c++代码如何进行性能分析和优化? (gprof/perf入门)

gprof编译必须加-pg且禁用-O2以上优化,因高阶优化会内联函数导致统计失真;perf需-g或–call-graph dwarf开启调用栈采样,二者采样逻辑本质不同:gprof插桩,perf硬件采样。

c++代码如何进行性能分析和优化? (gprof/perf入门)

gprof 编译时必须加 -pg,且不能用 -O2 以上优化

gprof 依赖编译器在函数入口/出口插入计数桩(instrumentation),-pg 是强制开关。但高阶优化(如 -O2-O3)可能内联函数、删减调用,导致 gprof 统计失真甚至崩溃。

  • 正确编译命令:g++ -pg -O1 -g main.cpp -o main
  • 错误示范:g++ -pg -O3 main.cpp -o main → 调用图断裂,gprof main 显示大量
  • -g 不是可选:没有调试信息,gprof 无法把地址映射回函数名

perf record -g 要用 -g--call-graph dwarf 才能看调用栈

默认 perf record 只采样当前指令指针,看不到函数调用关系。必须显式开启 call graph 支持,否则 perf report 里全是平铺的符号,没法定位热点路径。

  • 推荐命令:perf record -g -e cycles:u ./main(用户态周期采样)
  • 若遇到 failed to parse /proc/kallsyms 或栈展开失败,换用:perf record --call-graph dwarf -e cycles:u ./main
  • 注意:dwarf 模式依赖 -g 编译,且比 fp(frame pointer)模式稍慢,但兼容性更好(尤其启用 -fno-omit-frame-pointer 时)

gprof 输出里 flat profile 看耗时,call graph 看传播路径

gprof main gmon.out 默认输出两块:上面是各函数自身耗时(self),下面是调用关系(children + called)。别只盯着 % time 最高的函数 —— 它可能只是被频繁调用的“工具函数”,真正瓶颈常藏在 children 时间占比大的父函数里。

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index % time    self  children    called     name
[2]    92.1    0.00    0.46       1/1           main [2]
               0.46    0.00       1/1           heavy_calculation [3]
  • heavy_calculation 占了 main 的全部子耗时(0.46s),但它自己 self 是 0.46s → 瓶颈就在它内部
  • 如果某函数 self 很小但 children 很大,说明它只是中转站,得继续往下钻
  • called 列为 1/1 表示被调用 1 次,第一个数字是实际调用次数(比如 100/1 就是被 main 调了 100 次)

perf report 用 ↑↓←→ 导航,按 Enter 进入调用栈,q 退出

终端里 perf report 是交互式界面,不是静态文本。很多人直接扫一眼就关掉,其实关键信息藏在展开的调用树里。

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  • 高亮某行后按 Enter,会显示该函数的完整调用链(从 main 开始逐层向下)
  • 可展开汇编视图(需带 -g-g 编译),看到哪条指令最热(比如某次 mov 后卡住,或 div 指令频繁出现)
  • / 可搜索函数名;按 ? 查快捷键 —— 别跳过这步,很多性能拐点靠 展开才看得见

gprof 和 perf 的根本差异不在命令行参数,而在采样逻辑:gprof 是插桩(修改代码行为),perf 是硬件事件采样(尽量无侵入)。所以对短生命周期程序、高频系统调用场景,perf 更可靠;而 gprof 在需要精确函数级时间分配时仍有价值 —— 前提是你记得关掉激进优化。

https://www.php.cn/faq/1965138.html

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