C++性能分析工具gperftools安装教程与使用案例分析

1 什么是gperftools？

gperftools是Google Performance Tools的简称，是由谷歌开发的一套性能分析工具。它主要用于帮助开发人员进行性能分析和优化，使他们能够更好地了解其程序的性能瓶颈并进行有效的优化。gperftools包含了多个工具，其中最知名的是CPU Profiler和Heap Profiler。CPU Profiler可以帮助开发人员分析程序的CPU使用情况，找出可能的性能瓶颈；而Heap Profiler则用于检测程序中的内存泄漏和内存占用情况。除了这些主要工具外，gperftools还包含了一些其他有用的工具和库，如库的跟踪器、线程检查器和动态符号化工具等，都有助于开发人员更好地理解和优化其程序的性能。

2 gperftools安装流程

按照以下步骤安装：

• 命令行安装依赖项

  sudo apt install autoconf automake libtool graphviz
  

  其中gperftools使用graphviz将代码性能分析结果进行图形化显示。graphviz是一个由 AT&T 实验室开发的开源工具包，用于绘制 DOT 语言脚本描述的图形
• 源码安装依赖项
  gperftools在 64 位操作系统下需要libunwind库的支持，libunwind提供了可用于分析程序调用栈的 API

  wget https://github.com/libunwind/libunwind/releases/download/v1.6.2/libunwind-1.6.2.tar.gz
  tar -zxvf libunwind-1.6.2.tar.gz
  cd libunwind-1.6.2
  ./configure
  make -j 8
  sudo make install
  

• 源码安装gperftools

  git clone https://github.com/gperftools/gperftools.git
  cd gperftools
  ./autogen.sh
  ./configure
  make -j 8
  sudo make install
  

  注意这里需要使用gcc-7以上的编译器，否则会报错configure: error: *** A compiler with support for C++17 language features is required.
• 刷新动态库文件

  sudo ldconfig
  

  ldconfig可执行程序存放在/sbin目录下，通常在系统启动时运行，而当用户安装了一个新的动态链接库时，需要手动运行这个命令。运行 ldconfig会刷新动态装入程序ld.so所需的链接和缓存文件/etc/ld.so.cache（此文件保存了已排好序的动态链接库名字列表），实现动态链接库为系统所共享。
• 测试安装
  终端输入

  pprof
  

  返回以下帮助文档说明安装成功

  Options:
     --cum               Sort by cumulative data
     --base=<base>       Subtract <base> from <profile> before display
     --interactive       Run in interactive mode (interactive "help" gives help) [default]
     --seconds=<n>       Length of time for dynamic profiles [default=30 secs]
     --add_lib=<file>    Read additional symbols and line info from the given library
     --lib_prefix=<dir>  Comma separated list of library path prefixes
     --no_strip_temp     Do not strip template arguments from function names
  
  Reporting Granularity:
     --addresses         Report at address level
     --lines             Report at source line level
     --functions         Report at function level [default]
     --files             Report at source file level
  
  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 Postscript 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)
     --collapsed         Generate collapsed stacks for building flame graphs
                         (see http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html)
  

3 gperftools使用案例

使用以下的测试代码

#include 
#include 
void func1() {
  int i = 0;
  int j = 0;
  for (i = 0; i < 1000; i++) {
    for (j = 0; j < 100000; j++) {
      ;
    }
  }
}
void func2() {
  int i = 0;
  int j = 0;
  for (i = 0; i < 200; i++) {
    for (j = 0; j < 100000; j++) {
      ;
    }
  }
}
void func3() {
  int i = 0;
  int j = 0;
  for (i = 0; i < 300; i++) {
    for (j = 0; j < 100000; j++) {
      ;
    }
  }
}
void func4() {
  func1();
  func2();
  func3();
}
int main() {
  ProfilerStart("my.prof"); // 指定所生成的profile文件名
  func4();
  ProfilerStop(); // 结束profiling
}

接着按以下步骤进行

• 编译代码

  gcc -o demo demo.c -lprofiler -lunwind
  

  如果是CMakeLists编译，则需要链接到库

  target_link_libraries(${FileName}
  	profiler	
  )
  

• 运行代码并生成报告

  pprof --pdf ./demo my.prof > output.pdf
  

• 查看报告

可以看到性能瓶颈在func1

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