C++性能分析工具gperftools安装教程与使用案例分析

news2024/12/24 0:07:55

目录

  • 1 什么是gperftools?
  • 2 gperftools安装流程
  • 3 gperftools使用案例

1 什么是gperftools?

gperftools是Google Performance Tools的简称,是由谷歌开发的一套性能分析工具。它主要用于帮助开发人员进行性能分析和优化,使他们能够更好地了解其程序的性能瓶颈并进行有效的优化。gperftools包含了多个工具,其中最知名的是CPU ProfilerHeap ProfilerCPU Profiler可以帮助开发人员分析程序的CPU使用情况,找出可能的性能瓶颈;而Heap Profiler则用于检测程序中的内存泄漏和内存占用情况。除了这些主要工具外,gperftools还包含了一些其他有用的工具和库,如库的跟踪器、线程检查器和动态符号化工具等,都有助于开发人员更好地理解和优化其程序的性能。

在这里插入图片描述

2 gperftools安装流程

按照以下步骤安装:

  • 命令行安装依赖项
    sudo apt install autoconf automake libtool graphviz
    
    其中gperftools使用graphviz将代码性能分析结果进行图形化显示。graphviz是一个由 AT&T 实验室开发的开源工具包,用于绘制 DOT 语言脚本描述的图形
  • 源码安装依赖项
    gperftools在 64 位操作系统下需要libunwind库的支持,libunwind提供了可用于分析程序调用栈的 API
    wget https://github.com/libunwind/libunwind/releases/download/v1.6.2/libunwind-1.6.2.tar.gz
    tar -zxvf libunwind-1.6.2.tar.gz
    cd libunwind-1.6.2
    ./configure
    make -j 8
    sudo make install
    
  • 源码安装gperftools
    git clone https://github.com/gperftools/gperftools.git
    cd gperftools
    ./autogen.sh
    ./configure
    make -j 8
    sudo make install
    
    注意这里需要使用gcc-7以上的编译器,否则会报错configure: error: *** A compiler with support for C++17 language features is required.
  • 刷新动态库文件
    sudo ldconfig
    
    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。
  • 测试安装
    终端输入
    pprof
    
    返回以下帮助文档说明安装成功
    Options:
       --cum               Sort by cumulative data
       --base=<base>       Subtract <base> from <profile> before display
       --interactive       Run in interactive mode (interactive "help" gives help) [default]
       --seconds=<n>       Length of time for dynamic profiles [default=30 secs]
       --add_lib=<file>    Read additional symbols and line info from the given library
       --lib_prefix=<dir>  Comma separated list of library path prefixes
       --no_strip_temp     Do not strip template arguments from function names
    
    Reporting Granularity:
       --addresses         Report at address level
       --lines             Report at source line level
       --functions         Report at function level [default]
       --files             Report at source file level
    
    Output type:
       --text              Generate text report
       --stacks            Generate stack traces similar to the heap profiler (requires --text)
       --callgrind         Generate callgrind format to stdout
       --gv                Generate Postscript and display
       --evince            Generate PDF and display
       --web               Generate SVG and display
       --list=<regexp>     Generate source listing of matching routines
       --disasm=<regexp>   Generate disassembly of matching routines
       --symbols           Print demangled symbol names found at given addresses
       --dot               Generate DOT file to stdout
       --ps                Generate Postscript to stdout
       --pdf               Generate PDF to stdout
       --svg               Generate SVG to stdout
       --gif               Generate GIF to stdout
       --raw               Generate symbolized pprof data (useful with remote fetch)
       --collapsed         Generate collapsed stacks for building flame graphs
                           (see http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html)
    

3 gperftools使用案例

使用以下的测试代码

#include <gperftools/profiler.h>
#include <stdio.h>
void func1() {
  int i = 0;
  int j = 0;
  for (i = 0; i < 1000; i++) {
    for (j = 0; j < 100000; j++) {
      ;
    }
  }
}
void func2() {
  int i = 0;
  int j = 0;
  for (i = 0; i < 200; i++) {
    for (j = 0; j < 100000; j++) {
      ;
    }
  }
}
void func3() {
  int i = 0;
  int j = 0;
  for (i = 0; i < 300; i++) {
    for (j = 0; j < 100000; j++) {
      ;
    }
  }
}
void func4() {
  func1();
  func2();
  func3();
}
int main() {
  ProfilerStart("my.prof"); // 指定所生成的profile文件名
  func4();
  ProfilerStop(); // 结束profiling
}

接着按以下步骤进行

  • 编译代码
    gcc -o demo demo.c -lprofiler -lunwind
    
    如果是CMakeLists编译,则需要链接到库
    target_link_libraries(${FileName}
    	profiler	
    )
    
  • 运行代码并生成报告
    pprof --pdf ./demo my.prof > output.pdf
    
  • 查看报告

在这里插入图片描述

可以看到性能瓶颈在func1


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