profiling - gprof 究竟是如何工作的？

Question

这是一个臃肿的问题，所以我提前道歉。我很好奇如何gprof在低技术水平上工作。我知道它是由计时器完成的，但是为什么需要专门编译可执行文件才能进行分析？编译是否会导致为统计分配空间？

另外，时间是如何精确完成的？

Answer 1

刚刚（再次）阅读了这篇论文，让我试着解释一下。

假设它以 100Hz 的频率进行采样，除非进程因 IO 或其他原因而被阻塞。每个样本都记录了PC，它在某些功能中。该函数中的样本计数增加。

因此，在运行结束时，如果有（例如）1000 个样本，则意味着总执行时间（仅 CPU）为 10 秒。如果例程 B 记录了 500 个这些样本，这意味着它的总执行时间是总数的 1/2，即 5 秒。这是它自己的时间，因为 PC 就在其中。这并不能说明执行平均需要多长时间。要说明这一点，您需要知道它被调用了多少次。它也不包括在被调用者中花费的时间。

当使用-pg标志编译代码时，会在每个例程的入口代码中插入一个特殊调用。这注意到例程 B 已进入，并且它注意到它是从例程 A 中的调用站点调用的。有一个由该调用站点索引的表，可以在其中计算该调用。所以最后，gprof 可以知道总共调用了多少次 B，其中有多少次来自 A。

要得到B的平均self time，它的总self time除以它被调用的次数。

为了得到例程 A 的总累积时间（自身加上被调用者），gprof 需要 A 的自身时间，加上它调用每个从属例程 B 的总次数，乘以 B 的平均累积时间。那么这个数字就是除以对 A 的调用总数，得到 A 的平均累积时间。

听起来不错，直到递归进入图片，它变得更加混乱。

这一切都非常聪明，正如作者指出的那样，充满了警告。

Answer 2

好吧，这给出了一个很好的解释。这也解释了统计分析

本质上，gprof 将更改程序的可执行文件（这称为检测代码）以存储一些簿记信息，例如调用函数的次数。

统计分析位来自定期窥探程序计数器以获取代码正在执行的示例。

Gprof 两者都做。它检测代码并通过查看程序计数器收集样本。