丨性能分析找出程序瓶頸

在運(yùn)行階段，C++靜態(tài)程序變成了動(dòng)態(tài)進(jìn)程，是一個(gè)實(shí)時(shí)、復(fù)雜的狀態(tài)機(jī)，由CPU全程掌控。但因?yàn)镃PU的速度實(shí)在太快，程序的狀態(tài)又實(shí)在太多，所以前幾個(gè)階段的思路、方法（Test）和性能分析（PerformanceProfiling）調(diào)試你一定很熟悉了，常用的工具是GDB，我面的“輕松話題”里也講過一點(diǎn)的使用技巧。它的關(guān)鍵是讓高速的CPU慢下來，把它降速到和人類大腦一樣的程度，于是，我們就可以跟得上CPU的節(jié)奏，理清楚程序的動(dòng)態(tài)流程。發(fā)現(xiàn)Bug，調(diào)試去解決Bug，再返回給測(cè)試驗(yàn)證。好的測(cè)試對(duì)于軟件的成功至關(guān)重要，有你可以把它跟CodeRevew對(duì)比一下。CodeReview是一種靜態(tài)的程序分析方法，在編碼階段通過觀察源碼來優(yōu)化程序、找出隱藏的Bg在運(yùn)段序的信息整合究，軟件，一步優(yōu)化性能提供依據(jù)，指明方向。從這個(gè)粗略的定義里，你可以看到，性能分析的關(guān)鍵就是“測(cè)量性能分析的范圍非常廣，可以從CPU利用率、內(nèi)存占用率、網(wǎng)絡(luò)吞吐量、系統(tǒng)延遲等許多今天，我只講多數(shù)時(shí)候最看重的CPU性能分析。因?yàn)镃PU利用率通常是評(píng)價(jià)程序運(yùn)行的好也大多與CPU其實(shí)，Linux系統(tǒng)自己就內(nèi)置了很多用于性能分析的工具，比如top、sar、vmstat、netstat，等等。但是，Linux比”的工具：top、pstack、straceperf。它們用起來很簡(jiǎn)單，而且實(shí)用性很強(qiáng)，可以toptopCPU、內(nèi)存等幾個(gè)最關(guān)鍵的性能指標(biāo)。top一個(gè)是按“M”，看內(nèi)存占用（RES/MEM），另一個(gè)是按“P”CPU另外，你也可以按組合鍵“xb”我曾經(jīng)做過一個(gè)“魔改”Nginxtop從topCP現(xiàn)某個(gè)指標(biāo)超出了預(yù)期，就說明可能存在問題，接下來，你就應(yīng)該采取更具體的措施去進(jìn)一比如說，這里面的一個(gè)進(jìn)程CPU使用率太高，我懷疑有問題，要深入進(jìn)程內(nèi)部，看看到底是哪些操作消耗了CPU。這時(shí)，我們可以選用兩個(gè)工具：pstack和stracepstack可以打印出進(jìn)程的調(diào)用棧信息，有點(diǎn)像是給正在運(yùn)行的進(jìn)程拍了個(gè)快照，你能看到ZMQ不過，pstackstrace把pstack和strace結(jié)合起來，你大概就可以知道，進(jìn)程在用戶空間和內(nèi)核空間都干了些什么。當(dāng)進(jìn)程的CPU利用率過高或者過低的時(shí)候，我們有很大概率能直接發(fā)現(xiàn)瓶頸所在。perfperfpstackstrace續(xù)執(zhí)行多次的pstack，然后再統(tǒng)計(jì)函數(shù)的調(diào)用次數(shù)，算出百分比。只要采樣的頻率足夠出CPU使用情況。我常用的perf命令是“perftop-K-pxxx”，按CPU使用率排序，只看用戶空間的調(diào)用，這樣很容易就能找出最耗費(fèi)CPU的函數(shù)。比如，下面這張圖顯示的是大部分CPU時(shí)間都消耗在了ZMQ庫(kù)上，其中，內(nèi)存拷貝調(diào)用居然達(dá)到了近30%，是不折不扣的“大戶”。所以，只要能把這些拷貝操作減少一點(diǎn)，就總之，使用perf通?？梢钥焖俚钠款i，幫助你找準(zhǔn)性能優(yōu)化的方向。課下你也可以自己嘗試多分析各種進(jìn)程，比如Redis、MySQL，等等，觀察它們都在干什么。top、pstack、strace和perf屬于“非侵入”式的分析工具，不需要修改源碼，就可以在在這里，我要推薦一個(gè)專業(yè)的源碼級(jí)性能分析工具：Performanceolsgptools。它是一個(gè)C++工具集，里面包含了幾個(gè)專門的性能分析工具（tc），分析效果直觀、友好、易理解，被廣泛地應(yīng)用于很多系統(tǒng)，經(jīng)過了充分的實(shí)際驗(yàn)證。代代apt-get apt-getinstall gperftools的性能分析工具有CPUProfiler和HeapProfiler兩種，用來分析CPU和內(nèi)new/delete，就完全可以不用關(guān)心HeapProfiler。CPUProfilerperf100（100Hz），也就是每10毫秒采樣一次程序的函數(shù)調(diào)用情況。shared_ptrvoid*可以在智能指針析構(gòu)的時(shí)候執(zhí)行任意代碼（簡(jiǎn)單的RAII慣用法）：代代automake_cpu_profiler[](conststring&//lambda//33456789{ std::shared_ptr<void>(null}代代123456789autocp=autostr=//for(inti=0;i<1000;i++)//auto=make_regex(R"(^(\w+)\:(\w+)$)");autowhat=assert(regex_match(str,what,//}forgperftools編譯運(yùn)行后會(huì)得到一個(gè)“case1.perfgperftools二進(jìn)制的，不能直接查看，如果想要獲得可讀的信息，還需要另外一個(gè)工具pprof。但是，pprof并不含在apt-get的安裝包里，所以，你還要從 上源碼，代代12345gitpprof--text./a.outcase1.perf>Total:7264474484493435std::22 26 2322pprofperf代代12apt-getinstallgit--sv”“--clped代代12345pprof--svg./a.outcase1.perf>pprof--collapsed./a.outcase1.perf>case1.cbtflamegraph.plcase1.cbt>flame.svgflamegraph.pl--invert--coloraquacase1.cbt>我就拿最方便的火焰圖來“看圖說話”吧。你也可以 上找到原圖由于C++有名字空間、類、模板等特性，函數(shù)的名字都很長(zhǎng)，看起來有點(diǎn)費(fèi)勁，不過這樣也比純文本要直觀一些，可以很容易地看出，正則表達(dá)式占用了絕大部分的CPU時(shí)間。再仔細(xì)觀察的話，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，_Compiler()這個(gè)函數(shù)是真正的“罪魁禍?zhǔn)住薄４?23456auto=make_regex(R"(^(\w+)\:(\w+)$)");autowhat=for(inti=0;i<1000;{assert(regex_match(str,what,////再運(yùn)行程序，你會(huì)發(fā)現(xiàn)程序瞬間執(zhí)行完畢，而且因?yàn)閮?yōu)化效果太好，gperftools甚至都來基本的gperftools用法就這么多了，你可以再去看它的文檔了解的用法，比如使用環(huán)境變量和信號(hào)來控制啟停性能分析，或者tcmalloc庫(kù)，優(yōu)化C++的內(nèi)存分goodenough），而調(diào)試和測(cè)試回答的是為什么系統(tǒng)“不好”（notgood）。最簡(jiǎn)單的性能分析工具是top，可以快速查看進(jìn)程的CPUpstack和straceperfCPUgperftools直性能分析與優(yōu)化是一門艱深的課題，也是一個(gè)廣泛的議題，CPU今天介紹的這些，是我挑選的對(duì)初學(xué)者最有用的內(nèi)容，學(xué)習(xí)難度不高，容易上手，見效快。希望你能以此為契機(jī)，在今后的日子里多用、多實(shí)際操作，并且不斷去探索、應(yīng)用其他的分析工具，綜合運(yùn)用它們給程序，才能讓C++在運(yùn)行階段跑得更好更快更穩(wěn)，才不辜負(fù)前面編碼、預(yù)處理和編譯階段的苦心與努力。 不得售賣。頁(yè)面已增加防盜追蹤，將依法其上一 17|語(yǔ)言：搭建高性能的混合系下一 輕松話題（一）|4本值得一讀再讀