使用gprof和oprofile查找性能瓶颈

使用gprof和oprofile查找性能瓶颈

有些时候，我们特别关注程序的性能，特别是底层软件，比如驱动程序、OS等。为了更好的优化程序性能，我们必须找到性能瓶颈点，“好钢用在刀刃上”才能取得好的效果，否则可能白做工作。为了找到关键路径，我们可以使用profilng技术，在linux平台上，我们可以使用gprof和oprofile工具。

• gprof是GNU工具之一，它在编译的时候在每个函数的出入口加入了profiling的代码，运行时统计程序在用户态的执行信息，可以得到每个函数的调用次数、执行时间、调用关系等信息，简单易懂。适合于查找用户级程序的性能瓶颈，对于很多时间都在内核态执行的程序，gprof不适合。 
• oprofile也是一个开源的profiling工具，它使用硬件调试寄存器来统计信息，进行 profiling的开销比较小，而且可以对内核进行profiling。它统计的信息非常的多，可以得到cache的缺失率，memory的访存信息， 分支预测错误率等等，这些信息gprof是得不到的，但是对于函数调用次数，它是不能够得到的。。 

    简单来说，gprof简单，适合于查找用户级程序的瓶颈，而oprofile稍显复杂，但是得到的信息更多，更适合调试系统软件。
    我们以编译运行hello.c为例，来说明如何使用这两个工具，这里不解释具体结果的含义，要想详细了解每个结果代表什么意思，可以看一下参考资料中官方站点上的doc信息，里面会给你详尽的解释。

gprof Quick Start

    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。

1. 使用 -pg 选项来编译hello.c，如果要得到带注释的源码清单，则需要增加 -g 选项。运行： gcc -pg -g -o hello hello.c 
2. 运行应用程序： ./hello  会在当前目录下产生gmon.out文件 
3. 使用gprof来分析gmon.out文件，需要把它和产生它的应用程序关联起来： 
   1. gprof hello gmon.out -p 得到每个函数占用的执行时间 
   2. gprof hello gmon.out -q 得到call graph，包含了每个函数的调用关系，调用次数，执行时间等信息。 
   3. gprof hello gmon.out -A 得到一个带注释的“源代码清单”，它会注释源码，指出每个函数的执行次数。这需要在编译的时候增加 -g选项。 

oprofile Quick Start

    oprofile是sourceforge上面的一个开源项目，在2.6内核上带有这个工具，好像只有smp系统才有。比较老的系统，需要自己安装，重新编译内核。
    oprofile是一套工具，分别完成不同的事情。

op_help：  列出所有支持的事件。
opcontrol：设置需要收集的事件。
opreport： 对结果进行统计输出。
opannaotate：产生带注释的源/汇编文件，源语言级的注释需要编译源文件时的支持。
opstack：    产生调用图profile，但要求x86/2.6的平台，并且linux2.6安装了call-graph patch
opgprof：    产生如gprof相似的结果。
oparchive：  将所有的原始数据文件收集打包，可以到另一台机器上进行分析。
op_import：  将采样的数据库文件从另一种abi转化成本地格式。

    运行oprofile需要root权限，因为它要加载profile模块，启动oprofiled后台程序等。所以在运行之前，就需要切换到root。

1. opcontrol --init  加载模块，mout /dev/oprofile 创建必需的文件和目录 
2. opcontrol --no-vmlinux 或者 opcontrol --vmlinux=/boot/vmlinux-`uname -r` 决定是否对kernel进行profiling 
3. opcontrol --reset 清楚当前会话中的数据 
4. opcontrol --start 开始profiling 
5. ./hello 运行应用程序，oprofile会对它进行profiling 
6. opcontrol --dump 把收集到的数据写入文件 
7. opcontrol --stop 停止profiling 
8. opcotrol -h 关闭守护进程oprofiled 
9. opcontrol --shutdown 停止oprofiled
10. opcontrol --deinit 卸载模块 

常用的是3→7这几个过程，得到性能数据之后，可以使用opreport, opstack, opgprof, opannotate几个工具进行分析，我常用的是opreport, opannotate进行分析。

1. opreport使用 http://oprofile.sourceforge.net/doc/opreport.html
2. opannotate使用 http://oprofile.sourceforge.net/doc/opannotate.html 
3. opgprof使用 http://oprofile.sourceforge.net/doc/opgprof.html 

最常用的是opreport，这个可以给出image和symbols的信息，比如我想得到每个函数的执行时间占用比例等信息，用来发现系统性能瓶颈。opannotate可以对源码进行注释，指出哪个地方占用时间比较多。常用命令如下：

• opreport -l /bin/bash --exclude-dependent --threshold 1 , 用来发现系统瓶颈。
  指定查看/bin/bash的profiling信息，占用总体执行时间1%以上的函数列表
• opannotate --source --output-dir=annotated /usr/local/oprofile-pp/bin/oprofiled 
• opannotate --source --base-dirs=/tmp/build/libfoo/ --search-dirs=/home/user/libfoo/ --output-dir=annotated/ /lib/libfoo.so 

网络资源

1. gprof 用户手册 http://sourceware.org/binutils/docs-2.17/gprof/index.html
2. oprofile官方站点 http://oprofile.sourceforge.net/
3. 使用 GNU profiler 来提高代码运行速度 http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-gnuprof.html 
4. 使用 OProfile for Linux on POWER 识别性能瓶颈  http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pow-oprofile/

转自：http://hujw0710.blog.163.com/blog/static/8797282200952324755785/