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.py
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build V8:
build 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：
gn gen out/foo --args='is_debug=false target_cpu="x64" v8_target_cpu="arm64" use_goma=true'
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除了 gn 之外，我们还可以使用 v8 自带的 v8gen 来创建 build 文件：
alias v8gen=/path/to/v8/tools/dev/v8gen.py
v8gen -b 'V8 Linux64 - debug builder' -m client.v8 foo
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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:
ninja -C out/x64.release d8
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最后我们运行测试，来验证是否构建成功：
tools/run-tests.py --outdir out/foo//或者tools/run-tests.py --gn
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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：
...profiler,begin,1000tick,0x7fff688bbe36,839,0,0x0,6tick,0x7fff688bc2d2,2081,0,0x0,6tick,0x100373430,3263,0,0x0,6code-creation,Builtin,3,3746,0x1008aa020,1634,RecordWritecode-creation,Builtin,3,3766,0x1008aa6a0,457,EphemeronKeyBarriercode-creation,Builtin,3,3773,0x1008aa880,44,AdaptorWithBuiltinExitFramecode-creation,Builtin,3,3781,0x1008aa8c0,294,ArgumentsAdaptorTrampolinecode-creation,Builtin,3,3788,0x1008aaa00,203,CallFunction_ReceiverIsNullOrUndefinedcode-creation,Builtin,3,3796,0x1008aaae0,260,CallFunction_ReceiverIsNotNullOrUndefinedcode-creation,Builtin,3,3804,0x1008aac00,285,CallFunction_ReceiverIsAnycode-creation,Builtin,3,3811,0x1008aad20,130,CallBoundFunction...
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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：
//windowstools\windows-tick-processor.bat v8.log
//linuxtools/linux-tick-processor v8.log
//macOStools/mac-tick-processor v8.log
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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：
Statistical profiling result from benchmarks\v8.log, (4192 ticks, 0 unaccounted, 0 excluded).
[Shared libraries]: ticks total nonlib name 9 0.2% 0.0% C:\WINDOWS\system32\ntdll.dll 2 0.0% 0.0% C:\WINDOWS\system32\kernel32.dll
[JavaScript]: ticks total nonlib name 741 17.7% 17.7% LazyCompile: am3 crypto.js:108 113 2.7% 2.7% LazyCompile: Scheduler.schedule richards.js:188 103 2.5% 2.5% LazyCompile: rewrite_nboyer earley-boyer.js:3604 103 2.5% 2.5% LazyCompile: TaskControlBlock.run richards.js:324 96 2.3% 2.3% Builtin: JSConstructCall ...
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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：
linux-tick-processor --preprocess > v8.json
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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。
d8 --prof --log-timer-events app.js
tools/plot-timer-events v8.log
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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：
tools/plot-timer-events --distortion=4500 v8.log
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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：
node --v8-optionsSSE3=1 SSSE3=1 SSE4_1=1 SAHF=1 AVX=1 FMA3=1 BMI1=1 BMI2=1 LZCNT=1 POPCNT=1 ATOM=0Synopsis: shell [options] [--shell] [<file>...] d8 [options] [-e <string>] [--shell] [[--module] <file>...]
-e execute a string in V8 --shell run an interactive JavaScript shell --module execute a file as a JavaScript module
Note: the --module option is implicitly enabled for *.mjs files.
The following syntax for options is accepted (both '-' and '--' are ok): --flag (bool flags only) --no-flag (bool flags only) --flag=value (non-bool flags only, no spaces around '=') --flag value (non-bool flags only) -- (captures all remaining args in JavaScript)
Options: --use-strict (enforce strict mode) type: bool default: false --es-staging (enable test-worthy harmony features (for internal use only)) type: bool default: false...
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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：
node --prof-process isolate-0x102884000-14025-v8.log > processed.txt
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看下生成的分析结果：
Statistical profiling result from isolate-0x102884000-14025-v8.log, (296 ticks, 4 unaccounted, 0 excluded).
[Shared libraries]: ticks total nonlib name 6 2.0% /usr/lib/system/libsystem_pthread.dylib 6 2.0% /usr/lib/system/libsystem_kernel.dylib 2 0.7% /usr/lib/system/libsystem_malloc.dylib 1 0.3% /usr/lib/system/libmacho.dylib 1 0.3% /usr/lib/system/libcorecrypto.dylib
[JavaScript]: ticks total nonlib name
...
[Summary]: ticks total nonlib name 0 0.0% 0.0% JavaScript 276 93.2% 98.6% C++ 24 8.1% 8.6% GC 16 5.4% Shared libraries 4 1.4% Unaccounted
[C++ entry points]: ticks cpp total name 142 63.1% 48.0% T __ZN2v88internal21Builtin_HandleApiCallEiPmPNS0_7IsolateE 82 36.4% 27.7% T __ZN2v88internal40Builtin_CallSitePrototypeGetPromiseIndexEiPmPNS0_7IsolateE 1 0.4% 0.3% T __ZN2v88internal36Builtin_CallSitePrototypeGetFileNameEiPmPNS0_7IsolateE...
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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：http://www.flydean.com/nodejs-profile/
本文来源：flydean 的博客
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