分类： LINUX
2009-01-07 16:10:03
gprof使用介绍
gprof介绍
gprof是GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”，包括每个函数的调用次数，每个函数消耗的处理器时间。也可以显示“调用图”，包括函数的调用关系，每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”，是程序源代码的一个复本，标记有程序中每行代码的执行次数。
为gprof编译程序
在编译或链接源程序的时候在编译器的命令行参数中加入“-pg”选项，编译时编译器会自动在目标代码中插入用于性能测试的代码片断，这些代码在程序在运行时采集并记录函数的调用关系和调用次数，以及采集并记录函数自身执行时间和子函数的调用时间，程序运行结束后，会在程序退出的路径下生成一个gmon.out文件。这个文件就是记录并保存下来的监控数据。可以通过命令行方式的gprof或图形化的Kprof来解读这些数据并对程序的性能进行分析。另外，如果想查看库函数的profiling，需要在编译是再加入“-lc_p”编译参数代替“-lc”编译参数，这样程序会链接libc_p.a库，才可以产生库函数的profiling信息。如果想执行一行一行的profiling，还需要加入“-g”编译参数。
例如如下命令行：
gcc -Wall -g -pg -lc_p example.c -o example
执行gprof
执行如下命令行，即可执行gprof：
gprof OPTIONS EXECUTABLE-FILE gmon.out BB-DATA [YET-MORE-PROFILE-DATA -FILES...] [> OUTFILE]
gprof产生的信息
% the percentage of the total running time of the
time program used by this function.
函数使用时间占所有时间的百分比。
cumulative a running sum of the number of seconds accounted
seconds for by this function and those listed above it.
函数和上列函数累计执行的时间。
self the number of seconds accounted for by this
seconds function alone. This is the major sort for this
listing.
函数本身所执行的时间。
calls the number of times this function was invoked, if
this function is profiled, else blank.
函数被调用的次数
self the average number of milliseconds spent in this
ms/call function per call, if this function is profiled,
else blank.
每一次调用花费在函数的时间microseconds。
total the average number of milliseconds spent in this
ms/call function and its descendents per call, if this
function is profiled, else blank.
每一次调用，花费在函数及其衍生函数的平均时间microseconds。
name the name of the function. This is the minor sort
for this listing. The index shows the location of
the function in the gprof listing. If the index is
in parenthesis it shows where it would appear in
the gprof listing if it were to be printed.
函数名
O.S 使用Gnu gprof进行Linux平台下的程序分析
Gprof 简介:
Gprof功能：打印出程序运行中各个函数消耗的时间，可以帮助程序员找出众多函数中耗时最多的函数。产生程序运行时候的函数调用关系，包括调用次数，可以帮助程序员分析程序的运行流程。
有了函数的调用关系，这会让开发人员大大提高工作效率，不用费心地去一点点找出程序的运行流程，这对小程序来说可能效果不是很明显，但对于有几万，几十万代码量的工程来说，效率是毋庸置疑的！而且这个功能对于维护旧代码或者是分析Open Source来说那是相当诱人的，有了调用图，对程序的运行框架也就有了一个大体了解，知道了程序的“骨架“，分析它也就不会再那么茫然，尤其是对自己不熟悉的代码和Open Source。费话不多说了，让我们开始我们的分析之旅吧！
Gprof 实现原理：
通过在编译和链接你的程序的时候（使用 -pg 编译和链接选项），gcc 在你应用程序的每个函数中都加入了一个名为mcount ( or “_mcount” , or “__mcount” , 依赖于编译器或操作系统)的函数，也就是说你的应用程序里的每一个函数都会调用mcount, 而mcount 会在内存中保存一张函数调用图，并通过函数调用堆栈的形式查找子函数和父函数的地址。这张调用图也保存了所有与函数相关的调用时间、调用次数等等的所有信息。
Gprof基本用法：
1． 使用 -pg 编译和链接你的应用程序。
2． 执行你的应用程序使之生成供gprof 分析的数据。
3． 使用gprof 程序分析你的应用程序生成的数据。
Gprof 简单使用：
让我们简单的举个例子来看看Gprof是如何使用的。
1．打开linux终端。新建一个test.c文件，并生用-pg 编译和链接该文件。
test.c 文件内容如下：
引文:
#include "stdlib.h"
void a(){
printf("\t\t+---call a() function\n");
}
void c(){
printf("\t\t+---call c() function\n");
}
int b() {
printf("\t+--- call b() function\n");
a();
c();
return 0;
}
int main(){
printf(" main() function()\n");
b();
}
命令行里面输入下面命令，没加-c选项，gcc 会默认进行编译并链接生成a.out:
引文:
[linux /home/test]$gcc -pg test.c
如果没有编译错误，gcc会在当前目录下生成一个a.out文件，当然你也可以使用 –o 选项给生成的文件起一个别的名字，像 gcc –pg test.c –o test , 则gcc会生成一个名为test的可执行文件,在命令行下输入[linux /home/test]$./test , 就可以执行该程序了，记住一定要加上 ./ 否则程序看上去可能是执行，可是什么输出都没有。
2．执行你的应用程序使之生成供gprof 分析的数据。 命令行里面输入:
引文:
[linux /home/test]$a.out
main() function()
+--- call b() function
+---call a() function
+---call c() function
[linux /home/test]$
你会在当前目录下看到一个gmon.out 文件， 这个文件就是供gprof 分析使用的。
3．使用gprof 程序分析你的应用程序生成的数据。
命令行里面输入:
引文:
[linux /home/test]$ gprof -b a.out gmon.out | less
由于gprof输出的信息比较多，这里使用了 less 命令，该命令可以让我们通过上下方向键查看gprof产生的输出，| 表示gprof -b a.out gmon.out 的输出作为 less的输入。下面是我从gprof输出中摘抄出的与我们有关的一些详细信息。
引文:
Flat profile:
Each sample counts as 0.01 seconds.
no time accumulated
% cumulative self self total
time seconds seconds calls Ts/call Ts/call name
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 a
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 b
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 c
Call graph
granularity: each sample hit covers 4 byte(s) no time propagated
index % time self children called name
0.00 0.00 1/1 b [2]
[1] 0.0 0.00 0.00 1 a [1]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 main [10]
[2] 0.0 0.00 0.00 1 b [2]
0.00 0.00 1/1 c [3]
0.00 0.00 1/1 a [1]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 b [2]
[3] 0.0 0.00 0.00 1 c [3]
-----------------------------------------------
Index by function name
[1] a [2] b [3] c
从上面的输出我们能明显的看出来，main 调用了 b 函数， 而b 函数分别调用了a 和 c 函数。由于我们的函数只是简单的输出了一个字串，故每个函数的消耗时间都是0 秒。
使用gprof分析程序
gprof介绍
gprof是一个GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”，包括每个函数的调用次数，每个函数消耗的处理器时间，也可以显示“调用图”，包括函数的调用关系，每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”－－是程序源代码的一个复本，标记有程序中每行代码的执行次数。
基本用法：
1．使用-pg选项编译和链接你的应用程序。
2． 执行你的应用程序，使之运行完成后生成供gprof分析的数据文件（默认是gmon.out）。
3． 使用gprof程序分析你的应用程序生成的数据，例如：gporf a.out gmon.out。
gprof 实现原理：
gprof并不神奇，在编译和链接程序的时候（使用 -pg 编译和链接选项），gcc 在你应用程序的每个函数中都加入了一个名为mcount（or“_mcount”, or“__mcount”）的函数，也就是说-pg编译的应用程序里的每一个函数都会调用mcount, 而mcount会在内存中保存一张函数调用图，并通过函数调用堆栈的形式查找子函数和父函数的地址。这张调用图也保存了所有与函数相关的调用时间，调用次数等等的所有信息。
常用的gprof命令选项：
-b 不再输出统计图表中每个字段的详细描述。
-p 只输出函数的调用图（Call graph的那部分信息）。
-q 只输出函数的时间消耗列表。
-e Name 不再输出函数Name 及其子函数的调用图（除非它们有未被限制的其它父函数）。可以给定多个 -e 标志。一个 -e 标志只能指定一个函数。
-E Name 不再输出函数Name 及其子函数的调用图，此标志类似于 -e 标志，但它在总时间和百分比时间的计算中排除了由函数Name 及其子函数所用的时间。
-f Name 输出函数Name 及其子函数的调用图。可以指定多个 -f 标志。一个 -f 标志只能指定一个函数。
-F Name 输出函数Name 及其子函数的调用图，它类似于 -f 标志，但它在总时间和百分比时间计算中仅使用所打印的例程的时间。可以指定多个 -F 标志。一个 -F 标志只能指定一个函数。-F 标志覆盖 -E 标志。
-z 显示使用次数为零的例程（按照调用计数和累积时间计算）。
使用注意：
1）一般gprof只能查看用户函数信息。如果想查看库函数的信息，需要在编译是再加入“-lc_p”编译参数代替“-lc”编译参数，这样程序会链接libc_p.a库，才可以产生库函数的profiling信息。
2） gprof只能在程序正常结束退出之后才能生成程序测评报告，原因是gprof通过在atexit()里注册了一个函数来产生结果信息，任何非正常退出都不会执行atexit()的动作，所以不会产生gmon.out文件。如果你的程序是一个不会退出的服务程序，那就只有修改代码来达到目的。如果不想改变程序的运行方式，可以添加一个信号处理函数解决问题（这样对代码修改最少），例如：
static void sighandler( int sig_no )
{
exit(0);
}
signal( SIGUSR1, sighandler )；
当使用kill -USR1 pid 后，程序退出，生成gmon.out文件。
使用gprof和oprofile查找性能瓶颈
有些时候，我们特别关注程序的性能，特别是底层软件，比如驱动程序、OS等。为了更好的优化程序性能，我们必须找到性能瓶颈点，“好钢用在刀刃上”才能取得好的效果，否则可能白做工作。为了找到关键路径，我们可以使用profilng技术，在linux平台上，我们可以使用gprof和oprofile工具。
简单来说，gprof简单，适合于查找用户级程序的瓶颈，而oprofile稍显复杂，但是得到的信息更多，更适合调试系统软件。
我们以编译运行hello.c为例，来说明如何使用这两个工具，这里不解释具体结果的含义，要想详细了解每个结果代表什么意思，可以看一下参考资料中官方站点上的doc信息，里面会给你详尽的解释。
gprof Quick Start
gprof是gnu binutils工具之一，默认情况下linux系统当中都带有这个工具。
oprofile Quick Start
oprofile是sourceforge上面的一个开源项目，在2.6内核上带有这个工具，好像只有smp系统才有。比较老的系统，需要自己安装，重新编译内核。
oprofile是一套工具，分别完成不同的事情。
op_help： 列出所有支持的事件。
opcontrol：设置需要收集的事件。
opreport： 对结果进行统计输出。
opannaotate：产生带注释的源/汇编文件，源语言级的注释需要编译源文件时的支持。
opstack： 产生调用图profile，但要求x86/2.6的平台，并且linux2.6安装了call-graph patch
opgprof： 产生如gprof相似的结果。
oparchive： 将所有的原始数据文件收集打包，可以到另一台机器上进行分析。
op_import： 将采样的数据库文件从另一种abi转化成本地格式。
运行oprofile需要root权限，因为它要加载profile模块，启动oprofiled后台程序等。所以在运行之前，就需要切换到root。
常用的是3→7这几个过程，得到性能数据之后，可以使用opreport, opstack, opgprof, opannotate几个工具进行分析，我常用的是opreport, opannotate进行分析。
最常用的是opreport，这个可以给出image和symbols的信息，比如我想得到每个函数的执行时间占用比例等信息，用来发现系统性能瓶颈。opannotate可以对源码进行注释，指出哪个地方占用时间比较多。常用命令如下：
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