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如何用GNU profiler提高代码运行速度

   共享库的支持

    正如在前面曾经介绍的,对于代码剖析的支持是由编译器增加的,因此如果希望从共享库(包括 C 库 libc.a)中获得剖析信息,就需要使用 -pg 来编译这些库。幸运的是,很多发行版都提供了已经启用代码剖析支持而编译的 C 库版本(libc_p.a)。

    在我使用的发行版 gentoo 中,需要将 “profile” 添加到 USE 标志中,并重新执行 emerge glibc.当这个过程完成之后,就会看到 /usr/lib/libc_p.a 文件已经创建好了。对于没有按照标准提供 libc_p 的发行版本来说,需要检查它是否可以单独安装,或者可能需要自己下载 glibc 的源代码并进行编译。

    在获得 libc_p.a 文件之后,就可以简单地重新编译前面的例子了,方法如下:

gcc example1.c -g -pg -o example1 -O2 -lc_p

    然后,可以像以前一样运行这个应用程序,并获得 flat profile 或 call graph,应该会看到很多 C 运行函数,包括 printf(这些函数在我们的测试函数中并不是太重要)。

    用户时间与内核时间

    现在我们已经知道如何使用 gprof 了,接下来可以简单且有效地对应用程序进行分析了,希望可以消除性能瓶颈。

    不过现在您可能已经注意到了 gprof 的最大缺陷:它只能分析应用程序在运行 过程中所消耗掉的用户 时间。通常来说,应用程序在运行时既要花费一些时间来运行用户代码,也要花费一些时间来运行 “系统代码”,例如内核系统调用。

    如果对清单 1 稍加修改,就可以清楚地看出这个问题:

    清单 5:为清单 1 添加系统调用分析功能

#include <stdio.h> int a(void) { sleep(1); return 0; } int b(void) { sleep(4); return 0; } int main(int argc, char** argv) { int iterations; if(argc != 2) { printf("Usage %s <No of Iterations>\n", argv[0]); exit(-1); } else iterations = atoi(argv[1]); printf("No of iterations = %d\n", iterations); while(iterations--) { a(); b(); } }
    正如您可以看到的,我们对清单 1 中的代码进行了修改,现在 a 函数和 b 函数不再只处理繁忙的循环了,而是分别调用 C 运行时函数 sleep 来挂起执行 1 秒和 4 秒。

    像以前一样编译这个应用程序:

gcc example2.c -g -pg -o example2 -O2 -lc_p

    并让这个程序循环 30 次:

/example2 30

    所生成的 flat profile 如下所示:

    清单 6:flat profile 显示了系统调用的结果

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 0.00 120 0.00 0.00 sigprocmask 0.00 0.00 0.00 61 0.00 0.00 __libc_sigaction 0.00 0.00 0.00 61 0.00 0.00 sigaction 0.00 0.00 0.00 60 0.00 0.00 nanosleep 0.00 0.00 0.00 60 0.00 0.00 sleep 0.00 0.00 0.00 30 0.00 0.00 a 0.00 0.00 0.00 30 0.00 0.00 b 0.00 0.00 0.00 21 0.00 0.00 _IO_file_overflow 0.00 0.00 0.00 3 0.00 0.00 _IO_new_file_xsputn 0.00 0.00 0.00 2 0.00 0.00 _IO_new_do_write 0.00 0.00 0.00 2 0.00 0.00 __find_specmb 0.00 0.00 0.00 2 0.00 0.00 __guard_setup 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _IO_default_xsputn 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _IO_doallocbuf 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _IO_file_doallocate 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _IO_file_stat 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _IO_file_write 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _IO_setb 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 ____strtol_l_internal 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 ___fxstat64 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 __cxa_atexit 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 __errno_location 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 __new_exitfn 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 __strtol_internal 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _itoa_word 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 _mcleanup 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 atexit 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 atoi 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 exit 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 flockfile 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 funlockfile 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 main 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 mmap 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 moncontrol 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 new_do_write 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 printf 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 setitimer 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 vfprintf 0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 write
    如果对这个输出结果进行分析,我们就会看到,尽管 profiler 已经记录了每个函数被调用的确切次数,但是为这些函数记录的时间(实际上是所有函数)都是 0.00.这是因为 sleep 函数实际上是执行了一次对内核空间的调用,从而将应用程序的执行挂起了,然后有效地暂停执行,并等待内核再次将其唤醒。由于花在用户空间执行的时间与花在内核中睡眠的时间相比非常小,因此就被取整成零了。其原因是 gprof 仅仅是通过以固定的周期对程序运行时间 进行采样测量来工作的。因此,当程序不运行时,就不会对程序进行采样测量。

    这实际上是一把双刃剑。从一个方面来说,这使得有些程序非常难以进行优化,例如花费大部分时间在内核空间的程序,或者由于外部因素(例如操作系统的 I/O 子系统过载)而运行得非常慢的程序。从另一个方面来说,这意味着剖析不会受到系统中其他事件的影响(例如另外一个用户使用了大量的 CPU 时间)。

    通常,有一个很好的基准测试可以用来查看 gprof 对于帮助对应用程序进行优化是多么有用,方法是在 time 命令下面执行它。这个命令会显示一个应用程序运行完成需要多少时间,并可以测量它在用户空间和内核空间各花费了多少时间。

    如果查看一下清单 2 中的例子:

time ./example2 30

  输出结果应该如下所示:

    清单 7: time 命令的输出结果

No of iterations = 30 real 2m30.295s user 0m0.000s sys 0m0.004s
    我们可以看出几乎没有多少时间被花费在执行用户空间的代码上,因此 gprof 在此处不会非常有用。

    结束语

    尽管 gprof 存在上面的限制,但是它对于优化代码来说依然是个非常有用的工具,如果您的代码大部分是用户空间 CPU 密集型的,它的用处就更加明显。首先使用 time 来运行程序从而判断 gprof 是否能产生有用信息是个好主意。

    如果 gprof 不适合您的剖析需要,那么还有其他一些工具可以克服 gprof 部分缺陷,包括 OProfile 和 Sysprof (请参看 参考资料 中有关这些工具信息的链接)。

    从另一个方面来说,假设我们已经安装了 gcc,gprof 相对于其他工具来说,一个主要的优点是很可能早已在 Linux 机器上安装了需要使用的工具。

    关于作者

    Martyn Honeyford 1996 年毕业于诺丁汉大学,获计算机科学学士学位。从那时起,他就成为位于英格兰 Hursley 的 IBM 英国实验室的一名软件工程师。他目前的职务是 WebSphere MQ Everyplace 开发团队中的一名开发人员。在不工作的时候,他经常弹电吉他(弹得很差)或者疯狂地玩电子游戏。可以通过 martynh@uk.ibm.com 与 Martyn 联系。

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