原作者：江凌
Cpu-Profiling 概览
V8默认每毫秒采样（可配置），目前可生成Call-Tree，Tick Rank，Flame Chart， 如图：
线程驱动
V8内建的 Profiler 由2个线程驱动，线程名称1：V8:ProfEventProc, 线程2： V8:Profiler, 如下图：(这里以linux平台为讨论参考)
- 线程1,主要是发送信号到主线程，处理采样结果，加入到Call-Tree;
- 线程2,主要负责采样数据的持久化。
- 线程1,2分离，主要是避免持久化的IO过程对采样分析线程的影响。
- Tick Event 由1MB缓存的循环队列ticks_buffer_ 维护采样集合。
- Code Event 由无锁队列[1] events_buffer_维护内建事件采样。
信号处理
void SignalHandler::HandleProfilerSignal(int signal, siginfo_t* info,
void* context) {
USE(info);
if (signal != SIGPROF) return;
Isolate* isolate = Isolate::UnsafeCurrent();
if (isolate == NULL || !isolate->IsInUse()) {
// We require a fully initialized and entered isolate.
return;
}
if (v8::Locker::IsActive() &&
!isolate->thread_manager()->IsLockedByCurrentThread()) {
return;
}
....
sampler->SampleStack(state); //记录函数栈信号处理函数异常处理包括：1）SIGPROF 过滤；2）isolate 是否完全初始化校验；3）自锁的情况判断。
处理完上述情况后，就是提取 context 并记录。
函数栈帧
void ProfileGenerator::RecordTickSample(const TickSample& sample) {
// Allocate space for stack frames + pc + function + vm-state.
ScopedVector<CodeEntry*> entries(sample.frames_count + 3);
}
这里记录函数栈，pc 指针等。
下面我们一起来看下IA32平台的函数栈帧获取的原理。
可以发现，每调用一次函数，都会对调用者的栈基址(ebp)进行压栈操作，并且由于栈基址是由当时栈顶指针(esp)而来，会发现，各层函数的栈基址很巧妙的构成了一个链，即当前的栈基址指向下一层函数栈基址所在的位置，如下图所示：
了解了函数的调用过程，想要回溯调用栈也就很简单了，首先获取当前函数的栈基址(寄存器ebp)的值，然后获取该地址所指向的栈的值，该值也就是下层函数的栈基址，找到下层函数的栈基址后，重复刚才的动作，即可以将每一层函数的栈基址都找出来，这也就是我们所需要的调用栈了。
V8 对函数栈帧做了一层封装，并细化了各种帧，StackFrame、EntryFrame、ExitFrame、StandardFrame 等等，详见frame.cc， 这里暂不做分析。
节点关系
-- 'CodeMap' { CodeTree tree_; int next_shared_id_; }
-- 'CodeEntry' {LogEventsAndTags tag_ ; Name builtin_id_ ; int shared_id_; ...}
-- 'ProfileNode' {ProfileTree* tree_; CodeEntry* entry_; unsigned self_ticks_; HashMap children_;
List<ProfileNode*> children_list_; unsigned id_;}
-- 'ProfileTree' { CodeEntry root_entry_; unsigned next_node_id_; ProfileNode* root_;}
-- 'CpuProfile' { List<ProfileNode*> samples_; ProfileTree top_down_; Time start_time_; Time end_time_;}
-- 'ProfileGenerator' {CodeMap code_map_; CpuProfilesCollection* profiles_; CodeEntry* program_entry_; ...}
CodeTree由一颗伸展树[3]组织起来， 而相对应的内部一一对应的ProfileNode由HashMap映射，ProfileTree自身有链表组织串联。
| root_ |
/ \ \ \
| child1 | child2 | ... | childn |
/ | | \
|child1|...|childn| |child1|...|childn| ....
后序遍历实现分析
class Position {
public:
explicit Position(ProfileNode* node)
: node(node), child_idx_(0) { }
INLINE(ProfileNode* current_child()) {
return node->children()->at(child_idx_);
}
INLINE(bool has_current_child()) {
return child_idx_ < node->children()->length();
}
INLINE(void next_child()) { ++child_idx_; }
ProfileNode* node; // 子节点， 它的子节点用List<ProfileNode*> children_list_;存储
private:
int child_idx_; // List的迭代器
};// Non-recursive implementation of a depth-first post-order tree traversal.
// 非递归版本的深度后序遍历实现
template <typename Callback>
void ProfileTree::TraverseDepthFirst(Callback* callback) {
List<Position> stack(10); // 初始大小为10
stack.Add(Position(root_)); // 加入根节点
while (stack.length() > 0) {
Position& current = stack.last(); // 取出栈顶元素 | root_(底) | root_left |root_left_left | ....| 顶｜
if (current.has_current_child()) { // 存在子节点
callback->BeforeTraversingChild(current.node, current.current_child());
stack.Add(Position(current.current_child())); // 加入子节点，直到全部加入
} else {
callback->AfterAllChildrenTraversed(current.node); // callback, delete node
if (stack.length() > 1) {
Position& parent = stack[stack.length() - 2]; // 取出父节点
callback->AfterChildTraversed(parent.node, current.node);
parent.next_child(); // 注意：parent是引用，会改变child_idx_的值
}
// Remove child from the stack.
stack.RemoveLast(); // 移出栈顶
}
}
}值得注意的是：由于数据结构的组织，无法实现中序遍历。
Binary Tree :
0
/ \
1 4
/ \
2 3
* step0 : stack | #0 |
* step1 : stack | #0 | #1 | #2 | // Add node
* step2 : stack | #0 | #1 | // Traversed node#2 -->|@2
* step3 : stack | #0 | #1 | #3 | // Add right node#3
* step4 : stack | #0 | #1 | // Traversed node#3 -->|@3
* step5 : stack | #0 | // Traversed node#1 -->|@1
* step6 : stack | #0 | #4 // Add right node#4
* step7 : stack | #0 | // Traversed node#1 -->|@4
* step8 : stack | // Traversed node#1 -->|@0
总的来说： 2->3->1->4->0, 实现了后续遍历。
