函数级耗时剖析。gprof不会说谎,仔细考虑下函数的实现细节。

准备工作

  • 对单文件simulator.cpp编译

    • 编译:g++ -g -pg simulator.cpp -o simulator.o
    • 链接:g++ -pg simulator.o -o simulator
  • 对于使用CMakeLists.txt的工程
    add_definitions(-g -pg)
    set_target_properties(simulator PROPERTIES LINK_FLAGS "-pg")  # 必须用""把-pg引起来
    #只对执行文件有效,对库文件使用无效
    #如果想对自己的库文件做相应的剖析,把所有源文件都放在add_executable中
    我们可以使用-O2对编译文件优化,但是一定要加-g -pg。在我的测试中,效果很好。大家务必试试。

生成剖析文件

  • 执行程序,会在当前文件目录下生成gmon.out剖析文件

    ./simulator #除非程序处理了中断,保证收到中断能正常退出时,才会生成gmon.out文件
  • 导出可读的性能文件
    gprof simulator gmon.out > perf.log

解读剖析文件

主要关注两部分:Flat profile与Call graph

Flat profile
simulator flag profile
1
2
3
4
5
6
7
Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total
 time   seconds   seconds    calls   s/call   s/call  name
 25.37      3.81     3.81 71089134     0.00     0.00  shared_buffer::BufferInterface::WriteBuffer(BufferDescriptor const&)
  8.92      5.15     1.34 71089350     0.00     0.00  shared_buffer::BufferInterface::CopyBuffer(BufferDescriptor const&, SharedBuffer*)
  7.99      6.35     1.20 71089350     0.00     0.00  shared_buffer::SharedBuffer::AllocCell(int)
  5.16      7.13     0.78 71089062     0.00     0.00  GenerateTime(timeval&)

拿第5行来说

  • % time:该函数占总运行时间的8.92%
  • cumulative seconds:累积前面的函数调用,总时间为5.15秒
  • self seconds:自身使用1.34秒
  • calls:该函数被调用71089350次
  • self ms/call:(单位可能是s/ms/ns依据调用情况来决定)未知,可能是平均调用时间,求解
  • total ms/call:(单位可能是s/ms/ns依据调用情况来决定)未知,求解
  • name:那么的直观

当我们拿到这样的结果时,我们首先应该关注下排名靠前的函数(为什么这么耗时),其次关注调用次数最多的函数(为什么会调用这么多次),还有就是关注你目前想了解的函数是否符合预期(调用次数与时间)

Call graph
simulator's call graph
index % time    self  children    called     name
                                                 <spontaneous>
[1]     98.9    0.00   14.86                 main [1]
                0.26   14.47       1/1           RunLoader(shared_buffer::BufferInterface&) [2]
                0.00    0.11       1/1           shared_buffer::BufferInterface::BufferInterface(std::string const&) [24]
                0.00    0.02       1/1           shared_buffer::BufferInterface::~BufferInterface() [31]
-----------------------------------------------
                0.26   14.47       1/1           main [1]
[2]     98.0    0.26   14.47       1         RunLoader(BufferInterface&) [2]
                0.57   12.92 71089062/71089062     SendBuffer2(BufferInterface&, DataType, unsigned int, OMTime const&) [3]
                0.78    0.00 71089062/71089062     GenerateTime(timeval&) [10]
                0.17    0.00 71089134/71089134     omatrix::OMTime::OMTime(timeval const&) [22]
                0.03    0.00 71089134/71089145     omatrix::OMTime::~OMTime() [28]
                0.01    0.00      72/72          SendBuffer(BufferInterface&, DataType, unsigned int, OMTime const&) [36]
                0.00    0.00       4/4           rdtsc() [137]
-----------------------------------------------
                0.57   12.92 71089062/71089062     RunLoader(shared_buffer::BufferInterface&) [2]
[3]     89.8    0.57   12.92 71089062         SendBuffer2(BufferInterface&, DataType, unsigned int, OMTime const&) [3]
                3.81    9.11 71089062/71089134     shared_buffer::BufferInterface::WriteBuffer(BufferDescriptor const&) [4]
-----------------------------------------------

拿index为2的来说

  • index:目前关注的重点函数编号,我们可以每行的未端看到同样形式的编号
  • time:该函数及其子函数的总耗时百分比为98.0%
  • self:该函数自身耗时0.26秒,该值等于前面的Flat profile部分的self seconds。同时该值也等于此部分中调用该函数的self的和。
  • children:该函数调用的子函数耗时14.47,同时大家可以算算,其子函数的self+children总和等于该值。同时该值也等于此部分中调用该函数的children的和。
  • called:如果是当前函数,该值没有/分割,表明它被调用的次数;如果是父/子函数,前半部分表示涉及该调用栈的次数,后半部分表示该函数总的被调用次数
  • name:还是那么的直观

通过该部分我们可以非常直观的观察调用关系,看是否有函数的调用是自己未预期的。

gprof的更多相关文章

  1. C和指针 第十八章 性能评测工具gprof

    linux平台下的gprof评测工具可以对程序进行分析,需要在编译时加上-pg选项,如上一章的二叉树代码: gcc -pg main.c ArrayBinaryTree.h ArrayBinaryTr ...

  2. linux 代码分析工具 gprof - 以wpa_supplicant为例

        当我们遇到一个新的程序的时候,经常会无从下手,需要debug一个功能的时候,我们不知道函数的运行流程是怎么样的,这就需要借助工具来帮助我们加快流程了.这里以分析wpa_supplicant为例 ...

  3. gprof参数说明及常见错误

    参数说明 l -b 不再输出统计图表中每个字段的详细描述. l -p 只输出函数的调用图(Call graph的那部分信息). l -q 只输出函数的时间消耗列表. l -e Name 不再输出函数N ...

  4. 高级工具gprof、gprof2dot.py、dot

    可以研究程序性能.函数调用堆栈等,而且能用图标查看. linux环境下 C++性能测试工具 gprof + kprof + gprof2dot - 阁子 - 博客园 gprof.gprof2dot.p ...

  5. gprof使用介绍

    gprof 1.1      简介 gprof实际上只是一个用于读取profile结果文件的工具.gprof采用混合方法来收集程序的统计信息,他使用检测方法,在编译过程中在函数入口处插入计数器用于收集 ...

  6. gprof + kprof + gprof2dot (性能 与 函数调用图)-

    http://www.cnblogs.com/rocketfan/archive/2009/11/15/1603465.html http://blog.csdn.net/stanjiang2010/ ...

  7. Linux下的经常使用性能查询命令top、vmstat、gprof、pidstat之对照

    (1)查看各个CPU核的使用情况 sudo top -d 1 进入之后,按1,会出现以下的CPU使用情况,当中us列反映了各个CPU核的使用情况,百分比大说明该核在进行紧张的任务. (2)查看哪个进程 ...

  8. 服务器性能分析工具gprof的使用及没有生成gmon.out文件的原因

            早上从网上查看资料时无意中看到了gprof这个工具,随便把他用在项目里试了一下.结果发现调用次数的数据比较全,但调用时间基本上都是0.网上查了一下发现gprof只记录执行时间超过0.0 ...

  9. Linux C++程序进行性能分析工具gprof使用入门

    性能分析工具 软件的性能是软件质量的重要考察点,不论是在线服务程序还是离线程序,甚至是终端应用,性能都是用户体验的关键.这里说的性能重大的范畴来讲包括了性能和稳定性两个方面,我们在做软件测试的时候也是 ...

随机推荐

  1. 微信js接口自定义分享内容

    最近客户有个要求,需要给网页添加微信分享功能,当然指的是用微信自带浏览器的时候,希望用户在最后一页点击分享的时候是分享的首页.曾经无意中看到过微信公众开发者平台提供了js接口,所以试着做了做,果然,跌 ...

  2. The LMAX disruptor Architecture--转载

    原文地址: LMAX is a new retail financial trading platform. As a result it has to process many trades wit ...

  3. 基于 SquashFS 构建 Linux 可读写文件系统

    转载:http://www.oschina.net/question/129540_116839 在当前的嵌入式操作系统开发中,Linux 操作系统通常被压缩成 Image 后存放在 Flash 设备 ...

  4. shell shift 使用一例

    这段代码的作用是: 当输入 ./Export.sh 是将当前目录进行打包,当输入./Export.sh XX1 XX2 XX3 .... XXn 时,如果XXn存在,则依次将存在的目录进行打包,打包文 ...

  5. edittext实现显示千分位格式

    在edittext中你在输入1123456789过程中自动显示为1,123,456,789这种千分位格式的.那么我们该怎么做呢? 查阅Android edittext api发现它有这样一个方法add ...

  6. 修改avd路径

    1.比如你要把AVD放在D盘AndroidAVD下面,则预先在D盘下建立一个文件夹 AndroidAVD.必须的.不然设置了环境变量也没有用,因为模拟器不会自动创建该文件夹. 2.在桌面右击“我的电脑 ...

  7. (五)u-boot2013.01.01 for TQ210:《移植前的准备及u-boot初编译》

    移植前的准备 移植前,要做的事情是搭建开发环境以及对U-boot源码的获取.首先说一下开发环境: 1.此次U-boot移植的硬件平台是天嵌的TQ210开发板: CPU:板载核心是S5PV210(Cor ...

  8. Js 实现五级联动

    js实现多级联动的方法很多,这里给出⼀种5级联动的例子,其实可以扩展成N级联动,在做项目的时候碰到了这样⼀个问题但是有不能从数据库中动态的加载这些选项,所以只有想办法从单个的页面着手来处理了,应为项目 ...

  9. Oracle基础 exp/imp 数据泵导入/导出 命令

    一.导出方式: 使用exp/imp方式导出数据分为四种方式: 1.表方式导出:一个或多个指定的表,包括表的定义.表数据.表的所有者授权.表索引.表约束,以及创建在该表上的触发器.也可以只导出结构,不导 ...

  10. 使用tornado的gen.coroutine进行异步编程

    在tornado3发布之后,强化了coroutine的概念,在异步编程中,替代了原来的gen.engine, 变成现在的gen.coroutine.这个装饰器本来就是为了简化在tornado中的异步编 ...