Xenomai에서의 CPU 사용 프로파일링

Xenomai에서 CPU 사용 프로파일링은 실시간 성능 튜닝과 시스템 최적화를 위한 중요한 단계이다. 이를 통해 시스템의 각 요소가 CPU 자원을 어떻게 사용하는지에 대한 세부 정보를 얻어낼 수 있다.

프로파일링 도구 소개

Xenomai에서 사용되는 주요 프로파일링 도구 및 기법으로는 다음과 같다:

Cobalt/Analogy API: 다양한 프로파일링 기능을 제공한다.
Latency 트레이서: 시스템 호출 지연 분석.
User-space 프로파일링 도구: Xenomai 사용자 공간 태스크의 프로파일링.

다양한 도구들의 조합으로 CPU 사용 패턴을 파악할 수 있다.

Latency 트레이서 사용법

Latency 트레이서는 Xenomai 시스템에서 지연 타임 분석을 도와주는 유용한 도구이다. 다음과 같은 명령을 사용하여 트레이서를 활성화할 수 있다:

$ latency -g -p 1000

옵션 설명: - -g: 지연 타임을 그래픽으로 시각화. - -p 1000: 1000Hz의 주기로 측정.

User-Space 프로파일링

Xenomai에서는 user-space 애플리케이션의 CPU 사용을 다양한 툴로 프로파일링할 수 있다. 대표적인 방법은 perf를 사용하는 것이다.

$ sudo perf record -e cycles:P -a sleep 10
$ sudo perf report -n --stdio

옵션 설명: - record: 이벤트를 기록. - -e cycles:P: 특정 이벤트 (CPU 사이클)를 추적. - -a: 모든 CPU를 대상. - report: 프로파일링 결과 보고.

Xenomai API 활용

Xenomai는 별도의 API를 제공하여 프로파일링 데이터를 직접 수집할 수 있다. 주요 함수는 다음과 같다:

rt_task_inquire(): 태스크 상태 조회.
rt_timer_read(): 현재 타이머 값 반환.
rt_task_set_mode(): 태스크 모드 설정.

예제 코드:

#include <native/task.h>
#include <native/timer.h>

void profileTask(void *arg)
{
    RT_TASK_INFO task_info;
    RTIME start_time, end_time;

    rt_task_inquire(NULL, &task_info);
    start_time = rt_timer_read();

    // Some processing
    for (int i = 0; i < 1000000; i++);

    end_time = rt_timer_read();

    printf("Task %s ran for %llu ns\n", task_info.name, end_time - start_time);
}

int main()
{
    RT_TASK task;

    rt_task_create(&task, "ProfileTask", 0, 99, 0);
    rt_task_start(&task, &profileTask, NULL);

    pause();
    return 0;
}

이 코드는 profileTask 함수에서 태스크의 실행 시간을 측정하기 위해 rt_timer_read 함수를 사용한 예제이다. 이를 통해 태스크별 CPU 사용 시간을 측정할 수 있다.

Xenomai의 PTRACE 지원

Xenomai는 리눅스 커널의 PTRACE 시스템 호출을 통해서도 디버깅 및 프로파일링을 지원한다. 이를 통해 더 세부적인 프로세스 상태와 흐름을 추적할 수 있다.

kernelshark 사용법

kernelshark는 Xenomai와 같은 실시간 시스템의 타이밍 및 성능을 시각적으로 분석하는데 유용한 도구이다. kernelshark는 ftrace 기반의 데이터를 시각적으로 보여주는 도구로, 실시간 이벤트를 추적하는데 사용된다.

사용 설명서

tracing 활성화: tracefs를 사용하여 트레이싱을 설정한다.

echo 1 > /sys/kernel/debug/tracing/tracing_on
echo function > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer

kernelshark 실행: 트레이싱이 활성화된 상태에서 kernelshark를 실행한다.

kernelshark

데이터 분석: GUI를 통해 실시간 이벤트를 분석한다.

주요 주의사항

실시간 스케줄링 고려: 실시간 시스템에서는 스케줄링의 정확도와 반응성이 중요하므로, 프로파일링 도구가 실시간 태스크에 미치는 영향을 최소화해야 한다.
리소스 소비: 프로파일링 과정에서 오버헤드가 발생할 수 있으므로, 시스템의 리소스 소비를 주의 깊게 모니터링해야 한다.

Xenomai에서의 CPU 사용 프로파일링은 다양한 도구와 기법을 통해 이뤄질 수 있다. 적절한 도구 선택과 사용법을 숙지하면 시스템의 성능을 효과적으로 분석하고 최적화할 수 있다.

실시간 시스템에서는 각 태스크의 지연 시간과 CPU 사용을 정확하게 측정하는 것이 중요하며, 이를 위해 Xenomai가 제공하는 다양한 프로파일링 도구와 API를 잘 활용해야 한다.