Journal influence
Bookmark
Next issue
Abstract:
Аннотация:
Authors: () - , (shmyrev@niisi.msk.ru) - , Ph.D, Kostyukhin K.A. (kost@niisi.msk.ru) - Scientific Research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences (SRISA RAS), Moscow, Russia, Ph.D | |
Ключевое слово: |
|
Page views: 11103 |
Print version Full issue in PDF (8.40Mb) |
Приложения, выполняющиеся во встраиваемых системах, функционируют в условиях дефицита ресурсов. Для оптимизации выполнения таких приложений необходимо иметь информацию об использовании процессорного времени, памяти, сетевого интерфейса . Рис. 1. Архитектура системы профилирования Ввиду важности решаемых встраиваемыми системами задач большое значение имеет качество их функционирования, однако из-за дефицита ресурсов это проблематично. В настоящее время в рамках разработанного в НИИСИ инструментального комплекса СОМ (система отладки/мониторинга) [1] ведутся работы по созданию системы профилирования целевых систем, функционирующих в условиях дефицита ресурсов. Требования к системе профилирования: 1) разработка единого способа хранения информации, получаемой из разных источников (система профилирования должна интегрироваться в инструментальный комплекс СОМ, работающий с разными источниками информации: агент мониторинга, агент профилирования и т.п.); 2) обеспечение сбора информации о следующих целевых ресурсах: - процессорное время, затрачиваемое на выполнение определенных фрагментов кода программы, - память, используемая программой, - аппаратные события (при их наличии), возникающие в ходе выполнения программы, - сетевые интерфейсы, используемые программой; 3) использование соответствующих интерфейсов при наличии аппаратной поддержки профилирования; 4) использование стандартных средств и механизмов для возможности последующей интеграции с существующими решениями при реализации системы профилирования. Архитектура системы профилированияСистема профилирования представляет собой распределенное приложение, состоящее из: · компонента ядра профилируемой системы (драйвера); · агента профилирования, выполняющегося на целевой машине (демона профилирования); · библиотеки профилирования, содержащей вызовы функций для инструментовки кода; · менеджера профилирования на инструментальной стороне; · базы данных для хранения собранной информации (БД событий); · программ-анализаторов собранной информации, представляющих полученную информацию как в графическом, так и в текстовом виде. Архитектура системы профилирования представлена на рисунке 1. События профилирования. Различают простые и составные события профилирования. Простое событие содержит информацию ровно об одном атомарном событии профилирования (атомарными событиями являются аппаратное событие профилирования, отправка/получение одного сетевого пакета, одна операция выделения/освобождения памяти). Составное событие содержит более одного атомарного события, например: «с помощью данного сетевого интерфейса получено 52 пакета общим размером 3012 байт» или «произошло 103034 аппаратных события выполнения одной команды процессора». Составные события порождаются при помощи вызовов библиотеки профилирования, а также с использованием аппаратных возможностей целевой платформы. В частности, события, состоящие из аппаратных событий профилирования, порождаются при помощи специальных аппаратных счетчиков событий, генерирующих прерывание при переполнении. Логически компоненты системы профилирования можно разделить на компоненты, осуществляющие:- сбор информации профилирования (драйвер, агент, библиотека профилирования на целевой стороне; менеджер профилирования на инструментальной стороне); - хранение информации (БД событий); - обработку информации (драйвер профилирования на целевой стороне, менеджер профилирования, программы-анализаторы на инструментальной стороне); - отображение информации (программы-анализаторы на инструментальной стороне). Физические компоненты системы и их взаимодействие. В ядро целевой системы встроен драйвер профилирования, выполняющий предварительные действия по профилированию (создать/удалить/обнулить локальное хранилище событий), управление профилированием (начать/остановить), первичную обработку и сохранение возникающих в пользовательской программе событий профилирования, а также обработку прерываний и исключительных ситуаций, связанных с профилированием. Организация локального хранилища непосредственно зависит от типа событий профилирования, которые намерен протоколировать пользователь. Так, для протоколирования составных событий, состоящих из аппаратных событий, создается массив адресов, каждой ячейке которого соответствует адрес в сегменте кода целевой системы. Если событие профилирования возникает по адресу, находящемуся в массиве, соответствующий элемент массива инкрементируется. Если событие профилирования возникает по адресу, которого нет в массиве, инкрементируется специально выделенный (как правило, последний) элемент массива. Для событий профилирования, связанных с использованием памяти и сетевых интерфейсов, создается локальное хранилище минимального размера из записей, содержащих идентификатор события, и текущего количества байтов, относящихся к данному событию. Для событий профилирования памяти это разница между выделенным и освобожденным числом байтов, а для сетевого интерфейса – постоянно инкрементируемое число переданных или полученных байтов. С драйвером взаимодействует агент профилирования, передающий управляющие запросы от менеджера профилирования. Взаимодействие основано на установке специальных системных переменных, значения которых отслеживает драйвер. Кроме того, агент профилирования читает информацию из локального хранилища и передает ее менеджеру. Для работы с драйвером агент применяет вызовы библиотеки профилирования, которая может использоваться непосредственно в пользовательской программе. На инструментальной ЭВМ управление сбором событий профилирования осуществляет менеджер профилирования, который является стандартным компонентом комплекса СОМ. Он взаимодействует с остальными компонентами комплекса (таблицей имен, компонентами среды выполнения). Менеджер профилирования передает агенту пользовательские запросы на запуск/останов/сброс профилирования, а также на изменение маски событий профилирования. Кроме того, менеджер профилирования сохраняет полученную информацию обо всех событиях целевых систем (включая события мониторинга) в едином формате в БД событий. Компоненты профилирования являются компонентами комплекса СОМ, используют стандартный протокол для взаимодействия с другими компонентами (например, таблица имен). Также доступ к БД событий может получать любое другое приложение, использующее соответствующий язык запросов. Опишем отдельные компоненты системы профилирования. Целевая ЭВМДрайвер профилирования обеспечивает первичную обработку и сохранение возникающих в пользовательской программе событий профилирования, а также связанных с ним прерываний и исключительных ситуаций. Агент профилирования управляет (используя драйвер профилирования) процессом сбора информации (начать, приостановить, закончить, обнулить), а также выбирает информацию, сохраняемую драйвером профилирования, и передает ее на инструментальную ЭВМ. Библиотека профилирования. Для целевой ОС реализованы необходимые для работы агента и инструментованной программы функции, порождающие события профилирования. Для учета аппаратных событий используется интерфейс PAPI [2]. Реализованы функции-обертки для работы с памятью и сетевыми интерфейсами, порождающие соответствующие события профилирования. Инструментальная ЭВММенеджер профилирования обеспечивает связь ровно с одним агентом профилирования для управления профилированием и получения информации о событиях профилирования. Менеджер профилирования сохраняет информацию о событиях в БД событий, используя соответствующие интерфейсы. БД событий обеспечивает долговременное хранение информации о событиях, возникающих в целевой системе, в едином универсальном формате, а кратковременное оперативное хранение – в специализированном формате, минимизирующем время и трафик целевой системы. БД событий обеспечивает одновременный доступ на чтение программами обработки и визуализации событий, а также доступ на запись менеджерами мониторинга и профилирования. Внешние компоненты профилирования. Открытость интерфейсов предполагает использование программ сторонних разработчиков, использующих те же интерфейсы. В настоящее время вместе с системой профилирования используется набор утилит oprofile [3], позволяющий в режиме командной строки управлять счетчиками аппаратных событий целевой системы, а также осуществлять сбор событий профилирования, содержащих информацию об использовании динамически выделяемой памяти и сетевых интерфейсов целевой системы. Результат профилирования сохраняется в формате gmon.out (формат утилиты gprof [4]) для аппаратных событий и в формате hp (формат, используемый инструментом massif программного комплекса Valgrind [5]) для динамической памяти и сетевых интерфейсов. Представим фрагмент результата выполнения стандартной утилиты gprof при обработке созданного системой профилирования файла gmon.out. Flat profile: Each sample counts as 1 samples.
В приведенном примере выборка производилась через каждые 750 тыс. аппаратных событий выполнения команд процессора. Рис. 2. Диаграмма использования памяти Рис. 3. Диаграмма использования сетевых интерфейсов Для отображения динамики использования памяти и сетевых интерфейсов целевой системой используется утилита hp2ps, входящая в состав Valgrind. На рисунках 2 и 3 приведены соответствующие диаграммы. По вертикали откладывается количество байтов, по горизонтали – время, в которое производился очередной срез профилирования (время отсчитывается от начала запуска профилирования на целевой системе). Следует отметить, что уникальным идентификатором для точки изменения распределения динамической памяти в целевой системе является пара поток: адрес вызова функции выделения/освобождения памяти. Именно так и обозначаются эти точки на диаграмме использования памяти. Для сетевых интерфейсов конкретный адрес в пользовательской программе, где происходит обращение к сетевому интерфейсу, не важен. Гораздо важнее протоколировать идентификатор потока, обращающегося к сетевому интерфейсу, и направление передачи пакета (от целевой системы/к целевой системе). Поэтому идентификатор точки изменения состояния сетевого интерфейса выглядит следующим образом: поток: число, где число может принимать значение 1 для входящих пакетов и 2 – для исходящих. Системам, функционирующим в условиях дефицита ресурсов, крайне важно максимально использовать специализированные аппаратные возможности целевых платформ для организации профилирования, например, аппаратные счетчики производительности и данных. При этом сами средства профилирования должны использовать минимально необходимое количество разделяемых с другими программами аппаратных ресурсов (память, процессорное время). Предложенная в данной работе архитектура средств профилирования удовлетворяет этим требованиям, перекладывая всю нагрузку, связанную с обработкой и визуализацией полученной информации, на инструментальную систему. Использование открытых стандартов и форматов позволяет наращивать функциональность системы профилирования за счет применения средств сторонних разработчиков, ориентированных на обработку и визуализацию информации данного типа. Список литературы1. Вьюкова Н.И., Галатенко В.А., Костюхин К.А., Шмырев Н.В. Организация отладочного комплекса для целевых систем со сложной архитектурой. – М.: НИИСИ РАН, 2004. 2. PAPI User's Guide (http://icl.cs.utk.edu/projects/papi/). 3. oprofile home page (http://oprofile.sourceforge.net). 4. GNU binutils home page (http://www.gnu.org/software/binutils/binutils.html). 5. Valgrind home page (http://vargrind.org). |
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1604&lang=en |
Print version Full issue in PDF (8.40Mb) |
The article was published in issue no. № 4, 2008 |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- О моделировании данных
- Реинжиниринг образовательных технологий на базе адаптивного открытого обучения и языка XML
- Эволюционная модель формирования структур виртуальных предприятий
- Интеллектуальный анализ данных и реализация моделей портфельного анализа в среде MS Excel
- Вычислительный интеллект: немонотонные логики и графическое представление знаний
Back to the list of articles