C++性能工具--gperftools

gperftools是谷歌的开源性能分析工具,用于找出C++程序中最耗时的函数。通过安装,添加头文件和特定函数调用来启用,然后分析生成的test.prof文件,可以清晰了解函数调用流程和CPU运行时,从而进行性能优化。

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需求

当c++程序需要优化运行速度,或者需要降低计算负载时,我们需要借助工具来进行分析哪个函数是最耗时的,那个函数的调用次数是最多的,那么gperftools将是不错的选择

gperftools

gperftools是谷歌开源的一款用来进行性能分析的工具。我们要善于借助工具,同时要相信工具。

安装方法

# 从github下载gperftools源码并解压
git clone https://github.com/gperftools/gperftools.git

cd gperftools

./autogen.sh

./configure

make -j

sudo make install

使用方法

使用方法有很多种,但我一般是选择在程序开头和结尾添加函数的方式

  1. 为程序添加头文件
#include <gperftools/profiler.h>
  1. 在需要的地方添加函数
ProfilerStart("test.prof") //名字可以随便起,后缀不要改
******
//gperftools会记录中间程序的运行状态
******
ProfilerStop();
  1. 修改原有程序 CMakeLists.txt
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} profiler) //在原有程序中链接profiler即可

结果分析

  1. 在加入gperftools后正常运行程序,会出现名为 test.prof 的文件,该文件记录了程序段的运行及函数调用情况
  2. 这时可以使用一下命令来查看结果
./可执行程序 test.prof --text

这会以文本形式在命令行中显示结果
执行 pprof ./可执行程序 test.prof --pdf > test.pdf
则会从test.prof来生成一个名为test.pdf的pdf文件

  1. 通过对pdf文件各个函数节点的分析,我们可以清晰的看到函数调用流程以及各函数在程序运行过程中的cpu运行时。在寻找问题节点时可以按照pdf的统计结果来进行排查,对上游函数调用进行优化。
google-perftools 简介 google-perftools 是一款针对 C/C++ 程序的性能分析工具,它是一个遵守 BSD 协议的开源项目。使用该工具可以对 CPU 时间片、内存等系统资源的分配和使用进行分析,本文将重点介绍如何进行 CPU 时间片的剖析。 google-perftools 对一个程序的 CPU 性能剖析包括以下几个步骤。 1. 编译目标程序,加入对 google-perftools 库的依赖。 2. 运行目标程序,并用某种方式启动 / 终止剖析函数并产生剖析结果。 3. 运行剖结果转换工具,将不可读的结果数据转化成某种格式的文档(例如 pdf,txt,gv 等)。 安装 您可以在 google-perftools 的网站 (http://code.google.com/p/google-perftools/downloads/list) 上下载最新版的安装包。为完成步骤 3 的工作,您还需要一个将剖析结果转化为程序员可读文档的工具,例如 gv(http://www.gnu.org/software/gv/)。 编译与运行 您需要在原有的编译选项中加入对 libprofiler.so 的引用,这样在目标程序运行时会加载工具的动态库。例如本例中作者的系统中,libprofiler.so 安装在"/usr/lib"目录下,所以需要在 makefile 文件中的编译选项加入“-L/usr/lib -lprofiler”。 google-perftools 需要在目标代码的开始和结尾点分别调用剖析模块的启动和终止函数,这样在目标程序运行时就可以对这段时间内程序实际占用的 CPU 时间片进行统计和分析工具的启动和终止可以采用以下两种方式。 a. 使用调试工具 gdb 在程序中手动运行性能工具的启动 / 终止函数。 gdb 是 Linux 上广泛使用的调试工具,它提供了强大的命令行功能,使我们可以在程序运行时插入断点并在断点处执行其他函数。具体的文档请参照 http://www.gnu.org/software/gdb/,本文中将只对用到的几个基本功能进行简单介绍。使用以下几个功能就可以满足我们性能调试的基本需求,具体使用请参见下文示例。 命令 功能 ctrl+c 暂停程序的运行 c 继续程序的运行 b 添加函数断点(参数可以是源代码中的行号或者一个函数名) p 打印某个量的值或者执行一个函数调用 b. 在目标代码中直接加入性能工具函数的调用,该方法就是在程序代码中直接加入调试函数的调用。 两种方式都需要对目标程序重新编译,加入对性能工具的库依赖。对于前者,他的好处是使用比较灵活,但工具的启动和终止依赖于程序员的手动操作,常常需要一些暂停函数(比如休眠 sleep)的支持才能达到控制程序的目的,因此精度可能受到影响。对于后者,它需要对目标代码的进行修改,需要处理函数声明等问题,但得到的结果精度较高,缺点是每次重新设置启动点都需要重新编译,灵活度不高,读者可以根据自己的实际需求采用有效的方式。 示例详解 该程序是一个简单的例子,文中有两处耗时的无用操作,并且二者间有一定的调用关系。 清单 1. 示例程序 void consumeSomeCPUTime1(int input){ int i = 0; input++; while(i++ < 10000){ i--; i++; i--; i++; } }; void consumeSomeCPUTime2(int input){ input++; consumeSomeCPUTime1(input); int i = 0; while(i++ < 10000){ i--; i++; i--; i++; } }; int stupidComputing(int a, int b){ int i = 0; while( i++ < 10000){ consumeSomeCPUTime1(i); } int j = 0; while(j++ < 5000){ consumeSomeCPUTime2(j); } return a+b; }; int smartComputing(int a, int b){ return a+b; }; void main(){ int i = 0; printf("reached the start point of performance bottle neck\n"); sleep(5); //ProfilerStart("CPUProfile"); while( i++ MyProfile.pdf 转换后产生的结果文档如下图。图中的数字和框体的大小代表了的某个函数的运行时间占整个剖析时间的比例。由代码的逻辑可知,stupidComputing,stupidComputing2 都是费时操作并且它们和 consumeSomeCPUTime 存在着一定的调用关系。 图 1. 剖析结果 结束语 本文介绍了一个 Linux 平台上的性能剖析工具 google-perftools,并结合实例向读者展示了如何使用该工具配置、使用及分析性能瓶颈。
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