FlameScope 是Netflix 开源的一款性能可视化工具，用于分析方差，扰动，单线程执行，应用程序启动以及其他基于时间的问题，将大大简化操作流程，使工作量更为直观。本文译自 MEDIUM?中原标题为 "Netflix FlameScope"?的文章。
FlameScope 是以火焰图的形式来进行可视化，它首先将输入的数据显示为交互式亚秒偏移热图，然后根据时间范围选择来着重显示不同的图案，并且会为该时间范围生成火焰图。换句话说，你可以选择一个任意连续的时间切片捕获的配置文件，并将其视为火焰图形。
亚秒偏离热图
亚秒偏移热图的工作原理如图所示，它有一个模拟十行热图，其中 x 轴表示时间，每个单位代表一秒钟。y 轴也是时间变量，表示次秒级的偏移量。其中颜色的变化代表在该时间范围内样本的多少，颜色越深越密集。
例如，一个11.25秒的事件时间戳，其 x坐标将为第11列，而 y 坐标将距离底部四分之一处。在11.25秒左右发生的事件越多，该部分的颜色将越暗沉。
选取范围示例
如下为选取范围示例。
火焰图会一次性显示整个配置文件，时长为一分钟。这对于分析稳定的工作量是十分便捷的，但通常在显示的一分钟内会有一些小的扰动，若要在其中抓住这些细微的变化无异于是大海捞针。而 Flame Scope 则通过从亚秒偏移热图来进行可视化，轻而易举地解决了这些由微小扰动带来的问题，之后用户可以再继续选择用火焰图进行学习。换句话说，用户借此可以选择一个任意连续的时间切片进行配置文件的选取，并将其可视化为火焰图。
此 CPU?配置文件中有诸多内容，CPU 在0到5秒之间较为繁忙，呈现为较暗的颜色，在34和94秒的周围(类似60秒周期性任务)也较为繁忙，但持续时间较短。其中大约80毫秒内偶尔会出现大量活动的爆发，其均呈现出较短的深红色条纹。
所有这些细节都可以在 FlameScope 中选择，然后将该范围绘制为火焰图，下图就是一个简短的红色条纹选择图。
FlameScope 可以读取 Linux perf 配置文件，我整理了一些之前调查中收集的情况，其中也显示了一些我不知道的变化。
当然并非所有配置文件都很有趣。有些看起来像静态电视，具有随机请求的稳定工作量及延迟量。
创始
FlameScope 由 Netflix 云性能团队创建，迄今为止主要创始人为 Vadim Filanovsky，我，Martin Spier 和我们的经理Ed Hunter，他一直支持该项目。该项目最初的问题是微服务故障，每隔15分钟左右就会出现延迟尖峰，且原因不明。 Vadim 发现这伴随着 CPU 利用率的增长，且只持续了几秒钟。他曾尝试收集 CPU 火焰图表以进一步解释这一点，但却无法可靠地捕捉到一分钟的火焰图来解释该问题，因为它的运行持续波动着;同时，捕捉两三分钟的火焰图也没有帮助，并且这个问题在正常的工作量配置文件中被"淹没"了，于是他向我求助。
由于我有两分钟的文件，我将它切成10秒的范围，并为每个范围创建一个火焰图。这种方法看起来很有作用，因为它揭示了其中的变化，于是我把它们进一步切割到了一秒钟的窗口。浏览这些短窗口来发现并解决问题其实是一项艰巨的任务，所以我想要一个更快的方法。由于亚秒偏移热图是我多年前发明的工具，但迄今为止还没有太多的应用。所以我突然意识到这也许是浏览配置文件的好方法，可以让变化不仅在整秒内可视化，而且可以在一秒钟内显示分数。
我马上做了一个快速的模型来证明这个想法的有效性，并与 Martin 一起讨论将其变成一个真正的工具。这篇文章中带注释的热图显示了 Vadim 的原始配置文件，主要问题聚焦于 CPU 在前几秒的活动。Martin 为 FlameScope 完成了大部分体系结构设计和编码工作，其中包括他最新版本的FlameGraphs：d3-flame-graph 和基于 d3 的热图：d3-heatmap2。
未来工作
我们计划应用更多的功能，并且我们会向 github 发布门票来方便任何愿意提供帮助的人。未来该项目将会涵盖更多的交互功能，如调色板的选择和数据转换，也会有一个按钮来将最终的火焰图保存为独立的 SVG，来支持其他配置文件源的使用，而不仅仅是 Linux perf。同时我们也在致力于寻找一种方法来显示所选范围和基线(整个配置文件)之间的差异。
