C/C++性能分析工具

# 编译程序，加入gprof分析支持后缀
g++ -pg -o myCode myCode.cpp

# 运行程序（程序结束时会在当前目录下生成gmon.out文件）
./myCode

# 使用gprof分析gmon.out文件，并将结果输出到文本文件
gprof myCode gmon.out > gprof.txt

gprof报告通常包括一个Flat Profile （各函数的自身时间和累计时间）和一个Call Graph（函数调用关系图）

3）示例报告解析

bash 复制代码

Flat profile:

Each sample counts as 0.02 seconds.
%   cumulative   self              self     total
time   seconds   seconds  calls  Ts/call  Ts/call  name
12.34      0.14     0.14     123     0.00     0.14  function_A
...

通过上述示例，可以看出，function_A函数自身占用了0.12秒的CPU时间，占程序总运行时间的12.34%。

1.2 Valgrind 工具集

Valgrind 是一套功能强大的开源动态二进制分析和检测工具集，主要用于调试和性能分析。它本身包含多个工具，其中最经典的是用于内存检查的Memcheck 和用于性能分析的Callgrind。通过Valgrind工具，开发者可以检测内存泄漏、非法内存访问等问题，同时也可以收集程序运行时的详细性能数据。

1）Memcheck -- 内存检查工具

Memcheck工具专门用于检测内存相关的错误，例如内存泄漏、访问未初始化的内存、读写越界等。

机制：

它通过在模拟的CPU环境中运行程序，对每次内存访问进行检查，从而发现许多C/C++程序中常见的内存问题。当Memcheck发现问题时，会输出详细的错误信息，包括出错的内存地址、试图执行的非法操作类型，以及调用堆栈等，帮助开发者快速定位问题。

如何使用：

要使用Memcheck，只需在程序前加上valgrind --tool=memcheck即可运行。例如：

bash 复制代码

valgrind --tool=memcheck ./myCode

如果程序存在内存管理问题，Valgrind会在输出中高亮显示。例如，对于一段有内存泄漏的代码，Memcheck会在程序结束时给出泄漏报告

bash 复制代码

==12345== HEAP SUMMARY:
==12345==     in use at exit: 48 bytes in 1 blocks
==12345==   total heap usage: 1 allocs, 0 frees, 48 bytes allocated

==12345== LEAK SUMMARY:
==12345==    definitely lost: 48 bytes in 1 blocks
==12345==    indirectly lost: 0 bytes in 0 blocks
==12345==    possibly lost: 0 bytes in 0 blocks
==12345==    still reachable: 0 bytes in 0 blocks
==12345==    suppressed: 0 bytes in 0 blocks

上述输出表明程序在退出时有48字节、1块内存没有被释放。通过Memcheck工具，开发者能够轻松发现内存问题。

注意事项：

Memcheck 工具非常强大，但同时也存在开销。由于它需要对每条指令进行模拟检查，程序运行速度会变慢，一般只在开发测试阶段使用。

2）Callgrind -- 性能分析工具

Callgrind 工具用于性能分析，它可以记录程序运行时的函数调用信息、每个函数的执行次数、缓存命中率、分支预测失败率等细粒度性能数据。它通过动态分析生成一个名为**callgrind.out.<pid>**的输出文件，其中包含了丰富的性能统计信息.

如何使用：

bash 复制代码

valgrind --tool=callgrind ./myCode

输出类似如下文件：

bash 复制代码

callgrind.out.12345

使用callgrind_annotate命令进行查看

bash 复制代码

callgrind_annotate callgrind.out.12345

查看结果举例如下：

bash 复制代码

--------------------------------------------------------------------------------
Ir        file:myCode
--------------------------------------------------------------------------------
1,503,000  myCode.cpp:func2
      1,500  myCode.cpp:func1
     20,000  myCode.cpp:func3

上面例子可以看出func2占了大部分指令（或缓存）。

还可使用kcachegrind命令进行图形化查看（函数调用关系非常直观）

bash 复制代码

kcachegrind callgrind.out.12345

注意事项：

Callgrind 与Memcheck一样，同样存在运行开销。它模拟了CPU和内存层次结构，程序运行时可能比平时慢数十倍，一般也只在内部开发测试阶段使用。

1.3 perf -- Linux内核性能分析器

perf是Linux内核自带的一款强大的性能分析工具，能够利用CPU的硬件性能计数器来收集各种系统级性能数据。

1）机制

与gprof和Valgrind不同，perf 不需要对程序进行特殊编译或修改，它直接在运行的程序上进行采样，开销非常小，适合在生产环境中对系统进行实时分析。perf可以分析CPU使用率、缓存命中率、分支预测失败、指令执行数等多种指标，从而帮助开发者全面掌握程序的性能特征。

2）如何使用

使用perf分析程序通常包括"记录"和"报告"两个阶段

bash 复制代码

# 1. 使用perf record运行程序并记录性能数据
perf record ./myCode

# 2. 程序运行结束后，使用perf report查看分析报告
perf report

perf record 指令，默认情况下，perf会以一定的频率对指令指针进行采样，记录调用栈等信息。当程序结束时，使用perf report 可以查看汇总的报告，其中列出了热点函数及其占用的CPU时间百分比。

3）高级功能

例如，可以使用perf top实时查看当前系统的热点函数，类似top命令但针对性能数据。perf annotate可以将采样数据注释到源代码的每条指令上，显示每条指令执行的次数，帮助定位具体的性能瓶颈行。

1.4 Visual Studio Profiler

Visual Studio Profiler是微软Visual Studio集成开发环境（IDE）中内置的性能分析工具，用于Windows平台上的C++应用程序。

1）机制

VS Profiler提供了一套完整的性能诊断功能，包括CPU使用分析、内存分配分析、线程分析等，可以帮助开发者快速定位性能瓶颈。直接集成在IDE中，使用Visual Studio Profiler无需离开熟悉的开发环境，非常适合Windows开发者使用。

2）如何使用

**启用性能分析：**在Visual Studio中，选择"调试"菜单下的"性能探查器"（Performance Profiler）选项，或直接按快捷键<Alt+F2>打开，进入性能分析模式。
**选择分析类型：**在弹出的性能探查器窗口中，可以选择要进行的分析类型，例如"CPU使用"、"Instrumentation（插桩）"。可以根据需要勾选或取消勾选某些选项，例如同时启用CPU和内存分析，或者只关注CPU。
**运行分析：**点击启动按钮运行程序。Profiler会自动在后台收集性能数据。开发者可以像平时一样运行程序，执行各种操作以触发不同的代码路径。
查看结果： 程序运行结束后，Visual Studio会显示性能报告。开发者可以在IDE中直接查看函数调用列表 、调用树 、时间线等视图。通过这些视图，可以找到耗时最长的函数，展开调用树查看上下文，或者定位到具体的代码行。

3）示例报告解析

Visual Studio Profiler的输出非常直观。例如，在CPU使用报告中，会列出每个函数的总CPU时间 和自身时间。（以下输出结果仅展示一个模板例子，并不精确）

Name	Module	Total CPU [ms, %]	Self CPU [ms, %]
CpuDemo.Program.FuncA	CpuDemo.exe	840 ms, 84.0%	210 ms, 21.0%
System.Math.Sqrt	System.Private.CoreLib.dll	330 ms, 33.0%	330 ms, 33.0%
System.Math.Log	System.Private.CoreLib.dll	300 ms, 30.0%	300 ms, 30.0%
CpuDemo.Program.Main	CpuDemo.exe	850 ms, 85.0%	~0 ms, ~0%
CpuDemo.Program.FuncB	CpuDemo.exe	~0 ms, ~0%	~0 ms, ~0%

1.5 Google Performance Tools (gperftools)

Google Performance Tools (gperftools) 是Google开源的一套性能分析工具集，主要用于C++程序的CPU性能和内存使用分析。它包括几个核心工具：一个高速的线程缓存malloc实现（TCMalloc ）、一个CPU分析器（CPU Profiler ）和一个内存堆分析器（Heap Profiler ）。gperftools的特点是高性能 和易用性，特别适合多线程和大型C++项目。

1）CPU Profiler

CPU Profiler可以对程序进行采样式的CPU性能分析。与gprof不同，它不需要重新编译程序，而是通过链接其库并在运行时启动/停止分析来实现。

它会以一定的频率对调用栈进行采样，记录程序执行过程中各个函数的运行时间分布。生成的分析数据可以使用pprof 工具进行可视化查看，类似于火焰图（Flame Graph）的形式。

如何使用：

使用gperftools的CPU分析器，需要在编译和链接时加入gperftools库，并在代码中显式启动/停止分析。

cpp 复制代码

#include <gperftools/profiler.h>

int main() {
    // 启动CPU性能分析
    ProfilerStart("cpu_profile.prof");

    // ... 需要分析的代码 ...

    // 停止CPU性能分析
    ProfilerStop();

    return 0;
}

编译时需要链接gperftools的Profiler库：

bash 复制代码

g++ -o myCode myCode.cpp -lprofiler

运行后，会生成一个名为cpu_profile.prof的文件。使用pprof工具可以查看分析结果

bash 复制代码

pprof --text myCode ./cpu_profile.prof

2）Heap Profiler

Heap Profiler 是gperftools中用于分析堆内存使用的工具。它可以帮助开发者了解程序在运行时的内存分配情况，找出内存泄漏 和内存热点（频繁分配/释放的对象）。Heap Profiler通过替换默认的malloc/free实现，在每次分配/释放内存时记录调用栈和大小，从而生成一份详细的内存使用报告。

如何使用：

使用Heap Profiler 需要在代码中包含**<gperftoos/heap-profiler.h>**并在分析开始和结束处调用相应的函数。

bash 复制代码

#include <gperftools/heap-profiler.h>

int main() {
    // 启动内存分析
    HeapProfilerStart("heap_profile");

    // ... 需要分析的代码 ...

    // 停止内存分析并生成报告
    HeapProfilerStop();

    return 0;
}

编译时同样需要链接Heap Profiler库：

bash 复制代码

g++ -o myCode myCode.cpp -ltcmalloc

程序运行结束后，Heap Profiler会生成一系列以.heap为后缀的文件，例如heap_profile.001.heap、heap_profile.002.heap等，每个文件对应一个快照。可以使用pprof来汇总这些快照并生成最终报告：

bash 复制代码

pprof --text --base=myCode ./heap_profile.*.heap

三、一些注意事项

在使用上述性能分析工具时，开发者可能会遇到一些常见的问题，例如：

3.1 编译优化的影响

不同的性能分析工具对编译优化的容忍度不同。例如，gprof需要编译时插入统计代码，因此如果使用**-O2**等优化选项编译，可能会丢失一些分析信息。相反，像perf这样的采样工具在优化代码上才能给出有意义的结果。使用工具时应了解其对编译选项的要求，并相应地调整配置。

3.2 分析工具本身的开销

某些工具（如Valgrind）本身会显著降低程序运行速度。如果分析过程中程序运行变慢，开发者可能误以为是性能问题而浪费时间调试。实际上，这是工具开销导致的。因此，在分析时还应注意区分真正的性能问题和工具带来的性能影响。