原文出处: http://blog.csdn.net/unbutun/article/details/6609498

linux服务端编程,性能总是不可避免要思考的问题。

而单机(严格的说是单核)单线程程序(严格的说是逻辑)又是所有复杂应用的基础。所以,这块的性能是整个应用的基础。

当遇到应用相应很慢的时候我们往往会疑问:这么强劲的CPU到底在干什么,反应这么慢。

满足你!linux下常用的性能工具就是跟gcc一起的gprof。来个例子程序:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void f1()
{
int i; int* p; for (i = 0; i < 10; i++)
{
p = malloc(sizeof(int));
*p = 10;
free(p);
}
} void f2()
{
int i; int* p; for (i = 0; i < 20; i++)
{
p = malloc(sizeof(int));
*p = 10;
free(p);
}
} void f3()
{
int i; int* p; for (i = 0; i < 30; i++)
{
p = malloc(sizeof(int));
*p = 10;
free(p);
}
} int main(int argc, char** argv)
{
int i; for (i = 0; i < 1000000; i++)
{
f1();
f2();
f3();
} return 0;
}

  

要启用gprof很简单,gcc编译的时候带上-pg参数即可;

编译好了之后运行可执行文件,会产生gmon.out文件。

这就是gprof的日志,里面记录了程序运行cpu的使用信息。打开看看?杯具,二进制文件,我们人类看不懂。。。我们要运行下面的命令生成报表:

gprof a.out gmon.txt > report.txt

这个过程执行如下图:

gcc -g -pg xxx.c

g++ -g -pg xxx.cpp

./a.out

gprof a.out gmon.out > report.txt

Gprof 产生的信息解释:

%time

Cumulative

seconds

Self

Seconds

Calls

Self

TS/call

Total

TS/call

name

该函数消耗时间占程序所有时间百分比

程序的累积执行时间

(只是包括gprof能够监控到的函数)

该函数本身执行时间

(所有被调用次数的合共时间)

函数被调用次数

函数平均执行时间

(不包括被调用时间)

(函数的单次执行时间)

函数平均执行时间

(包括被调用时间)

(函数的单次执行时间)

函数名

Call Graph 的字段含义:

Index

%time

Self

Children

Called

Name

索引值

函数消耗时间占所有时间百分比

函数本身执行时间

执行子函数所用时间

被调用次数

函数名

注意:

程序的累积执行时间只是包括gprof能够监控到的函数。工作在内核态的函数和没有加-pg编译的第三方库函数是无法被gprof能够监控到的,(如sleep()等)

Gprof 的具体参数可以 通过 man gprof 查询。

打开report.txt,我们可以看到两张表。

第一张:

这就是每个函数占用cpu的时间以及百分比了。我们可以很明显的看到f1()、f2()和f3()所用的时间关系。很准确。

第二张:函数调用表,描述了函数调用的相互关系

仔细看吧。

下面介绍个更给力的工具来生成报表(其实是图)——gprof2dot:http://code.google.com/p/jrfonseca/wiki/Gprof2Dot。

首先下载gprof2dot.py,http://code.google.com/p/jrfonseca/wiki/Gprof2Dot有这个工具。

然后下载graphviz工具

  apt-get install python graphviz

安装完成这些工具之后,执行如下的命令:

(1)gprof2dot.py命令将报report.txt转化为xxx.dot文件(graphviz http://www.graphviz.org/图像文件格式)。

(2)dot命令将这个文件xxx.dot再转为png格式。

好吧现在用图像软件打开吧:

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