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6. 使用V8和node轻松profile分析nodejs应用程序
简介
我们使用nodejs写好了程序之后，要是想对该程序进行性能分析的话，就需要用到profile工具了。
虽然有很多很方便和强大的第三方profile工具，但是我们这里主要讲解V8和node自带的profile，因为他们已经足够简单和强大了。使用他们基本上可以满足我们的日常分析需要。
下面就一起来看看吧。
使用V8的内置profiler工具
nodejs是运行在V8引擎上的，而V8引擎本身就提供了内置的profile工具，要想直接使用V8引擎，我需要下载V8源代码，然后进行build。一般来说我们有两种build V8的方法。
使用gm来build V8
gm是一个非常方便的all-in-one的脚本，可以用来生成build文件，触发build过程和运行测试用例。
一般来说，gm脚本的位置在：/path/to/v8/tools/dev/gm.py
我们可以为其创建一个alias，方便后面的使用：
alias gm=/path/to/v8/tools/dev/gm.pybuild V8:
gm x64.releasebuild之后进行用例验证：
是不是很简单？
手动build V8
手动build V8就比较麻烦了，我们也可以分为三步，1.生成build文件，2.触发build，3.运行测试用例
我们可以使用gn来为out/foo生成build文件：
上面的命令将会开启一个编辑窗口，用来输入gn的参数。
我们可以添加list来查看所有的参数描述：
当然我们也可以直接指定参数，来创建build文件：
除了gn之外，我们还可以使用v8自带的v8gen来创建build文件：
创建好build文件之后，我们就可以进行编译了。
build所有的V8：
只build d8:
最后我们运行测试，来验证是否构建成功：
生成profile文件
build好V8之后，我们就可以使用其中的命令来生成profile文件了。
找到d8文件：
通过添加 --prof 参数，我们可以生成一个v8.log文件，这个文件中包含了profiling数据。
注意这时候的v8.log文件虽然不是二进制格式的，但是阅读起来还是有难度的，因为它只是简单的做了log操作，并没有进行有效的统计分析。
我们看下生成的文件：
可以看到日志文件中只记录了事件的发生，但是并没有统计信息。
分析生成的文件
如果想要生成我们看得懂的统计信息，则可以使用：
来生成可以理解的日志文件。
生成的文件大概是下面样子的：
用惯的IDE的同学可能在想，能不能有个web页面来统一展示这个结果呢？
有的，V8提供了profview工具，让我们可以从web UI来分析生成的结果。
profview是一个html工具，我们可以从 https://chromium.googlesource.com/v8/v8.git/+/master/tools/profview/ 下载。
如果要使用profview，我们还需要对第一步生成的v8.log文件进行预处理：
然后在profview页面上传v8.json进行分析即可。
生成时间线图
--prof 还可以接其他参数，比如 --log-timer-events， 通过使用这个参数可以用来统计V8引擎中花费的时间。
第一个命令生成v8.log文件，第二个命令会生成一个timer-events.png图形文件，更加直观的展示数据。
因为生成日志实际上对程序的性能是有一定的影响的，我们还可以为plot-timer-events添加失真因子，来纠正这个问题。如果我们没有指定纠正因子，脚本会自动进行查找。当然，我们也可以向下面这样手动指定：
使用nodejs的profile工具
在nodejs 4.4.0之前，只能下载V8的源代码进行编译，才能进行profile。 而在nodejs 4.4.0之后，node命令已经集成了V8的功能。
我们可以使用 node --v8-options 来查看 node中可用的V8参数：
参数很多，同样的我们可以使用 --prof 参数：
会在本地目录生成一个类似 isolate-0x102884000-14025-v8.log 的文件。
文件的内容和V8生成的一致，这里就不列出来了。
要想分析这个文件，可以使用：
看下生成的分析结果：
和V8的也很类似。
从Summary和各个entry points中，我们可以进一步分析程序中到底哪一块占用了较多的CPU时间。
上面的百分百的意思是，在采样的这些数据中，有93.2%的都在运行C++代码。那么我们接下来就应该去看一下，到底是哪些C++代码占用了最多的时间，并找出相应的解决办法。
本文作者：flydean程序那些事
本文链接：www.flydean.com
本文来源：flydean的博客
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