还有哪些其他程序与 gprof 做同样的事情？
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201
gprof （阅读论文）由于历史原因而存在。如果您认为它会帮助您发现性能问题，那么它从未被宣传过。论文是这样说的：
该配置文件可用于比较和评估各种实施的成本。
它并没有说它可以用来识别要评估的各种实现，尽管它确实暗示它可以在特殊情况下：
特别是如果发现程序的一小部分支配了它的执行时间。
那些不那么本地化的问题呢？那些不重要吗？不要对从未声称过的gprof寄予厚望。它只是一种测量工具，并且仅适用于 CPU 密集型操作。
试试这个。
这是一个 44 倍加速的示例。
这是 730 倍的加速。
这是一个 8 分钟的视频演示。
这里是对统计数据的解释。
这是批评的答案。
关于程序有一个简单的观察。在给定的执行中，每条指令都占总时间的一小部分（尤其是call指令），从某种意义上说，如果它不存在，则不会花费时间。在此期间，指令在堆栈中**。明白这一点后，您会看到——
gprof体现了某些关于性能的神话，例如：
该程序计数器采样很有用。
仅当您有不必要的热点瓶颈时才有用，例如大量标量值的冒泡排序。例如，一旦您将其更改为使用字符串比较的排序，它仍然是一个瓶颈，但程序计数器采样将看不到它，因为现在热点在字符串比较中。另一方面，如果要对扩展程序计数器（调用堆栈）进行采样，则会清楚地显示调用字符串比较的点，即排序循环。事实上，gprof试图弥补仅 pc 采样的局限性。计时功能比捕获耗时的代码行更重要。
这个神话的原因是gprof无法捕获堆栈样本，因此它对函数进行计时，计算它们的调用，并尝试捕获调用图。但是，一旦确定了一个代价高昂的函数，您仍然需要在其中查看负责时间的行。如果有您不需要查看的堆栈样本，那么这些行将在样本上。（一个典型的函数可能有 100 - 1000 条指令。一个函数调用是 1 条指令，因此定位昂贵调用的东西要精确 2-3 个数量级。）调用图很重要。
关于一个程序，你需要了解的不是它花费时间的地方，而是为什么. 当它花时间在一个函数中时，堆栈上的每一行代码都会给出它为什么存在的推理链中的一个链接。如果您只能看到堆栈的一部分，那么您只能看到部分原因，因此您无法确定该时间是否真的需要。调用图告诉你什么？每条弧线都告诉您某个函数 A 在某些时间段内正在调用某个函数 B。即使 A 只有一行这样的代码调用 B，那一行也只给出了一小部分原因。如果你足够幸运，也许那条线有一个不好的理由。通常，您需要查看多条同时出现的线路，以找出原因是否存在。如果 A 在不止一个地方呼叫 B，那么它告诉你的就更少了。递归是一个棘手的令人困惑的问题。
这只是因为gprof和其他分析器认为需要生成调用图，然后将时间归因于节点。如果一个人有堆栈样本，那么出现在样本上的每一行代码的时间成本是一个非常简单的数字——它所在的样本的分数。如果存在递归，则给定的行可以在样本上出现多次。 不管。假设每 N 毫秒采集一次样本，并且这条线出现在其中的 F% 上（无论是否单独）。如果可以使该行不花费任何时间（例如通过删除它或围绕它分支），那么这些样本将消失，并且时间将减少 F%。时间测量的准确性（以及大量样本）很重要。
想一想。如果一行代码在 5 个样本中的 3 个样本上，那么如果你可以像灯泡一样将其射出，那么所用的时间大约减少了 60%。现在，您知道，如果您取了不同的 5 个样本，您可能只看到了 2 次，或者多达 4 次。因此，60% 的测量更像是从 40% 到 80% 的一般范围。如果只有 40%，你会说这个问题不值得解决吗？那么什么是时间准确性，什么时候你真正想要的是发现问题呢？500 或 5000 个样本会更精确地测量问题，但不会更准确地发现问题。语句或函数调用的计数很有用。
假设您知道一个函数已被调用 1000 次。你能从中看出它花费了多少时间吗？您还需要知道运行平均需要多长时间，将其乘以计数，然后除以总时间。平均调用时间可能从纳秒到秒不等，因此仅计数并不能说明太多。如果有堆栈样本，则例程或任何语句的成本只是它所在样本的一小部分。如果可以使例行程序或语句不花费时间，那么这部分时间原则上可以总体上节省下来，因此这与性能有最直接的关系。阻塞时不需要采样
这个神话的原因有两个：1）PC 采样在程序等待时是没有意义的，2）对时间准确性的关注。但是，对于 (1)，程序很可能正在等待它要求的东西，例如文件 I/O，您需要知道这些，以及哪些堆栈样本显示。（显然，您希望在等待用户输入时排除样本。）对于（2），如果程序只是因为与其他进程竞争而等待，那么这可能会在它运行时以相当随机的方式发生。因此，虽然程序可能需要更长的时间，但这不会对重要的统计数据产生很大影响，即语句在堆栈上的时间百分比。“自时间”很重要
自时间仅在您在函数级别而不是行级别进行测量时才有意义，并且您认为您需要帮助来辨别函数时间是进入纯本地计算还是进入调用例程。如果在行级别上进行汇总，如果行在堆栈的末尾，则表示自身时间，否则表示包含时间。无论哪种方式，它的成本是它所在的堆栈样本的百分比，以便在任何一种情况下都能为您找到它。必须以高频率采集样本
这是因为性能问题可能是快速反应的，并且必须频繁采样才能解决它。但是，如果问题是成本，比如说，在 10 秒（或其他）的总运行时间中的 20%，那么在该总时间中的每个样本将有 20% 的机会命中它，无论问题是否发生像这样的单件
.....XXXXXXXX...........................
.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^（20 个样本，4 个样本）
或像这样的许多小
X...X...X.X..X.........X.....X....X.....
.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^.^样本（20 个样本，3 个样本）
无论哪种方式，无论抽取多少样本，平均样本数约为 5 分之一，或者多么少。（平均值 = 20 * 0.2 = 4。标准偏差 = +/- sqrt(20 * 0.2 * 0.8) = 1.8。）您正试图找到瓶颈
，就好像只有一个瓶颈一样。考虑以下执行时间线：vxvWvzvWvxvWvYvWvxvWv.vWvxvWvYvW
它由真正有用的工作组成，由.. 性能问题分别vWxYz占用 1/2、1/4、1/8、1/16、1/32 的时间。抽样发现v很容易。它被删除，离开
xWzWxWYWxW.WxWYW
现在程序需要一半的时间来运行，现在W需要一半的时间，并且很容易找到。它被移除，离开
xzxYx.xY
这个过程继续，每次移除最大的，按百分比计算的性能问题，直到找不到要移除的东西。现在唯一执行的是.，它的执行时间是原始程序所用时间的 1/32。这是放大效果, 消除任何问题会使余数变大，按百分比计算，因为分母减少了。
另一个关键点是必须找到每一个问题——5个中一个都没有。任何没有找到并修复的问题都会严重降低最终的加速比。仅仅找到一些，但不是全部，还不够“好”。
补充：我只想指出gprof受欢迎的一个原因 - 它正在被教授，大概是因为它是免费的、易于教授的，而且它已经存在了很长时间。快速谷歌搜索找到一些教授它（或似乎）的学术机构：
伯克利 布 克莱姆森 科罗拉多 杜克 厄勒姆 前苏联 印第安纳州 麻省理工学院 msu ncsa.illinois ncsu nyu ou 普林斯顿 psu 斯坦福 ucsd umd umich utah utexas utk wustl
** 除了请求完成工作的其他方式外，不会留下任何说明原因的痕迹，例如通过消息发布。
于 2009-11-22T17:26:14.470 回答
77
Valgrind有一个指令计数分析器和一个非常好的可视化工具，叫做KCacheGrind。正如 Mike Dunlavey 所建议的那样，Valgrind 会计算程序在堆栈中处于活动状态的指令的比例，尽管我很遗憾地说它似乎在相互递归的情况下变得混乱。但是可视化器非常好，并且比gprof.
于 2009-12-19T05:26:36.797 回答
66
由于我在这里没有看到任何关于perf在 Linux 上分析内核和用户应用程序的相对较新的工具，我决定添加此信息。
首先 - 这是一个关于Linux 分析的教程perf
perf如果您的 Linux 内核大于 2.6.32 或者oprofile它更旧，则可以使用。这两个程序都不需要您来检测您的程序（如gprof要求）。但是，为了正确获取调用图，perf您需要使用-fno-omit-frame-pointer. 例如：g++ -fno-omit-frame-pointer -O2 main.cpp。
您可以通过以下方式查看应用程序的“实时”分析perf top：
sudo perf top -p `pidof a.out` -K
或者您可以记录正在运行的应用程序的性能数据并在之后进行分析：
1) 记录性能数据：
perf record -p `pidof a.out`
或录制 10 秒：
perf record -p `pidof a.out` sleep 10
或用调用图记录（）
perf record -g -p `pidof a.out`
2) 分析记录的数据
perf report --stdio
perf report --stdio --sort=dso -g none
perf report --stdio -g none
perf report --stdio -g
或者您可以记录应用程序的性能数据并在之后分析它们，只需以这种方式启动应用程序并等待它退出：
perf record ./a.out
这是一个分析测试程序的示例
测试程序在文件 main.cpp 中（我将 main.cpp 放在消息的底部）：
我以这种方式编译它：
g++ -m64 -fno-omit-frame-pointer -g main.cpp -L. -ltcmalloc_minimal -o my_test
我使用libmalloc_minimial.so它是因为它是用 while libc malloc 编译的，-fno-omit-frame-pointer而 libc malloc 似乎是在没有这个选项的情况下编译的。然后我运行我的测试程序
./my_test 100000000
然后我记录一个正在运行的进程的性能数据：
perf record -g -p `pidof my_test` -o ./my_test.perf.data sleep 30
然后我分析每个模块的负载：
性能报告 --stdio -g 无 --sort comm,dso -i ./my_test.perf.data
# Overhead Command Shared Object
# ........ ....... ............................
#
70.06% my_test my_test
28.33% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0
1.61% my_test [kernel.kallsyms]
然后分析每个函数的负载：
性能报告 --stdio -g none -i ./my_test.perf.data | c++filt
# Overhead Command Shared Object Symbol
# ........ ....... ............................ ...........................
#
29.30% my_test my_test [.] f2(long)
29.14% my_test my_test [.] f1(long)
15.17% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator new(unsigned long)
13.16% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator delete(void*)
9.44% my_test my_test [.] process_request(long)
1.01% my_test my_test [.] operator delete(void*)@plt
0.97% my_test my_test [.] operator new(unsigned long)@plt
0.20% my_test my_test [.] main
0.19% my_test [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt
0.16% my_test [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock
0.13% my_test [kernel.kallsyms] [k] native_write_msr_safe
and so on ...
然后分析调用链：
性能报告 --stdio -g 图 -i ./my_test.perf.data | c++filt
# Overhead Command Shared Object Symbol
# ........ ....... ............................ ...........................
#
29.30% my_test my_test [.] f2(long)
|
--- f2(long)
|
--29.01%-- process_request(long)
main
__libc_start_main
29.14% my_test my_test [.] f1(long)
|
--- f1(long)
|
|--15.05%-- process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
--13.79%-- f2(long)
process_request(long)
main
__libc_start_main
15.17% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator new(unsigned long)
|
--- operator new(unsigned long)
|
|--11.44%-- f1(long)
| |
| |--5.75%-- process_request(long)
| | main
| | __libc_start_main
| |
| --5.69%-- f2(long)
| process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
--3.01%-- process_request(long)
main
__libc_start_main
13.16% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator delete(void*)
|
--- operator delete(void*)
|
|--9.13%-- f1(long)
| |
| |--4.63%-- f2(long)
| | process_request(long)
| | main
| | __libc_start_main
| |
| --4.51%-- process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
|--3.05%-- process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
--0.80%-- f2(long)
process_request(long)
main
__libc_start_main
9.44% my_test my_test [.] process_request(long)
|
--- process_request(long)
|
--9.39%-- main
__libc_start_main
1.01% my_test my_test [.] operator delete(void*)@plt
|
--- operator delete(void*)@plt
0.97% my_test my_test [.] operator new(unsigned long)@plt
|
--- operator new(unsigned long)@plt
0.20% my_test my_test [.] main
0.19% my_test [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt
0.16% my_test [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock
and so on ...
所以此时你知道你的程序在哪里花费时间。
这是用于测试的 main.cpp：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
time_t f1(time_t time_value)
{
for (int j =0; j < 10; ++j) {
++time_value;
if (j%5 == 0) {
double *p = new double;
delete p;
}
}
return time_value;
}
time_t f2(time_t time_value)
{
for (int j =0; j < 40; ++j) {
++time_value;
}
time_value=f1(time_value);
return time_value;
}
time_t process_request(time_t time_value)
{
for (int j =0; j < 10; ++j) {
int *p = new int;
delete p;
for (int m =0; m < 10; ++m) {
++time_value;
}
}
for (int i =0; i < 10; ++i) {
time_value=f1(time_value);
time_value=f2(time_value);
}
return time_value;
}
int main(int argc, char* argv2[])
{
int number_loops = argc > 1 ? atoi(argv2[1]) : 1;
time_t time_value = time(0);
printf("number loops %d\n", number_loops);
printf("time_value: %d\n", time_value );
for (int i =0; i < number_loops; ++i) {
time_value = process_request(time_value);
}
printf("time_value: %ld\n", time_value );
return 0;
}
于 2012-06-09T05:03:05.197 回答
18
Google 性能工具包括一个简单易用的分析器。CPU 和堆分析器可用。
于 2011-05-28T20:57:00.677 回答
8
看看Sysprof。
您的发行版可能已经有了它。
于 2010-08-17T15:06:00.510 回答
4
http://lttng.org/如果你想要一个高性能的跟踪器
于 2012-04-27T16:35:04.763 回答