[发明专利]性能分析方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提出的一种性能分析方法、系统、设备及介质，该方法通过将预设采集函数分别注入分布式存储系统中多个待分析函数，通过一个或多个待检测线程调用至少一个待分析函数，基于预设采集函数获取各待检测线程的运行数据，分别根据待分析函数身份信息确定当前函数名和上层函数名，根据各待分析函数的调用关系数据分别生成各待检测线程的调用链，根据各调用链和各调用链对应的待检测线程的运行数据对分布式存储系统进行性能分析，通过统计各调用链的运行数据，并对其进行集中分析能够实现对分布式存储系统既支持单函数分析，也支持执行流分析，对分布式存储系统的性能损耗小，分析速度更快，对代码影响更小。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种性能分析方法、系统、设备及介质。

背景技术

性能是分布式存储是否优秀的一个评价指标，而时延是性能指标的一个重要项，根据时延能够快速找到性能瓶颈。

分布式存储由于节点多，调用路径长，运行过程中会出现IO抖动等等因素，因此时延性能分析起来比较困难。相关技术中，关于分布式存储的性能分析只支持单节点分析，不支持执行流分析，并且对分布式存储系统的性能损耗大、分析速度慢、对代码运行影响大。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种性能分析方法、系统、设备及介质，以解决上述技术问题。

本发明提供的一种性能分析方法，所述方法包括:

将预设采集函数分别注入分布式存储系统中多个待分析函数；

通过一个或多个待检测线程调用至少一个所述待分析函数，基于所述预设采集函数获取各所述待检测线程的运行数据，所述运行数据包括待检测线程身份标识、待分析函数身份信息、函数线程最大耗时、函数线程调用次数和函数线程平均耗时；

分别根据所述待分析函数身份信息确定当前函数名和上层函数名，根据各所述待分析函数的调用关系数据分别生成各所述待检测线程的调用链，所述调用关系数据包括待检测线程身份标识、待分析函数身份信息、当前函数名和上层函数名；

根据各调用链和各调用链对应的待检测线程的运行数据对所述分布式存储系统进行性能分析。

可选的，所述待分析函数被待检测线程调用至少两次，所述待检测线程的调用链的生成方式包括：

按照各当前函数名对应的待分析函数在所述待检测线程中被第一次调用的顺序对各所述当前函数名进行排序，生成所述待检测线程的调用链。

可选的，根据各调用链和各调用链的运行数据进行所述分布式存储系统的性能分析包括：

分别获取所述待分析函数在各所述待检测线程中的线程最大耗时、线程调用次数和线程平均耗时；

将所述待分析函数的各线程最大耗时中最大值确定为所述待分析函数的调用最大耗时；

将所述待分析函数的各线程调用次数之和确定为所述待分析函数的总调用次数；

根据所述待分析函数的各线程调用次数和各线程平均耗时确定所述待分析函数的调用平均耗时；

根据所述调用链及各调用链中待分析函数的调用最大耗时、总调用次数和调用平均耗时对所述分布式存储系统进行性能分析。

可选的，所述调用平均耗时的确定方式包括：

根据待分析函数在一待检测线程中的线程调用次数和线程平均耗时确定所述待分析函数的单线程总耗时；

根据所述待分析函数在各所述待检测线程中的单线程总耗时确定所述待分析函数的调用总耗时；

根据所述调用总耗时和总调用次数确定所述调用平均耗时。

可选的，所述方法还包括：