关于gperftools

gperftools是Google提供的一套工具，其中的一个功能是CPU profiler，用于分析程序性能，找到程序的性能瓶颈。

 

安装

gperftools：http://code.google.com/p/gperftools/downloads/list

libunwind：http://download.savannah.gnu.org/releases/libunwind/

64位操作系统需要安装libunwind，官方推荐版本是libunwind-0.99-beta

安装过程：./configure [--disable-shared] && make && make install

Graphviz是一个由AT&T实验室启动的开源工具包，用于绘制DOT语言脚本描述的图形，gperftools依靠此工具生成图形分析结果。

安装命令：yum install graphviz

 

用法

1.目标程序中引入头文件<google/profiler.h>，链接libprofiler库，64位操作系统同时链接libunwind库，在需要分析代码的起点和终点调用ProfilerStart()函数和ProfilerStop()函数

2.编译链接，运行程序

 

分析输出

pprof脚本用于分析profile文件并输出结果，包括文本和图形两种输出风格。

例如：demo是目标程序，my.prof是profile文件

生成文本风格结果：pprof --text ./demo my.prof > profile.txt

生成图形风格结果：pprof --pdf ./demo my.prof > profile.pdf

 

对于一个函数的CPU使用时间分析，分为两个部分：

1.整个函数消耗的CPU时间，包括函数内部其他函数调用所消耗的CPU时间

2.不包含内部其他函数调用所消耗的CPU时间（内联函数除外）

关于文本风格输出结果

序号	说明
1	分析样本数量（不包含其他函数调用）
2	分析样本百分比（不包含其他函数调用）
3	目前为止的分析样本百分比（不包含其他函数调用）
4	分析样本数量（包含其他函数调用）
5	分析样本百分比（包含其他函数调用）
6	函数名

 

关于图形风格输出结果

1.节点

每个节点代表一个函数，节点数据格式：

Class Name Method Name local (percentage) of cumulative (percentage)

local时间是函数直接执行的指令所消耗的CPU时间（包括内联函数）；性能分析通过抽样方法完成，默认是1秒100个样本，一个样本是10毫秒，即时间单位是10毫秒；

cumulative时间是local时间与其他函数调用的总和；

如果cumulative时间与local时间相同，则不打印cumulative时间项。

2.有向边

调用者指向被调用者，有向边上的时间表示被调用者所消耗的CPU时间

 

示例

代码如下，可以看出，CPU消耗集中在func1()和func2()两个函数，func2()消耗时间约为func1()的两倍。

#include <google/profiler.h>
#include <iostream>
using namespace std;
void func1() {
    int i = 0;
    while (i < 100000) {
        ++i;
    }  
}
void func2() {
    int i = 0;
    while (i < 200000) {
        ++i;
    }  
}
void func3() {
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        func1();
        func2();
    }  
}
int main(){
    ProfilerStart("my.prof"); // 指定所生成的profile文件名
    func3();
    ProfilerStop(); // 结束profiling
    return 0;
}

 

然后编译链接运行，使用pprof生成分析结果

g++ -o demo demo.cpp -lprofiler -lunwind
pprof --text ./demo my.prof > output.txt
pprof --pdf ./demo my.prof > output.pdf

查看分析结果，程序是122个时间样本，其中，func1()是40个时间样本，约为400毫秒；func2()是82个时间样本，约为820毫秒。

Total: 122 samples 82 67.2% 67.2% 82 67.2% func2 40 32.8% 100.0% 40 32.8% func1 0 0.0% 100.0% 122 100.0% __libc_start_main 0 0.0% 100.0% 122 100.0% _start 0 0.0% 100.0% 122 100.0% func3 0 0.0% 100.0% 122 100.0% main