我需要一些在Linux机器上记录应用程序性能的方法。我不会有IDE。
理想情况下,我需要一个应用程序,它将附加到进程并记录以下定期快照: 内存使用情况 线程数 CPU使用率
有什么想法吗?
答案 0 :(得分:46)
理想情况下,我需要一个应用程序,它将附加到进程并记录定期快照:内存使用情况线程数CPU使用率
好吧,为了收集有关您的流程的这类信息,您不需要Linux上的分析器。
1)您可以在批处理模式下使用top
。它以批处理模式运行,直到它被杀死或直到N次迭代完成:
top -b -p `pidof a.out`
或
top -b -p `pidof a.out` -n 100
你会得到这个:
$ top -b -p `pidof a.out`
top - 10:31:50 up 12 days, 19:08, 5 users, load average: 0.02, 0.01, 0.02
Tasks: 1 total, 0 running, 1 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 16330584k total, 2335024k used, 13995560k free, 241348k buffers
Swap: 4194296k total, 0k used, 4194296k free, 1631880k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
24402 SK 20 0 98.7m 1056 860 S 43.9 0.0 0:11.87 a.out
top - 10:31:53 up 12 days, 19:08, 5 users, load average: 0.02, 0.01, 0.02
Tasks: 1 total, 0 running, 1 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 0.9%us, 3.7%sy, 0.0%ni, 95.5%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 16330584k total, 2335148k used, 13995436k free, 241348k buffers
Swap: 4194296k total, 0k used, 4194296k free, 1631880k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
24402 SK 20 0 98.7m 1072 860 S 19.0 0.0 0:12.44 a.out
2)您可以使用ps
(例如在shell脚本中)
ps --format pid,pcpu,cputime,etime,size,vsz,cmd -p `pidof a.out`
我需要一些在Linux机器上记录应用程序性能的方法
为了做到这一点,如果您的Linux Kernal大于2.6.32,则需要使用perf
;如果更旧,则需要使用Oprofile。这两个程序都不需要您指导您的程序(如gporf
要求)。但是为了在perf
中正确调用图形,您需要使用-fno-omit-frame-pointer构建程序。例如:g++ -fno-omit-frame-pointer -O2 main.cpp
。
至于Linux perf
:
1)记录性能数据:
perf record -p `pidof a.out`
或录制10秒:
perf record -p `pidof a.out` sleep 10
或使用调用图()
进行记录perf record -g -p `pidof a.out`
2)分析记录的数据
perf report --stdio
perf report --stdio --sort=dso -g none
perf report --stdio -g none
perf report --stdio -g
在RHEL 6.3上,允许读取/boot/System.map-2.6.32-279.el6.x86_64,所以我通常添加--kallsyms = / boot / System.map-2.6.32-279.el6。 x86_64何时执行perf报告:
perf report --stdio -g --kallsyms=/boot/System.map-2.6.32-279.el6.x86_64
<小时/> 在这里,我写了一些关于使用Linux perf的更多信息:
首先 - 这是tutorial about Linux profiling with perf
如果Linux内核大于2.6.32,则可以使用perf;如果较旧,则可以使用oprofile。这两个程序都不需要您来修改程序(如gprof要求)。但是,为了在perf中正确获取调用图,您需要使用-fno-omit-frame-pointer
构建程序。例如:g++ -fno-omit-frame-pointer -O2 main.cpp
。
您可以使用perf top:
sudo perf top -p `pidof a.out` -K
或者您可以记录正在运行的应用程序的性能数据并在之后进行分析: 1)记录性能数据:
perf record -p `pidof a.out`
或录制10秒:
perf record -p `pidof a.out` sleep 10
或使用调用图()
进行记录perf record -g -p `pidof a.out`
2)分析记录的数据
perf report --stdio
perf report --stdio --sort=dso -g none
perf report --stdio -g none
perf report --stdio -g
或者您可以记录应用程序的性能数据,然后通过以这种方式启动应用程序并等待它退出来分析它们:
perf record ./a.out
这是分析测试程序的示例 测试程序在main.cpp文件中(我将main.cpp放在消息的底部): 我用这种方式编译它:
g++ -m64 -fno-omit-frame-pointer -g main.cpp -L. -ltcmalloc_minimal -o my_test
我使用libmalloc_minimial.so,因为它是用-fno-omit-frame-pointer编译的,而libc malloc似乎是在没有这个选项的情况下编译的。然后我运行我的测试程序
./my_test 100000000
然后我记录正在运行的进程的性能数据:
perf record -g -p `pidof my_test` -o ./my_test.perf.data sleep 30
然后我分析每个模块的负载:
perf report --stdio -g none --sort comm,dso -i ./my_test.perf.data
# Overhead Command Shared Object
# ........ ....... ............................
#
70.06% my_test my_test
28.33% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0
1.61% my_test [kernel.kallsyms]
然后分析每个函数的加载:
perf report --stdio -g none -i ./my_test.perf.data | c++filt
# Overhead Command Shared Object Symbol
# ........ ....... ............................ ...........................
#
29.30% my_test my_test [.] f2(long)
29.14% my_test my_test [.] f1(long)
15.17% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator new(unsigned long)
13.16% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator delete(void*)
9.44% my_test my_test [.] process_request(long)
1.01% my_test my_test [.] operator delete(void*)@plt
0.97% my_test my_test [.] operator new(unsigned long)@plt
0.20% my_test my_test [.] main
0.19% my_test [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt
0.16% my_test [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock
0.13% my_test [kernel.kallsyms] [k] native_write_msr_safe
and so on ...
然后分析呼叫链:
perf report --stdio -g graph -i ./my_test.perf.data | c++filt
# Overhead Command Shared Object Symbol
# ........ ....... ............................ ...........................
#
29.30% my_test my_test [.] f2(long)
|
--- f2(long)
|
--29.01%-- process_request(long)
main
__libc_start_main
29.14% my_test my_test [.] f1(long)
|
--- f1(long)
|
|--15.05%-- process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
--13.79%-- f2(long)
process_request(long)
main
__libc_start_main
15.17% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator new(unsigned long)
|
--- operator new(unsigned long)
|
|--11.44%-- f1(long)
| |
| |--5.75%-- process_request(long)
| | main
| | __libc_start_main
| |
| --5.69%-- f2(long)
| process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
--3.01%-- process_request(long)
main
__libc_start_main
13.16% my_test libtcmalloc_minimal.so.0.1.0 [.] operator delete(void*)
|
--- operator delete(void*)
|
|--9.13%-- f1(long)
| |
| |--4.63%-- f2(long)
| | process_request(long)
| | main
| | __libc_start_main
| |
| --4.51%-- process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
|--3.05%-- process_request(long)
| main
| __libc_start_main
|
--0.80%-- f2(long)
process_request(long)
main
__libc_start_main
9.44% my_test my_test [.] process_request(long)
|
--- process_request(long)
|
--9.39%-- main
__libc_start_main
1.01% my_test my_test [.] operator delete(void*)@plt
|
--- operator delete(void*)@plt
0.97% my_test my_test [.] operator new(unsigned long)@plt
|
--- operator new(unsigned long)@plt
0.20% my_test my_test [.] main
0.19% my_test [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt
0.16% my_test [kernel.kallsyms] [k] _spin_lock
and so on ...
所以在这一点上,你知道你的程序在哪里花费时间。 这是测试的main.cpp:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
time_t f1(time_t time_value)
{
for (int j =0; j < 10; ++j) {
++time_value;
if (j%5 == 0) {
double *p = new double;
delete p;
}
}
return time_value;
}
time_t f2(time_t time_value)
{
for (int j =0; j < 40; ++j) {
++time_value;
}
time_value=f1(time_value);
return time_value;
}
time_t process_request(time_t time_value)
{
for (int j =0; j < 10; ++j) {
int *p = new int;
delete p;
for (int m =0; m < 10; ++m) {
++time_value;
}
}
for (int i =0; i < 10; ++i) {
time_value=f1(time_value);
time_value=f2(time_value);
}
return time_value;
}
int main(int argc, char* argv2[])
{
int number_loops = argc > 1 ? atoi(argv2[1]) : 1;
time_t time_value = time(0);
printf("number loops %d\n", number_loops);
printf("time_value: %d\n", time_value );
for (int i =0; i < number_loops; ++i) {
time_value = process_request(time_value);
}
printf("time_value: %ld\n", time_value );
return 0;
}
答案 1 :(得分:19)
引用Linus Torvalds本人:
"Don't use gprof. You're _much_ better off using the newish Linux 'perf' tool."
以后......
"I can pretty much guarantee that once you start using it, you'll never use gprof or oprofile again."
祝你好运!
答案 2 :(得分:7)
如果您正在寻找可能加快计划速度的事情,则需要stackshots。一个简单的方法是使用 pstack 实用程序,或 lsstack ,如果可以的话。
You can do better than gprof.如果您想使用官方分析工具,您需要在挂钟时间内对调用堆栈进行采样并显示行级成本,例如Oprofile或RotateRight / Zoom。
答案 3 :(得分:3)
您可以使用valgrind。它将数据记录在一个文件中,您可以稍后使用KCacheGrind
这样的合适的gui进行分析用法示例如下:
valgrind --tool=callgrind --dump-instr=yes --simulate-cache=yes your_program
它将生成一个名为callgrind.out.xxx
的文件,其中xxx是程序的pid
编辑:与gprof不同,valgrind适用于许多不同的语言,包括java with some limitations。
答案 4 :(得分:2)
你看过gprof吗?您需要使用-pg选项编译代码,该选项用于检测代码。之后,您可以运行prorgam并使用gprof查看结果。
答案 5 :(得分:1)
您还可以试用cpuprofiler.com。它获取您通常从top命令获得的信息,甚至可以从Web浏览器远程查看cpu使用数据。