perf stat 无法直接画图，但可通过 -i 间隔模式导出时间序列数据；cachestat 统计 page cache 而非 cpu cache；likwid-perfctr 支持原生周期采样导出 csv；perf record 则用于函数级归因分析。
perf stat 无法直接画图，但能导出数据点
Linux 内核没有内置的「缓存命中率走势图」功能，perf stat 本身只输出单次采样汇总值，不带时间轴。想得到走势图，本质是「按固定间隔反复采集 + 后续绘图」。最轻量的做法是用 perf stat -I（interval 模式）：它会在每个间隔结束时输出一行统计，天然适配时间序列。
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perf stat -I 1000 -e LLC-load-misses,LLC-loads -C 7：每 1000ms 输出一次 CPU7 的 LLC 加载未命中/总加载数，持续运行直到 Ctrl+C - 输出形如
1.000000000 123456 789012（时间戳、misses、loads），可直接重定向到 CSV 文件 - 注意：
-I模式下cache-references/cache-misses这类通用事件可能不准，优先用具体层级事件如LLC-loads - 如果目标进程生命周期短，改用
perf stat -I 1000 -e ... -- <command></command>，避免采样窗口错位
cachestat 输出的是 page cache，不是 CPU cache
很多人误以为 cachestat 能看 L1/L2/L3 命中率，其实它统计的是内核 page cache（即文件系统缓存）的读写命中，和 CPU 缓存完全无关。它的 HITS/MISSES 来自 page-fault 和 page-reclaim 路径，对 CPU 缓存优化没参考价值。
- 运行
cachestat 1 5看到的是每秒 page cache 命中次数，单位是「次」，不是百分比 - 要算 page cache 命中率，得自己用
HITS / (HITS + MISSES)，且仅反映文件 I/O 层面效率 - 如果你关注的是
l3-victim-chase这类微基准测试的缓存行为，cachestat完全不适用
用 likwid-perfctr 实时抓取并导出 CSV
likwid-perfctr 是少数能原生支持周期性采样并输出结构化数据的工具，比手写 perf 循环脚本更稳，尤其适合长时间监控 CPU 缓存指标。
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likwid-perfctr -C 7 -g CACHE -csv -o cache.csv -d 1000 ./l3-victim-chase --size-bytes 393216：每 1000ms 记录一次 CPU7 的 CACHE 组事件（含 L1/L2/L3 各项 load/store 及 miss），结果直接存为 CSV -
-g CACHE包含的事件组已预设合理组合，无需手动拼-e参数；不同 CPU 架构（Intel/AMD）事件名自动适配 - 生成的
cache.csv第一列是毫秒级时间戳，后续各列对应事件计数，用 Python 或 gnuplot 可直接绘图 - 注意：必须用
-d（delay）而非-t（time），否则只采样一次就退出
别忽略 perf record 的函数级归因价值
单纯看「整体命中率走势图」容易掩盖热点位置——比如命中率稳定在 85%，但某几个函数贡献了 90% 的 LLC-load-misses。这时候 perf record + perf report 比走势图更有诊断意义。
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perf record -e LLC-load-misses -C 7 -g -- sleep 60：采集 60 秒调用栈级别的 LLC 未命中事件 -
perf report --no-children -n | head -20：列出未命中次数最多的前 20 个函数（-n显示次数，--no-children避免内联函数干扰） - 如果发现某个循环里
array[i * stride]频繁 miss，走势图再平滑也没用——得改访存模式 - 走势图适合看趋势异常（如某时刻命中率骤降），但根因定位必须回到函数/指令粒度
真正难的不是画出那条线，而是确认横轴时间单位是否对齐你的 workload 周期，以及纵轴用的是 raw count 还是归一化后的 % —— 同一组数据，用 LLC-load-misses / LLC-loads 算出的比率，和用 LLC-load-misses / (LLC-loads + LLC-stores) 算出的，物理含义完全不同。
