字，看不到函数符号：
$ echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict
咱们先分开来看看用户空间，库函数和系统调用的情况，以该命令为例：
find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
用户空间
$ valgrind --tool=callgrind find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
$ gprof2dot -f callgrind ./callgrind.out.24273 | dot -Tsvg -o find-callgrind.svg
效果如下：
库函数
$ ltrace -f -ttt -c find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
% time seconds usecs/call calls function
------ ----------- ----------- --------- --------------------
30.75 2.939452 62 47175 strlen
16.71 1.597174 62 25560 free
15.38 1.469654 62 23589 memmove
9.18 0.877211 63 13773 malloc
8.55 0.817158 65 12542 readdir
7.65 0.731476 62 11796 fnmatch
7.56 0.722771 61 11793 __strndup
1.73 0.165002 83 1966 __fxstatat
0.41 0.039644 78 503 fchdir
0.23 0.022348 54 408 memcmp
0.23 0.022276 89 250 closedir
0.23 0.021551 86 250 opendir
0.22 0.021419 85 250 close
0.22 0.021144 84 251 open
0.21 0.019795 79 249 __fxstat
0.21 0.019790 19790 1 qsort
0.17 0.016417 65 250 dirfd
0.16 0.015680 98 159 strcmp
0.16 0.015218 60 252 __errno_location
0.00 0.000417 417 1 dcgettext
0.00 0.000404 404 1 setlocale
0.00 0.000266 133 2 isatty
0.00 0.000213 106 2 getenv
0.00 0.000158 158 1 __fprintf_chk
0.00 0.000158 79 2 fclose
0.00 0.000135 135 1 uname
0.00 0.000120 120 1 strtod
0.00 0.000113 56 2 __fpending
0.00 0.000110 110 1 bindtextdomain
0.00 0.000107 107 1 gettimeofday
0.00 0.000107 107 1 textdomain
0.00 0.000107 107 1 fileno
0.00 0.000106 106 1 strchr
0.00 0.000106 106 1 memcpy
0.00 0.000105 105 1 __cxa_atexit
0.00 0.000102 51 2 ferror
0.00 0.000092 92 1 fflush
0.00 0.000079 79 1 realloc
0.00 0.000076 76 1 strspn
0.00 0.000072 72 1 strtol
0.00 0.000052 52 1 calloc
0.00 0.000051 51 1 strrchr
------ ----------- ----------- --------- --------------------
100.00 9.558436 151045 total
系统调用
$ strace -f -ttt -c find /proc/ -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
% time seconds usecs/call calls errors syscall
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
39.93 0.007072 4 1966 newfstatat
22.44 0.003974 8 500 getdents
10.53 0.001865 4 508 close
8.27 0.001464 3 503 fchdir
6.09 0.001079 4 261 4 open
5.72 0.001013 4 250 openat
4.68 0.000829 3 256 fstat
0.68 0.000120 9 13 mmap
0.36 0.000064 11 6 mprotect
0.33 0.000058 12 5 brk
0.27 0.000048 16 3 munmap
0.20 0.000036 9 4 4 access
0.19 0.000034 9 4 read
0.11 0.000020 7 3 2 ioctl
0.07 0.000012 12 1 write
0.05 0.000009 9 1 execve
0.03 0.000006 6 1 uname
0.03 0.000006 6 1 arch_prctl
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
100.00 0.017709 4286 10 total
接下来，通过 perf 来看看内核部分：
内核空间
$ perf record -g find /proc -maxdepth 2 -name "vm" 2>&1 >/dev/null
$ perf report -g --stdio
$ perf script | stackcollapse-perf.pl > find.perf-outfolded
$ flamegraph.pl find.perf-outfolded > find-flame.svg
上述几条命令大体意思如下：
perf record -g记录后面跟着命令当次执行时的函数调用关系perf report -g --stdio在控制台打印出获取到的函数关系数据（输出结果有点类似于树状图）perf script | stackcollapse-perf.pl > find.perf-outfolded转换为 FlameGraph 支持的格式flamegraph.pl find.perf-outfolded > find-flame.svg生成火焰图
效果如下：
小结
通过上述过程，咱们演示了如何分析一个应用程序执行时的内核空间部分函数调用情况，进而对前面两篇文章进行了较好的补充。
整个序列到目前为止主要都是函数调用关系的分析。对于源码的分析也好，对于性能的优化也好，都是完全不够的：
- 一方面，这个只能辅助理解到函数级别，无法理解到代码级别。要做进一步，得
gcov和kgcov的支持。 - 如果要做性能分析，除了函数调用关系跟踪热点区域外，其实还缺少一些信息，比如整个调用时序，当前的处理器频率，内核调度情况等，并不能在这个序列体现。
接下来，针对该源码分析系列，我们会再补充三篇文章：
- 函数调用关系（流程图）绘图方法介绍，将在现有的基础上再介绍几种新方法并分析优点和缺点。
- 代码级别的源码分析，通过
gcov和kgcov进行分析。
除此之外，我们会新开另外一个性能优化系列，来介绍各种性能优化的实例，包括应用程序与内核两个方面。
倡议
最后，笔者想对那些开源工具的开发者和贡献者们致敬！
Linux 领域聚拢了太多的天才，创意如泉涌般不断滋润 IT 世界，本文用到的三大工具的原创作者都是这类天才的代表，敬仰之情无以言表。
跟 Steven 有过一面之缘，而且在笔者 2009 年往官方社区提交 Ftrace For MIPS 时，他提供了诸多指导和帮助，感激之情化作无限专研的动力。
在这里，诚邀更多的一线工程师们汇聚到泰晓科技，一起协作，分享学习的心得，交流研发的经验，协同开发开源工具，一起致力于促进业界的交流与繁荣。目前已经有 15 个一线工程师参与进来，我们一同通过 worktile 协作，一起探讨，一起创作。如果乐意加入，可通过联系我们获得邀请。
