程序性能分析之time

最新推荐文章于 2024-09-24 13:03:10 发布

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time命令用于打印出一条命令或一个程序的执行时间

time 命令以秒为单位将一条命令执行期间所用的时间、系统时间和 time 命令的执行时间打印在标准错误中。

用法：time [ -p ] Command [ Argument ... ]

举例：想知道列举home文件夹这一命令花费的时间：

time ls /home

想知道将文件复制到某一文件夹花费的时间：

time cp /home/***/h /home/***/Documents

想知道一个脚本运行的时间：

time ./helloWorld.sh

输出格式：

real *m*.***s

user *m*.***s

sys *m*.***s

说明：

time命令结果有三行组成：real、user和sys。

我们这里用的都是real值，它表示从程序开始到程序执行结束时所消耗的时间，包括CPU的用时。CPU用时被划分为user和sys两块。user值表示程序本身，以及它所调用的库中的子例程使用的时间。sys是由程序直接或间接调用的系统调用执行的时间。

在单处理器上，real值和整个CPU用时之差，也就是real - ( user + sys )是所有延迟程序执行的因素的总和。在SMP上，这个值近似为real * number_of_processors - ( user + sys )。这些因素包括：

调入程序文本和数据的IO操作
获取程序实际使用内存的IO操作
由其它程序消耗的CPU用时
由操作系统消耗的CPU用时

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随着 Kubernetes 的广泛应用，越来越多的企业开始将应用程序部署在 Kubernetes 集群中。为了确保应用程序的性能和可靠性，需要使用应用程序性能监测和分析系统。

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翔云

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pprof和trace 是golang程序性能分析中经常用到的两个工具。本文简单介绍其使用方法。 1.程序中引入pprof package 对于长期运行的的后台程序来说，使用package net/http/pprof 是比较便捷的选择。使用方法非常简单，只要import package的地方加上： import _ "net/http/pprof" 就可以使用提供的接口包括： "/debug/pprof/" "/debug/pprof/cmdline" "/debug/pprof/profile"

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shell的time命令

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shell的time命令可以显示一个脚本的运行时间对于性能调优会有一个指示作用 [oracle@slcm05adm01 test_04031_20220107]$ cat test_main.sh #!/usr/bin/sh export ORACLE_HOME=/u01/app/orabase/21c/dbhome1 export PATH=$ORACLE_HOME/bin:$PATH for i in {1..10} do { sleep 1 echo $i }& done wa

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基于Python的性能分析

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什么是性能分析，字面意思就是对程序的性能进行分析，从用户角度出发就是运行的速度，占用的内存。通过对以上情况的分析，来决定程序的哪部份能被优化。提高程序的速度以及内存的使用效率。

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一个shell报时脚本。可以学习也可以用下载把

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shell命令执行的详细时间查看命令time

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用途说明 time命令常用于测量一个命令的运行时间，注意不是用来显示和修改系统时间的（这是date命令干的事情）。但是今天我通过查看time命令的手册页，发现它能做的不仅仅是测量运行时间，还可以测量内存、I/O等的使用情况，手册页上的说法是time a simple command or give resource usage，其中time一词我认为它应该是测量或测定的意思，并不单指时间。一个程序在运行时使用的系统资源通常包括CPU、Memory和I/O等，其中CPU资源的统计包括实际使用时间（rea...

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【Shell 命令集合系统设置内置命令】⭐⭐Linux 测量程序的执行时间和资源使用情况 time命令使用指南

探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。

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代码程序性能分析

最新发布

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### 代码性能分析工具和方法在软件开发过程中，对代码进行性能分析是一项关键任务，它能够帮助开发者识别程序中的瓶颈，并优化其运行效率。以下是几种常见的代码性能分析工具和方法，适用于不同编程环境和技术栈。 #### 常见的性能分析工具 1. **Profiler 工具** Profiler 是一种常用的性能分析工具，它可以监控程序运行时的各种指标，如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 和网络请求等。例如，在 Unity3D 中，`Profiler` 是一个内置的性能分析工具，用于跟踪游戏运行时的性能数据[^1]。类似地，许多其他语言也提供了类似的工具： - Python：`cProfile` 和 `line_profiler` 是两种常用的性能分析工具。 - Java：`JProfiler` 和 `VisualVM` 提供了丰富的性能分析功能。 - C++：`gprof` 和 `Valgrind` 是常用的命令行工具。 2. **日志记录工具** 日志记录是另一种有效的性能分析方法。通过在关键位置插入日志记录，可以追踪程序执行的时间和资源消耗情况。例如，在 Python 中可以使用 `logging` 模块来记录函数的执行时间[^2]： ```python import logging import time logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') def measure_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() logging.debug(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds") return result return wrapper @measure_time def example_function(): time.sleep(2) example_function() ``` 3. **内存分析工具** 内存泄漏和高内存占用是导致程序性能下降的常见原因。因此，使用内存分析工具可以帮助开发者发现这些问题。例如，在 Unity3D 中，`MemoryProfiler` 是一个专门用于分析内存使用的工具[^1]。在其他语言中，也有类似的工具： - Python：`memory_profiler` 可以实时监控内存使用情况。 - JavaScript：浏览器提供的开发者工具（如 Chrome DevTools）可以分析内存快照。 4. **分布式系统性能分析工具** 对于分布式系统，性能分析需要考虑多个节点之间的通信延迟和负载均衡。常用的工具包括： - `Zipkin` 和 `Jaeger`：用于分布式系统的调用链跟踪。 - `Prometheus` 和 `Grafana`：用于监控和可视化系统性能指标。 #### 性能分析的方法 1. **基准测试** 基准测试是一种通过比较不同实现的性能来评估代码效率的方法。例如，使用 Python 的 `timeit` 模块可以测量代码片段的执行时间： ```python import timeit code_to_test = """ sum = 0 for i in range(1000): sum += i """ elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=1000) print(f"Execution time: {elapsed_time:.6f} seconds") ``` 2. **热点分析** 热点分析是指找出程序中耗时最长的部分。大多数 Profiler 工具都可以生成热点图或火焰图，直观地展示程序的性能瓶颈。 3. **并发性能分析** 在多线程或多进程环境中，分析并发性能尤为重要。可以使用工具如 `ThreadSanitizer` 来检测竞争条件和死锁问题。 ### 示例代码：Python 中的性能分析以下是一个简单的示例，展示如何使用 `cProfile` 分析 Python 代码的性能： ```python import cProfile def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n - 1) def main(): for i in range(100): factorial(100) cProfile.run('main()') ```