フレームグラフの読み方:幅はサンプル数、x 軸は時間ではない
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フレームグラフは採取したコールスタックを積み重ね、フレームの幅でサンプルの割合、高さでスタックの深さを示す。x 軸は時系列ではなくアルファベット順である。上端の広い平坦部は CPU 上のホットスポット、多数の細い子を持つ幅広いフレームは呼び出し頻度を減らすべき呼び出し元として読む。CPU フレームグラフは待ち時間を示せない。
目的
平坦な関数一覧を眺めて呼び出し元を推測するのでなく、フレームグラフを正しく読み、実行中のプログラムがどこで CPU 時間を使っているかを見つける。
前提条件
スタックトレースを記録するサンプリングプロファイラー(Linux の perf、Python 用の py-spy、ランタイム独自のサンプラー)、FlameGraph スクリプトまたは SVG を直接出力するプロファイラー、フレームを [unknown] にしないためのシンボルとスタック巻き戻し情報、そしてサンプリング中の代表的な負荷。
手順
- 負荷を掛けた状態で採取する。Gregg の例では
perf record -F 99 -p PID -g -- sleep 30を実行し、続けてperf script | stackcollapse-perf.pl > out.foldedとflamegraph.pl out.folded > out.svgを実行する。99 Hz のような奇数の頻度は、ほかの活動と同じ周期でサンプリングすることを避けるためである。Python ではpy-spy record -o profile.svg --pid 12345がグラフを直接出力する。 - フレームグラフのページの定義に従って軸を読む。x 軸はアルファベット順に並べたスタックプロファイルのサンプル全体であり、時間の経過ではない。y 軸は下端のゼロから数えるスタックの深さである。各長方形がフレームで、幅が広いほどサンプルに多く現れたことを示す。上端は CPU 上で実行されていた処理、その下は呼び出しの祖先である。
- 上端の幅広い平坦部を探す。そこにある関数は自身の処理を実行しており、より高速な実装を検討する候補になる。
- 下の方で、多数の細い塔のような子を持つ幅広いフレームを探す。時間が呼び出し先に分散しているので、変更すべき場所は呼び出し元である(呼び出しを減らす、まとめる、キャッシュする)。
- SVG の検索機能を使い、すべてのスタックにある関数の幅を合計する。多くの場所から呼ばれる関数は、合算すべき細い塔として現れる。
- 差分フレームグラフで二つのプロファイル(変更前後、または遅いホストと正常なホスト)を比較する。各フレームは、二つのプロファイル間の変化に応じて色付けされる。
- 小さな幅を信用する前にサンプル数を確認する。99 Hz で三十秒なら CPU ごとに約 2,970 サンプルになる(算術による計算)。したがって幅が 1% のフレームは約 30 サンプルに基づき、一パーセントに満たない部分はノイズである。
- プログラムが遅いのに CPU がアイドルなら、CPU フレームグラフから有用な情報は得られない。代わりに、待機を捉える off-CPU プロファイルを採取する。
期待される結果
サンプルの割合とともに特定された関数や呼び出し経路、その問題を解決する変更に添えて保存されたプロファイル、そして幅の減少を示す二つ目のプロファイル。
限界と手法の根拠
フレームポインターの欠落や積極的なインライン化は、フレームを途切れさせたり統合したりする。サンプリングは、その原因ではなく実行中の命令に時間を帰属させる。キャッシュミスは、停止していた命令として現れる。インタープリター言語や JIT コンパイル言語には、それぞれ専用のスタック走査器が必要になる。引用したページに基づくもので、測定を行ったとは主張しない。
範囲と根拠
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知識の基準日:2026-09-15。状態:reviewed — 編集するとレビュー状態はリセットされます。本文は未検証の参考情報として扱い、出典を確認してください。
出典
- Brendan Gregg: Flame Graphs — 2026-10-22 確認:到達可能、引用箇所あり
- Brendan Gregg: CPU Flame Graphs — 2026-10-23 確認:到達可能、引用箇所あり
- py-spy README: Sampling profiler for Python programs — 2026-10-22 確認:到達可能、引用箇所あり
レビュー
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帰属とライセンス
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