Linux下性能检测工具：gprof
1、简介
嵌入式C/C++软件开发&测试过程中，经常遇到某个模块软件运行耗时长，导致影响用户使用，或使业务性能指标劣化情况等。这个时候，我们就需要特别关注程序的性能。如何才能更好地优化程序性能呢？首先我们必须找到性能瓶颈点。在linux系统平台上，为了找到关键路径，我们可以利用profilng技术，使用gprof或oprofile工具。
gprof是GNU binutils工具之一，默认情况下linux系统当中都带有这个工具。在编译的时候，在每个用户态函数的出入口加入profiling代码，即在每个函数中都加入了一个名为mcount（or "_mcount" , or "__mcount" , 依赖于编译器或操作系统)的函数。当应用程序运行时，每一个函数都会调用mcount,而mcount会在内存中保存一张函数调用图，并通过函数调用堆栈的形式查找子函数和父函数的地址。这张调用图也保存了所有与函数相关的执行时间，调用次数，调用关系等信息，简单易懂。
gprof适合于查找用户态程序的性能瓶颈，对于很长时间都运行在内核态的程序，gprof不适合。
2、gprof使用方法
假设C文件test.c内容如下：
#include
void func_print(void)
{
printf("123\b\b\b");
return;
}
int func_loop(int x, int y)
{
int i = 0;
int j = 0;
for (i = 0; i < x; i++)
{
for (j = 0; j < y; j++)
{
func_print();
printf("abc\b\b\b");
}
}
return x * y;
}
void my_print(int x, int y)
{
printf("[gprof]: x=%d, y=%d\n",x, y);
return;
}
void main(int argc, char*argv[])
{
int i = 0;
const int x = 10;
const int y = 20000;
for (i = 0; i < 2; i++)
{
func_loop(x, y);
}
my_print(x, y);
return;
}
2.1.编译
编译test.c时，需要增加-pg编译与链接选项，若要得到带注释的源码清单，则同时增加-g选项。执行编译，生成可执行程序test：
[root@HLZ gprof]# gcc -pg-g -o test test.c
[root@HLZ gprof]# ls
test test.c
2.2.运行
运行test，程序退出之后，会在该进程执行目录下产生gmon.out文件：
[root@HLZ gprof]# ./test
[gprof]: x=10, y=20000
[root@HLZ gprof]# ls
gmon.out test test.c
注：当前目录下若已有gmon.out文件，则其内容将被本次运行生成的统计信息覆盖。多次运行同一程序时，需将前一次的gmon.out改名。
2.3.分析
使用gprof来分析gmon.out文件时，需要把它和产生它的应用程序关联起来。通过gprof -b <进程文件名>gmon.out获取调用关系与执行时间信息：
[root@HLZ gprof]# gprof -b test gmon.out
Flat profile:
Each sample counts as 0.01seconds.
% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
100.00 0.01 0.01 2 5.00 5.00 func_loop
0.00 0.01 0.00 400000 0.00 0.00 func_print
0.00 0.01 0.00 1 0.00 0.00 my_print
Call graph
granularity: each sample hitcovers 4 byte(s) for 100.00% of 0.01 seconds
index % time self children called name
0.01 0.00 2/2 main [2]
[1] 100.0 0.01 0.00 2 func_loop [1]
0.00 0.00 400000/400000 func_print [3]
-----------------------------------------------
[2] 100.0 0.00 0.01 main [2]
0.01 0.00 2/2 func_loop [1]
0.00 0.00 1/1 my_print [4]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 400000/400000 func_loop [1]
[3] 0.0 0.00 0.00 400000 func_print [3]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 main [2]
[4] 0.0 0.00 0.00 1 my_print [4]
-----------------------------------------------
Index by function name
[1] func_loop [3] func_print [4] my_print
显然地，上半部分是函数调用次数与调用时间统计信息，下半部分是函数调用关系信息。
特别说明几个gprof常用的分析选项[读者可根据需要使用，本文不再演示]：
1) -m num或--min-count=num：不显示被调用次数小于num的函数；
2) -z或--display-unused-functions：显示没有被调用的函数（按照调用计数和累积时间计算）。
3）-b：不再输出统计图表中每个字段的详细描述。
4）-p：只输出函数的调用图（Call graph的那部分信息）。
5）-q：只输出函数的时间消耗列表。
6）-e
7）-E
8）-f
9）-F
10）-A：输出一个带注释的“源代码清单”，它会注释源码，指出每个函数的执行次数（需要在编译时加-g选项）。
* gprof更多选项，读者可以在linux的shell下执行gprof--help查看。
3、分析结果图形化
可以通过结合gprof2dot.py和dot工具，实现gprof分析结果的图形化输出。
3.1.gprof2dot.py
一个Python语言工具脚本，用于gmon.out生成dot文件。该脚本可以直接下载使用。如果想要显示全部的函数调用，可以 gprof2dot -n0 -e0，默认是n0.5，即影响小于5%的函数就不显示了。当然，这样图片会很乱，因为显示内容太多，可以 gprof2dot -n0 -e0 -s #-s选项表示不显示诸如模板，函数入口参数等等。
3.2.dot
dot工具通过安装graphviz获得，具体方法：
tar -zxvf graphviz-2.38.0.tar.gz -C .
cd graphviz-2.38.0
./configure
make
make install
3.3.图形化gprof分析结果方法
图形化gprof分析结果的语法：
gprof <进程文件>
图形格式也可以是png等格式。
[root@HLZ gprof]# gprof ./test ./gmon.out | ./gprof2dot.py -n0 -e0 | dot -Tjpg -o test.jpg
4、注意点
1） 程序必须正常退出（调用exit或从main中返回）才能生成统计信息。
如果你的程序是一个不会退出的服务程序，那就只有修改代码来达到目的。如果不想改变程序的运行方式，可以添加一个信号处理函数解决问题。可以采用注册信号，如在SIGUSR1信号处理函数中调用exit方法，来解决程序正常不会退出问题。
当使用kill -USR1
2） 调试多线程程序只能统计主线程的信息，即gmon.out只会生成进程主线程的函数调用信息；
3） 对于多进程，可以通过设置export GMON_OUT_PREFIX=gmon.out，使得进程退出后能够生成gmon.out.pid，避免文件同名而覆盖问题。
4） 使用ld链接时，需要用/lib/gcrt0.o代替crt0.o作为第一个input文件。
5） gprof只查看用户函数信息，不能对库函数进行查看。如果要调试libc库，链接时需要使用-lc_p代替-lc。