Question

我正在使用Google CPU Profiling工具。

http://google-perftools.googlecode.com/svn/trunk/doc/cpuprofile.html

在文件上给出了

分析文本输出

文本模式的输出行如下所示：

   14   2.1%  17.2%       58   8.7% std::_Rb_tree::find

以下是如何解释列：

此中的分析样本数功能
分析的百分比此功能中的样本
百分比在函数中分析样本印刷到目前为止
分析数量这个函数中的样本及其 callees
分析的百分比这个函数中的样本及其 callees
功能名称

但我无法理解哪些列告诉我功能的CPU使用率的确切或百分比？

如何获取使用谷歌个人资料的功能的CPU使用？

Answer 1

文本模式的输出行如下所示：

它会有很多行，例如，收集个人资料：

$ CPUPROFILE=a.pprof LD_PRELOAD=./libprofiler.so ./a.out

程序a.out与此处相同：Kcachegrind/callgrind is inaccurate for dispatcher functions?

然后用pprof top命令分析它：

$ pprof ./a.out a.pprof
Using local file ./a.out.
Using local file a.pprof.
Welcome to pprof!  For help, type 'help'.
(pprof) top
Total: 185 samples
      76  41.1%  41.1%       76  41.1% do_4
      51  27.6%  68.6%       51  27.6% do_3
      37  20.0%  88.6%       37  20.0% do_2
      21  11.4% 100.0%       21  11.4% do_1
       0   0.0% 100.0%      185 100.0% __libc_start_main
       0   0.0% 100.0%      185 100.0% dispatcher
       0   0.0% 100.0%       34  18.4% first2
       0   0.0% 100.0%       42  22.7% inner2
       0   0.0% 100.0%       68  36.8% last2
       0   0.0% 100.0%      185 100.0% main

那么，这里是什么：总样本数是185;并且频率是默认值（每10毫秒1个样本;或每秒100个样本）。然后总运行时间约为1.85秒。

第一列是a.out在给定函数中工作时采用的样本数。如果我们将它除以频率，我们将获得给定函数的总时间估计，例如， do_4运行约0.8秒

第二列是给定函数中的样本计数除以总计数，或此函数在总程序运行时间中的百分比。所以do_4是最慢的函数（占程序总时间的41％），而do_1只是程序运行时的11％。我想你对这个专栏感兴趣。

第三列是当前行和前一行的总和;所以我们可以知道2个最慢的函数do_4和do_3占总运行时间的68％（41％+ 27％）

第4和第5列像第一和第二列;但是这些不仅会考虑给定函数本身的样本，还会直接或间接地考虑从给定函数调用的所有函数的样本。你可以看到，main和从它调用的所有内容都是总运行时间的100％（因为main是程序本身;或程序的calltree的根）和last2及其子项是运行时间的36.8％（我的程序中的子项为：do_4的一半调用和do_3的调用的一半= 41.1 + 27.6 / 2 = 69.7 / 2~ = 34％+一段时间功能本身）

PS：还有一些其他有用的pprof命令，如callgrind或gv，它们显示了调用树的图形表示，并添加了分析信息。

如何在Google Profiler中查找CPU使用率

1 个答案: