C++的性能检测

C++程序，性能检测十分重要，尤其是在调优的时候，发现程序运行的热点有助于分析。

下面介绍一下我经常用的性能检测方法。

首先，先贴出要测试程序的源码：

#include <iostream>#include <map>#include <vector>#include <time.h>#include <stdlib.h>using namespace std;#define MaxLen 100#define MaxNum 10000typedef struct _Key{_Key(int *p, int l){len_ = l;for(int i = 0; i < l; ++i)p_[i] = p[i];}int p_[MaxLen];int len_;}Key;typedef struct _KeyCmp{bool operator()(const Key &ls, const Key &rs){if(ls.len_ == rs.len_){for(int i = 0; i < ls.len_; ++i)return ls.p_[i] < rs.p_[i];return false;}elsereturn ls.len_ < rs.len_;}}KeyCmp;typedef std::map<Key, vector<int> *, KeyCmp> MyMap;int main(){MyMap *mymap = new MyMap();vector<int> *sum_vec;const Key *key;int len;int p[MaxLen];srand( unsigned(time(NULL)));for(int c = 0; c < MaxNum; ++c){len = rand() % MaxLen + 1;int sum = 0;for(int i = 0; i < len; ++i){p[i] = rand() % MaxNum;sum += p[i];}key = new Key(p, len);sum_vec = new vector<int>();sum_vec->push_back(sum);mymap->insert(make_pair(*key, sum_vec));delete key;}for(MyMap::iterator it = mymap->begin(); it != mymap->end(); ++it){delete it->second;}delete mymap;return 0;}

因为后面打算写一篇关于C++库中各种map用法的总结，所以这里先用map练练手，这里完成的就是一个整数求和的程序。

常用的性能检测方法是使用grpof 或使用valgrind 两种方法。

这两种方法都要求程序在编译时使用-pg -g参数；

都会用到gprof2dot.py这个程序，gprof2dot.py程序用于将性能分析结果转化为dot文件。

dot是一种编写绘图脚本的语言，它属于graphviz软件，是一群牛人开发的。可以去这里看看。

言规正转，使用gprof查看性能分析结果，过程如下：

***@ubuntu:~/Performance$ g++ -pg -g -o mt map_test.cpp ***@ubuntu:~/Performance$ ./mt***@ubuntu:~/Performance$ lsgmon.out  gprof2dot.py  map_test.cpp  mt***@ubuntu:~/Performance$ gprof ./mt > prof.log***@ubuntu:~/Performance$ lsgmon.out  gprof2dot.py  map_test.cpp  mt  prof.log***@ubuntu:~/Performance$ python gprof2dot.py -n0.5 -s prof.log > gprof.dot***@ubuntu:~/Performance$ xdot gprof.dot ***@ubuntu:~/Performance$ dot -Tpng gprof.dot -o gprof.png

首先，使用-pg -g选项编译程序；然后运行文件，生成gmon.out文件； 使用gprof命令运行程序，得到prof.log文件；使用gprof2dot.py程序对prof.log文件进行处理，得到dot文件，其中参数-n0.5表示低于0.5%的函数不显示，-s表示简化函数名；然后可以通过xdot查看，也可以使用dot命令将其转换为图片。

程序得到的性能分析图片如下：

使用valgrind进行性能分析，过程如下：

***@ubuntu:~/Performance$ valgrind --tool=callgrind ./mt==7389== Callgrind, a call-graph generating cache profiler==7389== Copyright (C) 2002-2012, and GNU GPL'd, by Josef Weidendorfer et al.==7389== Using Valgrind-3.8.1 and LibVEX; rerun with -h for copyright info==7389== Command: ./mt==7389== ==7389== For interactive control, run 'callgrind_control -h'.==7389== ==7389== Events    : Ir==7389== Collected : 231867136==7389== ==7389== I   refs:      231,867,136Profiling timer expired***@ubuntu:~/Performance$ lscallgrind.out.7389  gmon.out  gprof2dot.py  gprof.dot  gprof.png  map_test.cpp  mt  prof.log***@ubuntu:~/Performance$ python gprof2dot.py -f callgrind -n10 -s callgrind.out.7389 > valgrind.dot***@ubuntu:~/Performance$ xdot valgrind.dot ***@ubuntu:~/Performance$ dot -Tpng valgrind.dot -o valgrind.png

首先，使用valgrind运行程序，会生成callgrind.out.7389，其中7389是运行程序的进程号，值得一提的是，valgrind还可以做其他很多事情，比如内存泄漏的检测等。

其次，使用gprof2dot.py生成dot文件。

性能分析结果如下图：

由图可见，valgrind的性能分析比gprof要详尽的多。

C++程序的性能分析到此就介绍完了，有不详尽之处，请多多指教。