这是一个臃肿的问题，所以我提前道歉。我很好奇gprof如何在低技术水平上工作。我理解它是由计时器完成的，但是为什么可执行文件需要专门编译才能被分析？编译是否会导致为统计分配空间？
此外，时间如何完成？
答案 0 :(得分：7)
好吧，这给了good explanation。这也解释了statistical profiling
基本上gprof会更改程序的可执行文件（这称为检测代码）以存储一些簿记信息，例如：调用一个函数的次数。
统计分析位来自定期窥探程序计数器以获取代码正在执行的示例。
Gprof同时做到了。它检测代码并从查看程序计数器中收集样本。
答案 1 :(得分：7)
刚刚再次read the paper，让我试着解释一下。
假设它以100Hz采样，除非过程因IO或某些其他原因而被阻止。每个样本都记录了PC，它具有某种功能。该函数中的样本计数递增。
因此，在运行结束时，如果有（例如）1000个样本，则表示总执行时间（仅CPU）为10秒。如果例程B记录了500个这样的样本，那意味着它的总执行时间是总的1/2或5秒。这是自我时间，因为PC就在其中。这并不能说明平均执行需要多长时间。要说明这一点，你需要知道它被调用了多少次。此外，它不包括在被监禁者中度过的时间。
当使用 -pg 标志编译代码时，会在每个例程的条目代码中插入一个特殊调用。这注意到输入了例程B，并且它注意到它是从例程A中的调用站点调用的。有一个表，由该调用站点索引，可以计算该调用。所以最后，gprof可以告诉B总共调用了多少次，其中有多少来自A。
要获得B的平均自我时间，其总自我时间除以其被调用的次数。
为了获得例程A的总累积时间（自己加上被调用者），gprof需要A的自我时间加上它调用每个从属例程B的总次数乘以B的平均累积时间。然后将数字除以对A的调用总数，得到A的平均累积时间。
听起来不错，直到递归进入图片，在那里它变得更加混乱。
这一切都非常聪明，正如作者所指出的，充满了警告。