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动态执行流程分析和性能瓶颈分析的利器——gperftools的Cpu Profiler

编程日记 2024-12-08 02:40:00

在《动态执行流程分析和性能瓶颈分析的利器——valgrind的callgrind》中，我们领略了valgrind对流程和性能瓶颈分析的强大能力。本文将介绍拥有相似能力的gperftools的Cpu Profiler。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）

我们依然以callgrind一文中的例子为例

#include <thread>
#include <unistd.h>class base {
public:virtual void calc_num() = 0;
public:void add_num () {n++;}
protected:unsigned long long n;
};class inheritA final :public base
{
public:void calc_num() {n = _calc();}
private:unsigned long long _calc() {return 0;}
};class inheritB final :public base
{
public:void calc_num() {n = 0;}
};void thread_routine(base* obj_ptr) {while (true) {obj_ptr->calc_num();obj_ptr->add_num();}
}int main() {base* t1_data = new inheritA;std::thread t1(thread_routine, t1_data);t1.detach();base* t2_data = new inheritB;std::thread t2(thread_routine, t2_data);t2.detach();sleep(10);return 0;
}

这段代码启动了两个线程，分别执行inheritA和inheritB的calc_num和add_num方法。其中calc_num被inheritA和inheritB分别实现，add_num则是其基类base实现的。

我们使用如下指令编译

g++ cpu_profiler.cpp -g -ltcmalloc_and_profiler -lpthread -std=c++11 -o cpu_profiler

这次我们主要链接了profiler和tcmalloc，官方文档上说只要链接profiler就行，但是经过我测试，必须要同时链接这两个库才可以使用下面的方式去分析

CPUPROFILE=cpu_perf.prof ./cpu_profiler

这样在当前目录下产生了cpu_perf.prof文件。对于这个文件，我们还需要使用pprof去分析

pprof --text ./cpu_profiler cpu_perf.prof

上面指令指出使用text形式输出

Using local file ./cpu_profiler.
Using local file cpu_perf.prof.
Total: 1919 samples726  37.8%  37.8%     1919 100.0% thread_routine725  37.8%  75.6%      725  37.8% base::add_num220  11.5%  87.1%      307  16.0% inheritA::calc_num161   8.4%  95.5%      161   8.4% inheritB::calc_num87   4.5% 100.0%       87   4.5% inheritA::_calc0   0.0% 100.0%     1919 100.0% __GI___clone0   0.0% 100.0%     1919 100.0% start_thread0   0.0% 100.0%     1919 100.0% std::__invoke0   0.0% 100.0%     1919 100.0% std::__invoke_impl0   0.0% 100.0%     1919 100.0% std::error_code::default_error_condition0   0.0% 100.0%     1919 100.0% std::thread::_Invoker::_M_invoke0   0.0% 100.0%     1919 100.0% std::thread::_Invoker::operator0   0.0% 100.0%     1919 100.0% std::thread::_State_impl::_M_run

需要注意的是，这段不是调用堆栈，而是各个操作自身耗时的排序。

为了更直观的表达流程，我们可以使用callgrind方式输出分析结果

pprof --callgrind ./cpu_profiler cpu_perf.prof > cpu_perf.out

然后使用kcachegrind可视化去查看

kcachegrind cpu_perf.out

可以发现gperftools并没有像valgrind区分线程，而将所有线程的调用过程在一个大过程中体现出来。比如thread_routine的下游分别是inheritA的calc_num和inheritB的calc_num，而在一个线程中，是不可能同时调用到这两个过程。

图中数据的解决和valgrind产生的结果是类似的。self列代表自身耗时，我们看到thread_routine和base::add_num这两个函数自身占用的CPU是最高的，这往往是我们程序优化关注的重点。

我们看一个实际的例子

#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
#include <thread>  
#include <iostream>void thread_routine(unsigned long long n) {while (true) {const int array_size = 4 * 1024 * 1024;char buf[array_size] = {0};sprintf(buf, "%lu\n", n++);printf(buf);}   
}int main() {std::thread t(thread_routine, 0); t.detach();sleep(10);    return 0;  
}

这段代码打印出不停自增的数字，如果数字越大，我们可以认为性能越高。最终上面的程序打印到42310。

使用Cpu Profiler分析它结果如下图

图中显示memset函数自身耗时最长，基本占用了整个程序的CPU资源。我们查看代码，发现其8~9行申请了4M的空间，并且将其设置为空。如何优化呢？我们可以将其空间变小，使得memset操作空间减少以提高性能。我们将空间改成32字节。其执行结果到1640773，是之前方案（42310）38倍。

这个时候，我们再看下其执行流程

可以发现，其主要耗时在“往设备上写”这个操作上了。

最后提一句，如果不能修改待分析程序的链接库，则可以使用下面指令来分析

LD_PRELOAD="/usr/local/lib/libprofiler.so" CPUPROFILE=cpu_perf.prof ./cpu_profiler

https://www.dkcj.cn/info/30866.html

动态执行流程分析和性能瓶颈分析的利器——gperftools的Cpu Profiler

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