本文摘自华为开发者空间案例中心案例《鲲鹏DevKit之Python字符串拼接系统性能分析》

一、概述

1.实验介绍

鲲鹏 DevKit 系统性能分析是针对基于鲲鹏的服务器的性能分析工具，能收集服务器的处理器硬件、操作系统、进程/线程、函数等各层次的性能数据，分析出系统性能指标，定位到系统瓶颈点及热点函数，给出优化建议。该工具可以辅助用户快速定位和处理软件性能问题。

本实验选择 Python 进行字符串拼接性能分析作为示例，并借助开发者空间云主机提供的鲲鹏沙箱资源进行安装、配置，直观地展示 Devkit 中系统性能分析能力在实际应用开发中为开发者带来的便利。

2. 实验对象

• 企业

• 个人开发者

• 高校学生

3. 实验时间

本次实验总时长预计 40 分钟。

4. 实验流程

说明：

1. 自动部署鲲鹏云服务器；

2. 安装鲲鹏 Devkit 插件；

3. 通过浏览器访问，添加 IP 节点，以配置在线分析环境；

4. 安装 Python3;

5. 使用 Python3 命令执行代码；

6. 在线分析，通过全景分析和进程分析查看 CPU 负载和使用率情况进行对比分析；

7. 修改执行命令，再次分析。

二、鲲鹏 DevKit 之 Python 字符串拼接系统性能分析

1. 自动部署鲲鹏云服务器

在云主机桌面右键选择 Open Terminal Here，打开命令终端窗口。

执行自动部署命令如下，该命令会自动部署鲲鹏云服务器。

hcd deploy --password abcd@1234 --time 3600

• --password 待部署项目所在 ECS 的 root 用户密码（至少 8 个字符），如果不修改部署命令，鲲鹏云服务器密码就是 abcd@1234。

• --time 待部署资源的保留期（单位为秒，至少 600 秒，默认 600 秒）。当前实验预估需要 40 分钟，可以配置 time 为 1 小时保留期。

看到“application is running, service addr: https://xxx.xxx.xxx.xxx:8084”表示部署成功，记录部署远端服务器公网 IP，如截图中对应的就是：115.175.25.9 。

自动部署的鲲鹏云务器已经预装了鲲鹏 DevKit 插件，该案例会用到 DevKit 的系统性能分析能力。

2. 添加 IP 节点

在云主机桌面右键选择 Open Terminal Here，打开命令终端窗口。

通过 ssh 连接云服务器，然后输入“密码”，出现“Welcome to XXX”代表连接成功。

ssh root@云主机IP

登录鲲鹏云服务器

查询鲲鹏云服务器内网 IP 地址。

ifconfig

通过浏览器访问鲲鹏云服务器，添加目标节点，以配置在线分析环境。

打开浏览器，输入“https://xxx.xxx.xxx.xxx:8086”（IP 为 2.1 自动部署的鲲鹏云服务器 IP），如果提示风险，点击接受并继续。

首次登录需要设置密码，设置后登录。

登录完成后添加节点：点击“调优”，选择通用分析下面的“新建”按钮，右边窗口选择“管理节点”。

进入管理界面后，点击“添加节点”，勾选协议，弹窗节点 IP 输入上面 ifconfig 查询到的鲲鹏云服务器内网 IP，输入“密码”，点击“确定”。

选择“继续添加”。

添加成功如下图所示，点击左上角“DevKit Tools”返回上一级菜单。

上一级菜单如下图所示，可以看到节点添加成功。

3. 执行 Python 代码

回到云主机桌面打开终端，创建 concatenate_string.py 文件。

vim concatenate_string.py

回车进入，点击“i”进入编辑模式。

concatenate_string.py 代码如下（concatenate_string.py 代码仓地址）：

import sys
BASE_STRING = "Hello world"LOOP_TIMES = 100000000STRING_LIST = [BASE_STRING] * LOOP_TIMES
def string_plus():  new_string = ''  for string in STRING_LIST:    new_string += string  print(len(new_string))  
def string_join():  new_string = ''.join(STRING_LIST)  print(len(new_string))  
def main():  function_map = {    'string_plus': string_plus,    'string_join': string_join,  }  print(sys.argv)  _, function = sys.argv  if function in function_map:    function_map[function]()  else:    print('function {} not exist'.format(function))        if __name__ == "__main__":  main()

代码复制完毕，键盘点击“esc”，然后输入“:wq”保存退出。

执行以下指令，可以代码看到执行成功，该代码中使用“+”在 for 循环中拼接字符串，运行时间为 10s。

time python3 concatenate_string.py string_plus

4. 在线分析

4.1 创建全景分析任务

回到浏览器，可以看到 2.2 添加的节点界面。

分析类型选择“全景分析”，采样类型全部勾选，采样时长设置为“20”，其他默认，点击“确定”，跳出弹窗点击“确定”。

出现如下界面时，点击“开始分析”，等待分析进度条完成。

采样完成后，点击“系统性能”，打开“CPU 负载”，可以看到数据显示 CPU 负载值。

4.2 创建进程线程分析任务

回到执行 Python 终端，如连接超时重新连接即可。再次执行 Python3 命令。

time python3 concatenate_string.py string_plus

执行成功返回浏览器。点击左上角系统性能分析后的新建任务图标，选择“通用分析”。

分析类型选择“进程分析”，采样类型全部勾选，采样时长设置为“20”，其他默认，点击“确定”，跳出弹窗点击“确定”

出现如下界面时，点击“开始分析”。等待分析进度条完成。

分析完成后查看进程性能数据，CPU 使用率也比其他大部分进程高。

5. 修改执行命令并再次分析

回到 Python 终端，将执行命令进行修改，使用 join 拼接字符串，执行如下命令，可以看到运行时间变为 3s。

time python3 concatenate_string.py string_join

再次创建全景分析，参数与 2.4.1 保持一致，分析成功后查看结果。

再次创建进程分析，参数与 2.4.2 保持一致，分析成功后查看结果。

时间对比：

总结：

使用鲲鹏 DevKit 系统性能分析工具查看性能数据，通过系统全景分析和进程分析的数据采集，可以分析出性能瓶颈点，Python 中的 string 是不可变对象，循环中使用+进行大量字符串拼接时，会频繁的进行内存的申请、分配以及字符串的复制，导致性能低下。将代码进行修改，使用 join 拼接字符串，执行时间减少，性能明显提升。

至此本次实验全部内容完成。

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