我很混乱。我不知道 oprofile 是否甚至可以从分析报告中提供堆栈跟踪。我一直在查看 oprofile 手册，它只是通过说可以记录堆栈跟踪来引用堆栈跟踪，但它没有给出如何这样做的示例。
这是我的 test.cpp
#include <iostream>
#include <unistd.h>
using namespace std;
void test(){
for (int x = 0; x < 100000; x++) cout << ".";
sleep(1);
cout << endl;
};
int main(int argv, char** argc){
for (int x = 0; x < 120; x++) test();
return 0;
}
这是我用来编译它的命令：
g++ -g -Wall test.cpp -o test
而且，这是我的 perf.sh 脚本（在 VM 中的 RHEL 6.2 上运行）：
#!/bin/bash -x
sudo opcontrol --no-vmlinux
sudo opcontrol --reset
sudo opcontrol --start --separate=library,thread --image=$HOME/test
sudo opcontrol --callgraph=10
sudo opcontrol --status
read -p "Press [Enter] key to stop profiling"
sudo opcontrol --dump || exit 1
sudo opreport --demangle=smart \
--merge=all \
--symbols \
--callgraph \
--global-percent \
--output-file=perf.out
sudo opcontrol --shutdown
sudo opcontrol --reset
这是我目前收到的报告：
CPU: CPU with timer interrupt, speed 0 MHz (estimated)
Profiling through timer interrupt
samples % app name symbol name
-------------------------------------------------------------------------------
14 43.7500 libstdc++.so.6.0.13 /usr/lib64/libstdc++.so.6.0.13
14 43.7500 libstdc++.so.6.0.13 /usr/lib64/libstdc++.so.6.0.13 [self]
-------------------------------------------------------------------------------
11 34.3750 libc-2.12.so fwrite
11 34.3750 libc-2.12.so fwrite [self]
-------------------------------------------------------------------------------
5 15.6250 libc-2.12.so _IO_file_xsputn@@GLIBC_2.2.5
5 15.6250 libc-2.12.so _IO_file_xsputn@@GLIBC_2.2.5 [self]
-------------------------------------------------------------------------------
2 6.2500 libc-2.12.so __strlen_sse42
2 6.2500 libc-2.12.so __strlen_sse42 [self]
-------------------------------------------------------------------------------
而且，我的问题是：如何让堆栈跟踪显示在分析报告中？