Как профилировать мое приложение на C++ на linux

Question

Я хотел бы профайл my C++ application on linux. Я хотел бы узнать, сколько времени мое приложение потратило на обработку ЦП и время, затраченное на блокирование IO/бездействия.

Я знаю, что есть инструмент для вызова профиля valgrind on linux. Но это ломает время, затрачиваемое на каждый метод, и это не дает мне общую картину того, сколько времени потрачено на обработку ЦП против простоя? Или есть способ сделать это с valgrind.

Answer 1

Я могу порекомендовать valgrindcallgrind в сочетании с KCacheGrind для визуализации. KCacheGrind позволяет легко увидеть, где находятся горячие точки.

Примечание: Это было слишком долго, так как я использовал его, поэтому я не уверен, что вы сможете получить время ожидания ввода-вывода. Возможно, в сочетании с iostat или pidstat вы сможете увидеть, где все время было потрачено.

Answer 2

Отъезд oprofile. Также для более подробной диагностики системного уровня попробуйте systemtap.

Answer 3

Инструменты лакей и/или helgrind в valgrind должны позволить вам сделать это.

Answer 4

callgrind - очень хороший инструмент, но я нашел OProfile для меня более «полным». Кроме того, это единственный, который позволяет вам указать модуль и/или источник ядра, чтобы глубже понять ваши узкие места. Предполагается, что выход может взаимодействовать с KCacheGrind, но у меня были проблемы с этим, поэтому вместо этого я использовал Gprof2Dot. Вы можете экспортировать свой callgraph в .png.

Edit:

OProfile смотрит на систему в целом, поэтому процесс будет просто:

[Установка OProfile]

opcontrol --init 
opcontorl --vmlinux=/path/to/vmlinux  (or --no-vmlinux) 
opcontrol --start 

[запустить приложение здесь]

opcontrol --stop (or opcontrol --shutdown [man for difference] 

затем, чтобы начать просмотр результатов, посмотрите страницу руководства на opreport

Answer 5

LTTng - хороший инструмент для полного профилирования системы.

Answer 6

Возможно, вы захотите ознакомиться с Zoom, который является намного более полированным и полнофункциональным, чем oprofile. и др.. Это стоит денег ($ 199), но вы можете получить бесплатную 30-дневную оценочную лицензию.

Answer 7

Если ваше приложение просто запускает «плоский выход» (то есть оно либо использует процессор, либо ожидает ввода-вывода), пока оно не выйдет, и нет других конкурирующих процессов, просто выполните time myapp (или, возможно, /usr/bin/time myapp, другой выход для встроенной оболочки).

Это поможет вам что-то вроде:

real 0m1.412s 
user 0m1.288s 
sys  0m0.056s 

В этом случае, пользователь + SYS (ядро) время счета для почти всех реального времени и есть только 0.068s неучтенных ... (вероятно, время, затраченное сначала загружать приложение и его поддерживающие библиотеки).

Однако, если вы должны были видеть:

real 0m5.732s 
user 0m1.144s 
sys  0m0.078s 

тогда ваше приложение потратил 4.51s не потребляя процессор и, предположительно, блокируется на IO. Какую информацию я думаю, что вы ищете.

Однако, когда этот простой метод анализа расщепляет является:

• приложения, которые ждут на таймер/часы или других внешних стимулов (например управляемых событиями GUI приложений). Не может различать время ожидания на часах и время ожидания на диске/сети.
• Многопоточные приложения, которые требуют немного больше размышлений об интерпретации чисел.

Answer 8

See this post.

And this post.

В принципе, между временем программа начинается и когда она заканчивается, он имеет стек вызовов. Во время ввода-вывода стек заканчивается системным вызовом. Во время вычисления он заканчивается типичной инструкцией.

В любом случае,, если вы можете опробовать стек случайным образом, вы можете точно увидеть, почему он тратит это время.

Единственная оставшаяся точка - тысячи образцов могут дать чувство уверенности, но они не скажут вам больше, чем 10 или 20 образцов.

Answer 9

google-perf-tools - гораздо более быстрая альтернатива callgrind (и она может генерировать выходные данные в том же формате, что и callgrind, поэтому вы можете использовать KCacheGrind).