GPerfTools简单教程

编译GPerfTools

• 获取源码：github: gperftools , 从release下载源码包。
• 解压编译源码：./configure --prefix=$HOME/opt/gperftools && make -j && make install。
  • 忽略的解压步骤就不赘述了。

运行需求

• 需要绘图的话需要工具：‘graphviz’。画图相关功能都会用到dot工具。
  • 各Linux环境怎么安装就不在这赘述了（例如ubuntu可以直接apt install graphviz）。

运行分析

• 编译时链接库：g++ xxx.cpp $HOME/opt/gperftools/lib/libprofiler.so , 或者加入到构建文件中。

  • 或者配置预加载库环境变量：export LD_PRELOAD=$HOME/opt/gperftools/lib/libprofiler.so 以加载库
    （这样就不需要编译时做什么改变）。

• 运行时需要配置环境变量 export CPUPROFILE=./test.prof

  • 配置该环境变量即可开启profiling，同时也是指定了采样存储文件。
  • 环境变量 export CPUPROFILE_FREQUENCY=200 可以修改采样频率（默认100Hz）

  不能再shell环境变量中同时配置了LD_PRELOAD 和 CPUPROFILE，相当于当前shell的所有程序都进行profile。
  可以写一个脚本，在脚本内配置这些环境变量，并执行想要分析的程序。

• 生成分析报告

  • pprof binary.file test.prof , 互交模式
  • pprof --text binary.file test.prof, 直接输出，每行一个数据，默认以函数为单位。
  • pprof --web binary.file test.prof, 生成svg文件（在临时目录），并用浏览器打开。
    • 鉴于某些垃圾环境，用默认浏览器打开后，反应慢，操作不便，建议保存svg文件，用别的工具打开。
  • pprof --svg binary.file test.prof > profile.svg, 生成svg文件。
    • 可以使用eog命令（Eye Of Gnome）打开（先ma eog/3.xx）。(顺便发现了一个Geeqie的工具还挺厉害)

报告格式

命令 pprof --text binary.file text.prof 的输出样例：

Total: 12475 samples
     5239  42.0%  42.0%     5239  42.0% ?? /usr/src/.../unix/syscall-template.S:78
     4127  33.1%  75.1%     6647  53.3% sysmalloc
     2520  20.2%  95.3%     2520  20.2% __GI___mmap64
      305   2.4%  97.7%     7011  56.2% __GI___libc_malloc

一行数据各列说明：

1. 采样数量，落在当前函数内的。
2. 采样占比，第一列数量占整体采样数量的比例。
3. 累计占比，逐行累计的采样占比，第三行的数据就是前三个的累计值。
4. 采样数量，当前函数及其子函数的合计数量。
5. 采样占比，上一列数值占整体采样数量的比例。
6. 函数名字，Symbol name。

对比Oprofile工具

Oprofile也是一个强大的性能分析工具。 参考StackOverflow的回答
可知，gperftools的采样频率不如oprofile（或者perf），故精度不如oprofile。
另外oprofile可以输出xml格式的原始数据文件，可以方便用其他工具进行分析处理。

参考链接

• 官方手册，比较简洁，包含简单的使用和说明。
• 知乎文章 , 包含使用示例。