- 1. 什麼是gprof？
- 2. gprof的用法
- 2.1. 編譯程式
- 2.2. 執行程式
- 2.3. 生成分析報告
- 2.4. gprof常用引數說明
- 2.5. 分析報告解讀
- 2.5.1.
Flat profile各個欄位的含義 - 2.5.2.
Call graph各個欄位的含義
- 2.5.1.
- 3. Demo演示
- 3.1. demo04.cpp 原始碼
- 3.2. 編譯、執行和分析
- 3.3. 檢視分析報告
1. 什麼是gprof？
gprof 這是一個GNU的效能分析工具，它是GCC（GNU Compiler Collection，GNU編譯器套件）的一部分，與GCC編譯器緊密整合。可用於分析程式的函式呼叫關係和每個函式的執行時間。它透過在編譯時插入效能分析程式碼來收集函式呼叫資訊和執行時間，來幫助開發者識別效能瓶頸。
gprof的優點：
- 可以方便的分析程式的函式呼叫關係和每個函式的執行時間。
- gprof對於程式碼大部分是使用者空間的CPU密集型的程式用處明顯。
gprof的缺點：
- 對於大部分時間執行在核心空間或者由於外部因素（例如作業系統的 I/O 子系統過載）而執行得非常慢的程式難以進行最佳化。
- gprof預設不支援多執行緒程式。（gprof採用ITIMER_PROF訊號，在多執行緒內只有主執行緒才能響應該訊號）
- 預設不支援共享庫程式。
2. gprof的用法
2.1. 編譯程式
首先，需要使用 -pg 選項編譯你的程式：
g++ -pg -o my_program my_program.cpp
除了-pg外，還有一個引數-p,它可以生成適合prof效能分析工具的程式碼，他們之間的區別如下：
-p: 可以生成適合prof效能分析工具的程式碼。-pg: 可以生成適合gprof效能分析工具的程式碼，也就是profile information for gprof的含義。
要理解上面描述，又不得不瞭解prof和gprof兩個工具的關係了。
- prof是一個較早的效能分析工具，最初在UNIX系統上使用。編譯時加上-p選項，生成的可執行檔案會在執行時收集效能分析資料。然後透過
prof工具再生成效能分析報告。 - gprof是GNU專案的一部分，是一個更現代的效能分析工具，它的功能與
prof類似，但比prof提供了更多的功能和更好的使用者體驗。而且程式執行時輸出的效能分析資料也更豐富、詳細。現在gprof幾乎取代了prof。
2.2. 執行程式
編譯完成後，執行你的程式：
./my_program
執行過程中，gprof 會生成一個名為 gmon.out 的檔案，其中包含了效能分析資料。
2.3. 生成分析報告
執行完程式後，使用 gprof 工具生成分析報告：
gprof my_program gmon.out > analysis_report.txt
生成的 analysis_report.txt 檔案中包含了函式的呼叫時間、呼叫次數等詳細資訊。
2.4. gprof常用引數說明
gprof命令格式:
gprof [options] [executable-file [profile-data-files…]] [> outputfile] Gprof命令列格式 Gprof command line format
options引數說明：
| 命令 | 中文解釋 | 英文解釋 |
|---|---|---|
| -b | 簡潔輸出，不顯示冗長的解釋 | Brief output. Do not display verbose explanations |
| -s | 將多個gmon.out檔案合併 | Summarize: merge several profile data files for cumulative stats |
| -p | 顯示程式的每個函式的執行時間統計 | Display program’s functions execution time statistics |
| -q | 顯示程式的每個函式的呼叫關係 | Display program’s |
2.5. 分析報告解讀
gprof 生成的報告通常包含以下幾個部分：
- Flat profile: 顯示每個函式的執行時間、呼叫次數等資訊。
- Call graph: 顯示函式之間的呼叫關係和每個函式的執行時間。
2.5.1. Flat profile 各個欄位的含義
| 欄位 | 含義 |
|---|---|
| % time | 該函式消耗時間佔程式所有時間百分比 |
| Cumulative seconds | 程式的累積執行時間(只是包括gprof能夠監控到的函式) |
| Self Seconds | 該函式本身執行時間(所有被呼叫次數的合共時間) |
| Calls | 函式被呼叫次數 |
| Self TS/call | 函式平均執行時間(不包括被呼叫時間，函式的單次執行時間) |
| Total TS/call | 函式平均執行時間(包括被呼叫時間，函式的單次執行時間) |
| name | 函式名 |
2.5.2. Call graph 各個欄位的含義
| 欄位 | 含義 |
|---|---|
| Index | 索引值 |
| %time | 函式消耗時間佔所有時間百分比 |
| Self | 函式本身執行時間 |
| Children | 執行子函式所用時間 |
| Called | 被呼叫次數 |
| Name | 函式名 |
3. Demo演示
3.1. demo04.cpp 原始碼
#include <iostream>
int64_t add(int64_t a, int64_t b)
{
return a + b;
}
void func1()
{
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 1000000; ++i)
{
sum = add(sum, i);
}
std::cout << "Sum of 0 to 999999 is " << sum << std::endl;
}
void func2()
{
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 500000; ++i)
{
sum = add(sum, i);
}
std::cout << "Sum of 0 to 499999 is " << sum << std::endl;
}
int main()
{
func1();
func2();
return 0;
}
3.2. 編譯、執行和分析
# 編譯程式
g++ -pg ./demo04.cpp -o ./demo04.out
# 執行程式
./demo04.out
# 生成分析報告
gprof ./demo04.out ./gmon.out > analysis_report04.txt
# 也可以使用下面的命令，生成的報告更加簡潔，沒有冗餘資訊
gprof -b ./demo04.out ./gmon.out > analysis_report04.txt
3.3. 檢視分析報告
開啟analysis_report04.txt，可以看到類似如下的輸出：
Flat profile:
Each sample counts as 0.01 seconds.
no time accumulated
% cumulative self self total
time seconds seconds calls Ts/call Ts/call name
0.00 0.00 0.00 1500000 0.00 0.00 add(long, long)
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 func1()
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 func2()
...
Call graph (explanation follows)
granularity: each sample hit covers 4 byte(s) no time propagated
index % time self children called name
0.00 0.00 500000/1500000 func2() [10]
0.00 0.00 1000000/1500000 func1() [9]
[8] 0.0 0.00 0.00 1500000 add(long, long) [8]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 main [6]
[9] 0.0 0.00 0.00 1 func1() [9]
0.00 0.00 1000000/1500000 add(long, long) [8]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 main [6]
[10] 0.0 0.00 0.00 1 func2() [10]
0.00 0.00 500000/1500000 add(long, long) [8]
-----------------------------------------------
...
Index by function name
[8] add(long, long) [9] func1() [10] func2()
透過這些資訊，可以清楚地看到 func1 和 func2 的執行時間和呼叫次數，從而進行針對性的最佳化。
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大家好，我是陌塵。
IT從業10年+, 北漂過也深漂過，目前暫定居於杭州，未來不知還會飄向何方。
搞了8年C++，也幹過2年前端；用Python寫過書，也玩過一點PHP，未來還會折騰更多東西，不死不休。
感謝大家的關注，期待與你一起成長。
