perf+gprof+gprof2dot+graphviz进行性能分析热点

• perf分析热点代码

perf是linux的一款性能分析工具
perf list            ;;列出平台中perf支持的事件命令
sudo perf timechart record python conv2d.py   ;;各种统计信息图形化
sudo perf timechart   ;;再执行，就会产生csv图形文件

perf top -e cycles:pp        ;;采样数据，其中有四个级别  0--无精度保证  p--采样指令和触发性能事件之间的偏差为常数 pp--偏差尽量趋于零  ppp--偏差必须为零
perf record -e cpu-clock ./test ;;结合report命令找出热点函数
perf record -F 50000 -e cpu-clock ./test   ;;指定频率
perf stat -r 10 ./test        ;;执行10次求均值
perf record -g -e cpu-clock ./test    ;;调用关系显示
perf report            ;;可多次回车选择不同的项观看，如图，第一个选项是对应热点的汇编代码

perf stat ./test   ;;显示程序的cpu、预取、cache miss等
perf record -e cpu-clock python cnn.py         ;;使用python执行卷积神经网络cnn.py
perf report    ;;显示出来，回车再回车

• 作图显示热点图
  

请确保系统安装python、gprof2dot、graphviz软件包

Ubuntu：

$sudo apt-get install python graphviz
$sudo pip install gprof2dot
centos/redhat/fedora：
$yum install python graphviz gprof2dot

以程序test.c为例进行演示

1.创建C文件  test.c

void longa() 
 { 
   int i,j; 
   for(i = 0; i < 1000000; i++)//循环1百万次
 	  j=i;  
 } 
 void foo2() 
 { 
   int i; 
   for(i=0 ; i < 10; i++) 
        longa(); 
 } 
 void foo1() 
 { 
   int i; 
   for(i = 0; i< 100; i++) 
      longa(); 
 } 
 int main(void) 
 { 
   foo1(); 
   foo2(); 
 }

2. 终端执行命令, -pg参数产生供gprof剖析用的可执行文件(会在每个function call 插入一个_mcount的routine 功能)  -g参数产生供gdb调试用的可执行文件。更多GCC参数可见这篇博客http://blog.chinaunix.net/uid-21411227-id-1826747.html

$ gcc -pg -g -o test test.c
3.接着执行  ./test ，会在当前目录下默认生成 gmon.out
$./test
4.执行以下命令，生成图片output.png
$ gprof ./test  | gprof2dot -n0 -e0 | dot -Tpng -o output.png

查看图片，效果图如下：可以看到函数调用的百分比和次数，以及热点线路

对于Python程序，若想要构图可以使用以下方法，需要安装graphviz，根据情况修改gprof2dot.py路径，以Ubuntu为列：
$sudo apt-get install graphviz
$python -m cProfile -o output.pstats simple_conv2d.py
$python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/gprof2dot.py -f pstats output.pstats | dot -Tpng -o profiling_results.png

• 参考文献
  http://www.tuicool.com/articles/UrQvqa
  http://www.51testing.com/html/97/13997-79952.html