性能测试工具CPU profiler(gperftools)的使用心得
性能测试工具CPU profiler(gperftools)的使用心得
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最近因为要研究一个算法的优化问题，需要找一款工具对程序进行性能分析，于是想到了google的性能分析工具gperftools的CPU profiler，本文记录CPU profiler的使用心得。
编译安装gperftools
gperftools是一个工具包，CPU profiler是其中的工具之一，用于程序性能分析。要使用CPU profiler就要先编译安装gperftools，下面是简单的编译安装过程.
# 从github下载gperftools源码并解压
wget https://github.com/gperftools/gperftools/archive/gperftools-2.7.tar.gz
tar xvf gperftools-2.7.tar.gz
# 解压文件夹改名
mv gperftools-gperftools-2.7 gperftools-2.7
cd gperftools-2.7
./autogen.sh
./configure
make -j8
# 安装到系统文件夹
sudo make install注意：在64位操作系统下需要libunwind支持，如果没有安装libunwind，还要先编译安装libunwind。
使用cpu profiler
根据CPU profiler的官方说明(https://gperftools.github.io/gperftools/cpuprofile.html),对一个程序进行测试是很简单的。
只要加上-lprofiler对程序重新编译一次，再执行程序就可以了，如下是官网给出简单步骤：
# 加上-lprofiler编译自己的程序
gcc [...] -o myprogram -lprofiler
# 设置环境变量CPUPROFILER指定生成的性能报告文件，并执行自己的程序
CPUPROFILE=/tmp/profile ./myprogram这个简单办法，不需要修改自己的程序，但我一直没有尝试成功，不能生成性能报告文件(如果有朋友知道为什么，请不吝赐教)，最终还是通过修改自己的程序，在程序开始和结束位置分别加入ProfilerStart，ProfilerStop函数才解决。示例如下：
#include <gperftools/profiler.h>
....
int main(int argc, const char* argv[])
{
ProfilerStart("test_capture.prof");
.....
ProfilerStop();
}因为在代码中加入了ProfilerStart函数指定了生成性能报告的文件名，所以在执行程序时就不一定需要CPUPROFILE=/tmp/profile再指定性能报告文件名。
程序运行结束会在当前文件夹生成名为test_capture.prof的性能报告。
性能报告
有了性能报告 ，就可以用gperftools提供的性能分析工具pprof生成直观可读的文件形式。
browser
# 生成性能报告（层次调用节点有向图）输出到web浏览器显示
# 第一个参数为你的可执行程序或动态库文件名，第二个参数为上一步生成的性能报告文件
pprof ./test_capture test_capture.prof --web下面的图形输出报告中，大字体显示的节点就是CPU使用率的’热点’,一目了然。
节点信息说明
图形风格的性能报告由节点和有向边组成， 每个节点代表一个函数，节点数据格式：
字段名 | 描述 |
|---|---|
Class Name | 类名，非类成员函数此项为空 |
Method Name | 函数名 |
local (percentage) | 当前函数直接执行的指令所消耗的CPU时间（包括内联函数）（百分比） |
of cumulative (percentage) | 当前函数的local时间及其调用的函数的local时间总和（百分比），如果与local相同，则不显示 |
有向边：调用者指向被调用者，有向边上的时间表示被调用者所消耗的CPU时间
性能分析通过抽样方法完成，默认是1秒100个样本，一个样本是10毫秒，即时间单位是10毫秒；可以通过环境变量CPUPROFILE_FREQUENCY设置采样频率。
更多详细说明参见 CPU profiler Node Information一节
# 生成pdf格式的性能报告（层次调用节点有向图）
pprof ./test_capture test_capture.prof --pdf > prof.pdftext
# 生成文本格式的性能报告输出到控制台
./test_capture test_capture.prof --text输出内容如下,在CPU使用率降序输出所有的函数名：
Using local file ./test_capture.
Using local file test_capture.prof.
Total: 20 samples
4 20.0% 20.0% 4 20.0% CanFaceCcd
4 20.0% 40.0% 4 20.0% cimg_library::CImg::RGBtoYUV
3 15.0% 55.0% 5 25.0% cimg_library::CImg::CImg
2 10.0% 65.0% 2 10.0% StepImageHalfNormal
2 10.0% 75.0% 2 10.0% __nss_passwd_lookup
2 10.0% 85.0% 2 10.0% decode_mcu
1 5.0% 90.0% 1 5.0% GetIntegralOfIma
1 5.0% 95.0% 1 5.0% RunCascade关于上面各个字段的意义参见 https://gperftools.github.io/gperftools/cpuprofile.html
more Output Type
pprof还支持更多输出格式，参见 https://gperftools.github.io/gperftools/cpuprofile.html
执行pprof --help也可查看所支持的输出格式
Output type:
--text Generate text report
--stacks Generate stack traces similar to the heap profiler (requires --text)
--callgrind Generate callgrind format to stdout
--gv Generate Postscript and display
--evince Generate PDF and display
--web Generate SVG and display
--list=<regexp> Generate source listing of matching routines
--disasm=<regexp> Generate disassembly of matching routines
--symbols Print demangled symbol names found at given addresses
--dot Generate DOT file to stdout
--ps Generate Postcript to stdout
--pdf Generate PDF to stdout
--svg Generate SVG to stdout
--gif Generate GIF to stdout
--raw Generate symbolized pprof data (useful with remote fetch)静态连接profiler
有的时候我们需要静态连接profiler库(比如在嵌入式系统下做性能分析).根据gperftools的官方说明：README，静态连接profiler不能使用profiler.a静态库，要用libtcmalloc_and_profiler.a替代。
EVERYTHING IN ONE
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If you want the CPU profiler, heap profiler, and heap leak-checker to
all be available for your application, you can do:
gcc -o myapp ... -lprofiler -ltcmalloc
However, if you have a reason to use the static versions of the
library, this two-library linking won't work:
gcc -o myapp ... /usr/lib/libprofiler.a /usr/lib/libtcmalloc.a # errors!
Instead, use the special libtcmalloc_and_profiler library, which we
make for just this purpose:
gcc -o myapp ... /usr/lib/libtcmalloc_and_profiler.a关于采样次数
CPU profiler是基于采样工作的。所以采样次数影响着性能报告的准确性。
如果采样次数过少，则你会发现同样的程序同样的数据，每次输出的性能报告中的热点都不一样。
所以在我的实际应用中，通过循环运行测试程序函数，大幅度提高采样次数。这样才能获得一个稳定的准确的性能报告。
参考资料
https://github.com/gperftools/gperftools/blob/master/README
https://gperftools.github.io/gperftools/cpuprofile.html