使用GProf来优化你的C/C++程序

 

Profiling in a nutshell

程序概要分析的概念非常简单：通过记录各个函数的调用和结束时间，我们可以计算出程序的最大运行时的程序段。这种方法听起来似乎要花费很多气力——幸运的是，我们其实离真理并不远！我们只需要在用 gcc编译时加上一个额外的参数('-pg')，运行这个（编译好的）程序（来搜集程序概要分析的有关数据），然后运行'gprof'以更方便的分析这些结果。 

案例分析: Pathalizer

我使用了一个现实中使用的程序来作为例子，是 pathalizer的一部分: 即event2dot，一个将路径“事件”描述文件转化为图形化“dot”文件的工具（executable which translates a pathalizer 'events' file to a graphviz 'dot' file）。

简单的说，它从一个文件里面读取各种事件，然后将它们分别保存为图像(以页为节点，且将页与页之间的转变作为边），然后将这些图像整合为一张大的图形，并保存为图形化的'dot'格式文件。 

给程序计时

先让我们给我们未经优化的程序计一下时，看看它们的运行要多少时间。在我的计算机上使用event2dot并用源码里的例子作为输入（大概55000的数据），大致要三分多钟：

real    3m36.316s
user    0m55.590s
sys     0m1.070s

 

程序分析

要使用gprof 作概要分析，在编译的时候要加上'-pg' 选项，我们就是如下重新编译源码如下：

g++ -pg dotgen.cpp readfile.cpp main.cpp graph.cpp config.cpp -o event2dot

现在我们可以再次运行event2dot，并使用我们前面使用的测试数据。这次我们运行的时候，event2dot运行的分析数据会被搜集并保存在'gmon.out'文件中，我们可以通过运行'gprof event2dot | less'来查看结果。

gprof 会显示出如下的函数比较重要：

 % cumulative  self              self     total
 time seconds  seconds  calls s/call s/call name
43.32   46.03  46.03 339952989  0.00  0.00 CompareNodes(Node *,Node *)
25.06   72.66  26.63    55000   0.00  0.00 getNode(char *,NodeListNode *&)
16.80   90.51  17.85 339433374  0.00  0.00 CompareEdges(Edge *,AnnotatedEdge *)
12.70  104.01  13.50    51987   0.00  0.00 addAnnotatedEdge(AnnotatedGraph *,Edge *)
 1.98  106.11   2.10    51987   0.00  0.00 addEdge(Graph *,Node *,Node *)
 0.07  106.18   0.07        1   0.07  0.07 FindTreshold(AnnotatedEdge *,int)
 0.06  106.24   0.06        1   0.06 28.79 getGraphFromFile(char *,NodeListNode *&,Config *)
 0.02  106.26   0.02        1   0.02 77.40 summarize(GraphListNode *,Config *)
 0.00  106.26   0.00    55000   0.00  0.00 FixName(char *)

可以看出，第一个函数比较重要: 程序里面绝大部分的运行时都被它给占据了。 

优化

上面结果可以看出，这个程序大部分的时间都花在了CompareNodes函数上，用 grep 查看一下则发现CompareNodes 只是被CompareEdges调用了一次而已, 而CompareEdges则只被addAnnotatedEdge调用——它们都出现在了上面的清单中。这儿就是我们应该做点优化的地方了吧！

我们注意到addAnnotatedEdge遍历了一个链表。虽然链表是易于实现，但是却实在不是最好的数据类型。我们决定将链表 g->edges 用二叉树来代替: 这将会使得查找更快。 

结果

现在我们看一下优化后的运行结果:

real    2m19.314s
user    0m36.370s
sys     0m0.940s

 

第二遍

再次运行 gprof 来分析:

%   cumulative self           self    total
 time   seconds seconds calls  s/call  s/call name
87.01     25.25  25.25  55000    0.00    0.00 getNode(char *,NodeListNode *&)
10.65     28.34   3.09  51987    0.00    0.00 addEdge(Graph *,Node *,Node *)

看起来以前占用大量运行时的函数现在已经不再是占用运行时的大头了！我们试一下再优化一下呢：用节点哈希表来取代节点树。

这次简直是个巨大的进步:

real    0m3.269s
user    0m0.830s
sys     0m0.090s

 

其他 C/C++ 程序分析器

还有其他很多分析器可以使用gprof 的数据, 例如KProf (截屏) 和 cgprof。虽然图形界面的看起来更舒服，但我个人认为命令行的gprof 使用更方便。
 

对其他语言的程序进行分析

我们这里介绍了用gprof 来对C/C++ 的程序进行分析，对其他语言其实一样可以做到: 对 Perl,我们可以用Devel::DProf 模块。你的程序应该以perl -d:DProf mycode.pl来开始，并使用dprofpp来查看并分析结果。如果你可以用gcj 来编译你的Java 程序，你也可以使用gprof，然而目前还只支持单线程的Java 代码。 

结论

就像我们已经看到的，我们可以使用程序概要分析快速的找到一个程序里面值得优化的地方。在值得优化的地方优化，我们可以将一个程序的运行时从 3分36秒 减少到少于 5秒，就像从上面的例子看到的一样。 

References

• Pathalizer: http://pathalizer.sf.net
  
  
• KProf: http://kprof.sf.net
  
  
• cgprof: http://mvertes.free.fr
  
  
• Devel::DProf http://www.perldoc.com/perl5.8.0/lib/Devel/DProf.html
  
  
• gcj: http://gcc.gnu.org/java
  
  
• : pathalizer example files: download for article371