Linux下程序的Profile工具
2． 执行你的应用程序使之生成供gprof 分析的数据
运行刚才的程序：./test，这样就生成了一个gmon.out文件，该文件就包含了profiling的数据。
3． 使用gprof 分析你的应用程序生成的数据
gprof test gmon.out > profile.txt
使用上面的命令，gprof就可以分析程序test的性能，将profiling的结果放在profile.txt文件中，打开就可以看到分析的结果。通过对结果的分析来改进我们的程序，从而达到我们的目的。
GNU gprof是个很不错的工具，大家写程序时可以多用用。我现在用gprof来profiling我的程序，把耗时最多的函数或运算找出来，用FPGA芯片实现，从而达到real-time的目的。
gprof使用介绍
gprof介绍
gprof是GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”，包括每个函数的调用次数，每个函数消耗的处理器时间。也可以显示“调用图”，包括函数的调用关系，每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”，是程序源代码的一个复本，标记有程序中每行代码的执行次数。
为gprof编译程序
在编译或链接源程序的时候在编译器的命令行参数中加入“-pg”选项，编译时编译器会自动在目标代码中插入用于性能测试的代码片断，这些代码在程序在运行时采集并记录函数的调用关系和调用次数，以及采集并记录函数自身执行时间和子函数的调用时间，程序运行结束后，会在程序退出的路径下生成一个gmon.out文件。这个文件就是记录并保存下来的监控数据。可以通过命令行方式的gprof或图形化的Kprof来解读这些数据并对程序的性能进行分析。另外，如果想查看库函数的profiling，需要在编译是再加入“-lc_p”编译参数代替“-lc”编译参数，这样程序会链接libc_p.a库，才可以产生库函数的profiling信息。如果想执行一行一行的profiling，还需要加入“-g”编译参数。
例如如下命令行：
gcc -Wall -g -pg -lc_p example.c -o example
执行gprof
执行如下命令行，即可执行gprof：
gprof OPTIONS EXECUTABLE-FILE gmon.out BB-DATA [YET-MORE-PROFILE-DATA -FILES...] [> OUTFILE]
gprof产生的信息
% the percentage of the total running time of the
time program used by this function.
函数使用时间占所有时间的百分比。
cumulative a running sum of the number of seconds accounted
seconds for by this function and those listed above it.
函数和上列函数累计执行的时间。
self the number of seconds accounted for by this
seconds function alone. This is the major sort for this
listing.
函数本身所执行的时间。
calls the number of times this function was invoked, if
this function is profiled, else blank.
函数被调用的次数
self the average number of milliseconds spent in this
ms/call function per call, if this function is profiled,
else blank.
每一次调用花费在函数的时间microseconds。
total the average number of milliseconds spent in this
ms/call function and its descendents per call, if this
function is profiled, else blank.
每一次调用，花费在函数及其衍生函数的平均时间microseconds。
name the name of the function. This is the minor sort
for this listing. The index shows the location of
the function in the gprof listing. If the index is
in parenthesis it shows where it would appear in
the gprof listing if it were to be printed.
函数名
O.S 使用Gnu gprof进行Linux平台下的程序分析
test.c 文件内容如下：
引文:
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
void a(){
printf("/t/t+---call a() function/n");
}
void c(){
printf("/t/t+---call c() function/n");
}
int b() {
printf("/t+--- call b() function/n");
a();
c();
return 0;
}
int main(){
printf(" main() function()/n");
b();
}
命令行里面输入下面命令，没加-c选项，gcc 会默认进行编译并链接生成a.out:
引文:
[linux /home/test]$gcc -pg test.c
[linux /home/test]$a.out
main() function()
+--- call b() function
+---call a() function
+---call c() function
[linux /home/test]$
[linux /home/test]$ gprof -b a.out gmon.out | less
由于gprof输出的信息比较多，这里使用了 less 命令，该命令可以让我们通过上下方向键查看gprof产生的输出，| 表示gprof -b a.out gmon.out 的输出作为 less的输入。下面是我从gprof输出中摘抄出的与我们有关的一些详细信息。
引文:
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 1 0.00 0.00 a
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 b
0.00 0.00 0.00 1 0.00 0.00 c
Call graph
granularity: each sample hit covers 4 byte(s) no time propagated
index % time self children called name
0.00 0.00 1/1 b [2]
[1] 0.0 0.00 0.00 1 a [1]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 main [10]
[2] 0.0 0.00 0.00 1 b [2]
0.00 0.00 1/1 c [3]
0.00 0.00 1/1 a [1]
-----------------------------------------------
0.00 0.00 1/1 b [2]
[3] 0.0 0.00 0.00 1 c [3]
-----------------------------------------------
Index by function name
[1] a [2] b [3] c
从上面的输出我们能明显的看出来，main 调用了 b 函数， 而b 函数分别调用了a 和 c 函数。由于我们的函数只是简单的输出了一个字串，故每个函数的消耗时间都是0 秒。
使用gprof分析程序
gprof介绍
gprof是一个GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”，包括每个函数的调用次数，每个函数消耗的处理器时间，也可以显示“调用图”，包括函数的调用关系，每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”－－是程序源代码的一个复本，标记有程序中每行代码的执行次数。
基本用法：
1．使用-pg选项编译和链接你的应用程序。
2． 执行你的应用程序，使之运行完成后生成供gprof分析的数据文件（默认是gmon.out）。
3． 使用gprof程序分析你的应用程序生成的数据，例如：gporf a.out gmon.out。
常用的gprof命令选项：
-b 不再输出统计图表中每个字段的详细描述。
-p 只输出函数的调用图（Call graph的那部分信息）。
-q 只输出函数的时间消耗列表。
-e Name 不再输出函数Name 及其子函数的调用图（除非它们有未被的其它父函数）。可以给定多个 -e 标志。一个 -e 标志只能指定一个函数。
-E Name 不再输出函数Name 及其子函数的调用图，此标志类似于 -e 标志，但它在总时间和百分比时间的计算中排除了由函数Name 及其子函数所用的时间。
-f Name 输出函数Name 及其子函数的调用图。可以指定多个 -f 标志。一个 -f 标志只能指定一个函数。
-F Name 输出函数Name 及其子函数的调用图，它类似于 -f 标志，但它在总时间和百分比时间计算中仅使用所打印的例程的时间。可以指定多个 -F 标志。一个 -F 标志只能指定一个函数。-F 标志覆盖 -E 标志。
-z 显示使用次数为零的例程（按照调用计数和累积时间计算）。
使用注意：
1）一般gprof只能查看用户函数信息。如果想查看库函数的信息，需要在编译是再加入“-lc_p”编译参数代替“-lc”编译参数，这样程序会链接libc_p.a库，才可以产生库函数的profiling信息。
2） gprof只能在程序正常结束退出之后才能生成程序测评报告，原因是gprof通过在atexit()里注册了一个函数来产生结果信息，任何非正常退出都不会执行atexit()的动作，所以不会产生gmon.out文件。如果你的程序是一个不会退出的服务程序，那就只有修改代码来达到目的。如果不想改变程序的运行方式，可以添加一个信号处理函数解决问题（这样对代码修改最少），例如：
static void sighandler( int sig_no )
{
exit(0);
}
signal( SIGUSR1, sighandler )；
当使用kill -USR1 pid 后，程序退出，生成gmon.out文件。
使用gprof和oprofile查找性能瓶颈
有些时候，我们特别关注程序的性能，特别是底层软件，比如驱动程序、OS等。为了更好的优化程序性能，我们必须找到性能瓶颈点，“好钢用在刀刃上”才能取得好的效果，否则可能白做工作。为了找到关键路径，我们可以使用profilng技术，在linux平台上，我们可以使用gprof和oprofile工具。
简单来说，gprof简单，适合于查找用户级程序的瓶颈，而oprofile稍显复杂，但是得到的信息更多，更适合调试系统软件。
我们以编译运行hello.c为例，来说明如何使用这两个工具，这里不解释具体结果的含义，要想详细了解每个结果代表什么意思，可以看一下参考资料中官方站点上的doc信息，里面会给你详尽的解释。
gprof Quick Start
gprof是gnu binutils工具之一，默认情况下linux系统当中都带有这个工具。
oprofile Quick Start
oprofile是sourceforge上面的一个开源项目，在2.6内核上带有这个工具，好像只有smp系统才有。比较老的系统，需要自己安装，重新编译内核。
oprofile是一套工具，分别完成不同的事情。
op_help： 列出所有支持的事件。
opcontrol：设置需要收集的事件。
opreport： 对结果进行统计输出。
opannaotate：产生带注释的源/汇编文件，源语言级的注释需要编译源文件时的支持。
opstack： 产生调用图profile，但要求x86/2.6的平台，并且linux2.6安装了call-graph patch
opgprof： 产生如gprof相似的结果。
oparchive： 将所有的原始数据文件收集打包，可以到另一台机器上进行分析。
op_import： 将采样的数据库文件从另一种abi转化成本地格式。
运行oprofile需要root权限，因为它要加载profile模块，启动oprofiled后台程序等。所以在运行之前，就需要切换到root。
常用的是3→7这几个过程，得到性能数据之后，可以使用opreport, opstack, opgprof, opannotate几个工具进行分析，我常用的是opreport, opannotate进行分析。
最常用的是opreport，这个可以给出image和symbols的信息，比如我想得到每个函数的执行时间占用比例等信息，用来发现系统性能瓶颈。opannotate可以对源码进行注释，指出哪个地方占用时间比较多。常用命令如下：
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