性能分析

    性能分析的目的是为了找出“热点”，进而消除热点提高整体效率。只有找到那些最常被执行的20%代码，才能做到有的放矢。本文结合自己的使用经验介绍几个分析工具，并浅谈自己对程序优化的看法。

Opcontrol系列工具在Linux下普遍存在，支持基于时间和计时器两种方式的分析,进一步介绍可参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pow-oprofile/。但是在虚拟机环境中，默认事件都不被支持，只能使用计时器方式，设置方式如下：

opcontrol --deinit

rm -f /root/.oprofile/daemonrc

modprobe oprofile timer=1 

另外，Opcontrol还是一个全局的性能分析工具，所以在虚拟机下分析结果不准确（根据我最近使用经验得来的，有可能是我使用方式的问题）。

    gperftools包括高性能的内存分配器实现--TCMalloc，堆分析，堆检测，CPU分析工具，具体介绍见：。TCMalloc可以在多线程环境下高效管理内存，还可以归还空闲的内存归还给操作系统（通过调用madvise）；对于需要大量动态申请内存且长期运行的服务，可以提高其效率和稳定性。用堆检测工具可以检测内存泄露，CPU分析工具可以分析性能热点，具体介绍可参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-googleperf/index.html。

    VS2010集成开发环境（高级版及以上）包括了性能分析工具，可以进行如下几种分析：采样，检测，.NET内存分配，并发，介绍见：http://www.cnblogs.com/smark/archive/2011/10/12/2208039.html。

    最后来总结下，如果是在Linux下，物理机推荐使用Opcontrol，虚拟机推荐使用gperftools（可以顺带检测内存泄露和堆分析）；vs2010性能分析工具很强大，也比较方便，并且有独到之处--并发分析。性能分析工具有误差，需要多做几次取平均结果；特别注意代码中的sleep语句，位置是否合适，sleep长短是否合适。

    很多人可能都知道过早优化是“万恶之源“，但是很难准确的判断是不是在过早优化。对于可以预见的性能热点，在设计时采用高效的算法或者牺牲一些可读性、增加点复杂度来提高效率，可能无可厚非；对于拿不准的性能热点，为了优化而提高复杂度，那就得不偿失了。程序集成测试后，做性能分析是十分有必要的，即使你没时间去针对热点进一步优化，可以使得你掌握程序的整体资源消耗情况，可以培养你的分析功底以便更准确的判断是不是在过早优化。