使用valgrind分析C程序调用线路图

valgrind内存泄露和线程竞态检测 } int main(void) { test(); return 0; } 将程序编译生成可执行文件后执行: valgrind --leak-check=full ./程序名 输出结果如下: ==4832== Memcheck, a memory error detector ==4832== Copyright © 2002-2010, and GNU GPL’d, by Julian Seward et al. ==4832== Using V.. 阅读详情

Valgrind可以检测内存泄漏和内存违例,但是用Valgrind生成的日志信息结合kcachegrind就可以查看C程序的执行线路图,调用时间,是做性能优化和查看代码的非常好的工具。


1.下载安装

Valgrind 安装

到www.valgrind.org下载最新版valgrind

# wget http://www.valgrind.org/downloads/valgrind-3.9.0.tar.bz2
# tar -xvf valgrind-3.9.0.tar.bz2
# cd valgrind-3.9.0
# ./configure
# make && make install


2.Valgrind说明
Valgrind的使用非常简单,valgrind命令的格式如下:
valgrind [valgrind-options] your-prog [your-prog options]
一些常用的选项如下:
选项
作用
-h --help
显示帮助信息。
--version
显示valgrind内核的版本,每个工具都有各自的版本。
-q --quiet
安静地运行,只打印错误信息。
-v --verbose
打印更详细的信息。
--tool= [default: memcheck]
最常用的选项。运行valgrind中名为toolname的工具。如果省略工具名,默认运行memcheck。
--db-attach= [default: no]
绑定到调试器上,便于调试错误。


3.使用Valgrind分析Nginx

这是正常的Nginx的启动命令

#/usr/local/nginx/sbin/nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf

使用Valgrind的callgrind来分析一下程序的效率

# valgrind --tool=callgrind  /usr/local/nginx/sbin/nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf

按Ctrl+C结束,在valgrind安装目录生成callgrind.out.2026文件

 

4.kcachegrind图形化显示

使用kcachegrind工具打开,右键导出图片

1).总览图

 

可以右键调整图形


2).程序模块执行百分比图


3).程序模块调用关系图


# valgrind --tool=callgrind /etc/init.d/php-fpm

PHP-FPM分析图

更复杂了



5.Valgrind工具
1).Memcheck
最常用的工具,用来检测程序中出现的内存问题,所有对内存的读写都会被检测到,一切对malloc()/free()/new/delete的调用都会被捕获。所以,它能检测以下问题:
1.对未初始化内存的使用;
2.读/写释放后的内存块;
3.读/写超出malloc分配的内存块;
4.读/写不适当的栈中内存块;
5.内存泄漏,指向一块内存的指针永远丢失;
6.不正确的malloc/free或new/delete匹配;
7,memcpy()相关函数中的dst和src指针重叠。
这些问题往往是C/C++程序员最头疼的问题,Memcheck在这里帮上了大忙。 


2).Callgrind
和gprof类似的分析工具,但它对程序的运行观察更是入微,能给我们提供更多的信息。和gprof不同,它不需要在编译源代码时附加特殊选项,但加上调试选项是推荐的。Callgrind收集程序运行时的一些数据,建立函数调用关系图,还可以有选择地进行cache模拟。在运行结束时,它会把分析数据写入一个文件。callgrind_annotate可以把这个文件的内容转化成可读的形式。 比起Cachegrind而言Callgrind更有用。Callgrind在Cachegrind基础上实现,可以可视化展示函数调用关系,以及每个函数在整个进程运行过程中所占的成本


3).Cachegrind
Cache分析器,它模拟CPU中的一级缓存I1,Dl和二级缓存,能够精确地指出程序中cache的丢失和命中。如果需要,它还能够为我们提供cache丢失次数,内存引用次数,以及每行代码,每个函数,每个模块,整个程序产生的指令数。这对优化程序有很大的帮助。 


4).Helgrind
它主要用来检查多线程程序中出现的竞争问题。Helgrind寻找内存中被多个线程访问,而又没有一贯加锁的区域,这些区域往往是线程之间失去同步的地方,而且会导致难以发掘的错误。Helgrind实现了名为“Eraser”的竞争检测算法,并做了进一步改进,减少了报告错误的次数。不过,Helgrind仍然处于实验阶段。


5). Massif

堆栈分析器,它能测量程序在堆栈中使用了多少内存,告诉我们堆块,堆管理块和栈的大小。Massif能帮助我们减少内存的使用,在带有虚拟内存的现代系统中,它还能够加速我们程序的运行,减少程序停留在交换区中的几率。
此外,lackey和nulgrind也会提供。Lackey是小型工具,很少用到;Nulgrind只是为开发者展示如何创建一个工具。我们就不做介绍了。


6.Valgrind分析内存泄漏

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void f(void) 
{ 
int* x = malloc(10 * sizeof(int)); 
x[10] = 0; // problem 1: heap block overrun 
} // problem 2: memory leak -- x not freed 
int main(void) 
{ 
int i=0; 
f(); 
printf("i=%d/n",i); //problem 3: use uninitialised value. 
return 0; 
} 

保存为memleak.c并编译,然后用valgrind检测。
# cc -Wall -o memleak memleak.c
# valgrind --tool=memcheck ./memleak 



前面的2405是程序运行时的进程号。第一行是告诉我们错误类型,这里是非法写入。下面的是告诉我们错误发生的位置,在main()调用的f()函数中。
在程序运行结束后,valgrind还给出了一个小的总结SUMMARY.我们可以很清楚地看出,分配和释放了多少内存,有多少内存泄漏。这对我们查找内存泄漏十分方便.


重新编译程序并绑定调试器:
# gcc -Wall -ggdb -o memleak memleak.c
# valgrind --db-attach=yes --tool=memcheck ./memleak
一出现错误,valgrind会自动启动调试器(一般是gdb):


#  valgrind --tool=cachegrind ./memleak

上面的是指令缓存,I1和L2i缓存,的访问信息,包括总的访问次数,丢失次数,丢失率。
中间的是数据缓存,D1和L2d缓存,的访问的相关信息,下面的L2缓存单独的信息。Cachegrind也生成一个文件,名为cachegrind.out.pid,可以通过cg_annotate来读取。输出是一个更详细的列表。Massif的使用和cachegrind类似,不过它也会生成一个名为massif.pid.ps的PostScript文件,里面只有一幅描述堆栈使用状况的彩图。


参考:

php扩展xdebug安装以及用kcachegrind系统分析

用 kcachegrind 调优 squid 2.7 笔记

valgrind 简介与用法

C语言调试和分析工具 gprof 是 GNU Profiler 的简称,是一个用于性能分析的工具,主要用于分析 C、C++ 以及其他支持的编程语言编写的程序。它的主要功能是帮助开发者找出程序的性能瓶颈,从而优化代码。gprof 的工作原理是通过插入代码段来记录程序的运行时间和调用关系,然后生成性能分析报告。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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