diff --git a/README.md b/README.md
index 0dfce5b3ddf68b77b26f716cdfaa0184ecf99c96..cd1b1d94ccbe0d133877cefd119427eb7bb172d1 100644
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@@ -908,6 +908,60 @@ gala-ops支持使用Grafana图形界面用来帮助客户更好的理解性能Pr
 
 18. 如何使用性能Profiling（火焰图）？
 
+    1. 性能火焰图启动命令示例（基本）：
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+    ```shell
+    curl -X PUT http://localhost:9999/flamegraph -d json='{ "cmd": {"probe": ["oncpu"] }, "snoopers": {"proc_name": [{ "comm": "cadvisor"}] }, "state": "running"}'
+    ```
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+    上述命令是一个最简单的火焰图探针启动命令。该探针采用默认参数对cadvisor进程的cpu占用进行采样，可以周期性在本地生成一个svg格式火焰图。生成的火焰图文件打开如下所示，图中可以看到cadvisor进程的go和c调用栈。
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+    
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+    ![](./png/cadvisor_flamegraph_svg.png)
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+    
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+    2. 性能火焰图启动命令示例（进阶）：
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+    更加完整的启动命令示例如下，通过手动设置各种参数实现对火焰图探针的定制化配置。flamegraph探针的完整可配置参数参见[探针运行参数](https://gitee.com/openeuler/gala-gopher/blob/dev/config/gala-gopher%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%8A%A8%E6%80%81%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AE%BE%E8%AE%A1_v0.3.md#%E6%8E%A2%E9%92%88%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%8F%82%E6%95%B0)。
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+    ```shell
+    curl -X PUT http://localhost:9999/flamegraph -d json='{ "cmd": {  "check_cmd": "",  "probe": ["oncpu", "offcpu", "mem"] }, "snoopers": {  "proc_name": [{   "comm": "cadvisor",   "cmdline": "",   "debugging_dir": ""  }, {   "comm": "java",   "cmdline": "",   "debugging_dir": ""  }] }, "params": {  "perf_sample_period": 100,  "svg_period": 300,  "svg_dir": "/var/log/gala-gopher/stacktrace",  "flame_dir": "/var/log/gala-gopher/flamegraph",  "pyroscope_server": "localhost:4040",  "multi_instance": 1,  "native_stack": 0 }, "state": "running"}'
+    ```
+
+    上述命令可以启动一个火焰图探针，指定以100ms的频率对cadvisor、java进程进行采样，并每隔300s在本地生成三种svg格式火焰图：cpu火焰图，offcpu火焰图，内存火焰图，同时上述火焰图数据通过多进程实例上报到pyroscope服务器。可以实时通过pyroscope查看，也可以在grafana中配置pyroscope数据源，然后在grafana上查看火焰图。
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+    
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+    3. 性能火焰图查看方法示例：
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+    通过上述命令启动火焰图后，即可通过不同的过滤选项实时查看火焰图。下图为某java业务的k8s Pod的内存火焰图查看示例。
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+    (1)处可以选择machine_id，查看不同主机上的进程火焰图。
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+    (2)处可以选择进程id，查看不同进程的火焰图。
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+    (3)处可以选择火焰图类型（oncpu/offcpu/mem），查看不同类型的火焰图。
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+    (6)处为进程的标签，格式为[pid]comm。若为k8s容器内进程，则会有[Pod]name，和[Con]name标签，见(4)(5)处。
+
+    (7)处可以选择火焰图的时间段。
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+    ![](./png/kafka_client_mem_fg.png)
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+    
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+    4. 使用性能火焰图定位性能问题：
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+    对火焰图的展示形式也可以根据业务需求进行灵活配置。例如云服务灰度发布版本时，环境中同时部署了新老版本的容器。通过同时查看、对比不同版本的容器实例的火焰图，可以快速发现版本间运行差异，迅速定位性能问题。
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+    在下面的实践中，某主机上部署了新旧两个版本的kafka客户端容器，测试发现新版本容器的cpu占用率较老版本略高。
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+    于是在grafana中同时配置这两个容器的火焰图展示，并选中需要定位的时间段。由图中可以明显发现，新版本（右）比老版本（左）增加了对String.format的调用，从而定位到新版本容器是由于代码中增加了序列化操作，从而导致cpu占用率升高。
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+    ![](./png/compare_fg.png)
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 19. 如何完成网络问题诊断？
 
     参考[这里](https://gitee.com/openeuler/gala-docs/blob/master/network_diag.md)
diff --git a/png/cadvisor_flamegraph_svg.png b/png/cadvisor_flamegraph_svg.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0b1933a2df5bd11ba67434b5088a5270ab09e891
Binary files /dev/null and b/png/cadvisor_flamegraph_svg.png differ
diff --git a/png/compare_fg.png b/png/compare_fg.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cc6e5aa6bff6cdf835ac9dd0ffbbea4b8d30e3d0
Binary files /dev/null and b/png/compare_fg.png differ
diff --git a/png/kafka_client_mem_fg.png b/png/kafka_client_mem_fg.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3cf700b10778f6573e9ee97eb5a2c53dcdf9437d
Binary files /dev/null and b/png/kafka_client_mem_fg.png differ