我有一些高性能的Haskell代码 - 内部循环编译为6个汇编指令。修改内部循环效率较低并不会对性能产生任何明显影响,这表明内部循环不是瓶颈。但是,当我打开分析时,为内循环生成的汇编代码变得非常低效,并且分析器报告内循环占用了85%的时间。
我怀疑某些东西是不必要的慢,但是当我使用剖析来看什么时,我怀疑剖析会使内循环足够慢以至于它占主导地位。我可以用什么技术来查看时间的去向?如果Haskell存在,那么采样分析器会很棒。
答案 0 :(得分:24)
您可以使用Linux perf事件:https://ghc.haskell.org/trac/ghc/wiki/Debugging/LowLevelProfiling/Perf
这将为您提供如下输出:
# Samples: 9161149923
#
# Overhead Command Shared Object Symbol
# ........ ....... ................. ......
#
30.65% queens queens [.] s1ql_info
18.67% queens queens [.] s1qj_info
12.17% queens queens [.] s1qi_info
9.94% queens queens [.] s1o9_info
5.85% queens queens [.] r1nI_info
5.33% queens queens [.] s1sF_info
5.18% queens queens [.] s1sG_info
3.69% queens queens [.] s1oP_info
1.68% queens queens [.] stg_upd_frame_info
0.88% queens queens [.] stg_ap_2_upd_info
0.62% queens queens [.] s1sE_info
0.56% queens [kernel] [k] read_hpet
0.39% queens queens [.] stg_ap_p_info
0.35% :2030 f76beb [.] 0x00000000f76beb
0.31% queens queens [.] s1oD_info
0.28% swapper [kernel] [k] mwait_idle_with_hints
0.25% queens queens [.] __stg_gc_enter_1
0.23% queens queens [.] evacuate
0.18% swapper [kernel] [k] read_hpet
0.12% queens queens [.] scavenge_block
如果在编译时保存核心,可以将这些符号映射回核心中的函数。
有点痛苦,但会给你更可靠的结果。
有一些工作要自动完成。