使用 gperftools 进行 C++ 代码性能分析
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隨遇而安
2020-06-11 17:31:56
gperftools 是一系列高性能多线程 malloc() 实现的集合，同时添加了一些精巧的性能分析工具。
gperftools 性能分析工具主要包括五部分，本文将使用 CPU Profiler 和 pprof 进行代码性能分析。
在命令行中通过 apt 安装 autoconf、automake、libtool。
gperftools 在 64 位操作系统下需要 libunwind 库的支持，可直接执行命令进行安装。
gperftools 使用 graphviz 将代码性能分析结果进行图形化显示，可通过 apt 直接安装 graphviz。
gperftools 可直接执行命令进行安装。
下文中将使用的 C++ 工程 Demo 可点击此处下载。
在使用 gperftools 进行代码性能分析前，需要进行代码插桩。
完整的插桩示例：file_name.prof 表示 .prof 文件的文件名。
编译时需要将 profiler 库和 libunwind 库链接到可执行程序。
找到编译得到的可执行程序，在终端中运行。
正常情况下，会生成一个 .prof 文件，如果报动态链接库找不到的问题，手动执行下动态链接库的管理命令 ldconfig 即可。
ldconfig 可执行程序存放在 /sbin 目录下，通常在系统启动时运行，而当用户安装了一个新的动态链接库时，需要手动运行这个命令。
运行 ldconfig 会刷新动态装入程序 ld.so 所需的链接和缓存文件 /etc/ld.so.cache（此文件保存了已排好序的动态链接库名字列表），实现动态链接库为系统所共享。
通过 pprof 解析 .prof 文件，解析得到的 .pdf 文件中保存了图形化的代码性能分析结果。
每一个方框表示一个进程，有向边表示进程间的调用关系。方框越大，表示该进程耗时越高。
需要注意的是，gperftools 的 CPU Profiler 是通过采样的方式工作的，如果程序运行时间太短，会导致样本不足从而造成分析结果不准确。
关于图形化分析结果更详细的解释，可以参考此处。
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