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我正在尝试优化 C++ 程序的性能并减少其运行时间。但是,我无法弄清楚瓶颈在哪里。
time命令显示程序本身运行大约需要5分钟,大约5分钟,用户cpu时间需要4.5分钟。
CPU 分析器(gcc 分析器和 google perftool)显示该函数调用在 CPU 时间中总共只需要 60 秒。我还尝试使用分析器来实时采样而不是 CPU 时间,它给了我类似的结果。
I/O 分析器(我使用 ioapps)也显示 I/O 只需要大约 30 秒的程序运行时间。
所以基本上我有 3.5 分钟(程序运行时间的最大部分)下落不明,我相信这就是瓶颈所在。
我错过了什么,我如何知道时间去哪儿了?
最佳答案
正如 Öö Tiib 建议的那样,只需在调试器中中断程序即可。我这样做的方法是让程序运行,切换到输出窗口,键入 Ctrl-C 中断程序,切换回 GDB 窗口,键入“线程 1”以便在主程序的上下文中,并键入“bt”以查看堆栈跟踪。
现在,查看堆栈跟踪并理解它,因为虽然程序计数器上的指令负责所花费的特定周期,但堆栈上的每次调用也是如此。
如果你这样做几次,你会看到到底是哪条生产线造成了瓶颈。
当您在两 (2) 个 sample 上看到它时,您就成功了。
然后修复它,再做一遍,找到下一个瓶颈,依此类推。
您会很容易发现通过这种方式获得了巨大的加速。
<火焰>
有人说这正是分析器所做的,只是他们做得更好。
这就是你在演讲厅和博客上听到的,但这是交易:
有一些方法可以加速您的代码,这些方法不会将自己显示为“慢功能”或“热路径”,例如 - 重新组织数据结构。
每个函数看起来或多或少都是无辜的,即使它具有很高的包含时间百分比。
如果您实际查看堆栈示例,它们确实会显示出来。
因此,好的分析器的问题不在于样本的收集,而在于结果的呈现。统计和测量无法告诉您,仔细检查的一小部分样本确实可以告诉您什么。
小样本与大样本的问题呢?不是越多越好吗?
好吧,假设你有一个无限循环,或者如果不是无限循环,它运行的时间比你知道的要长得多? 1000 个堆栈样本会比单个样本更好吗? (不。)如果您在调试器下查看它,您就会知道您处于循环中,因为它基本上需要 100% 的时间。它在堆栈中的某个地方 - 只需扫描堆栈直到找到它。
即使循环只占用 50% 或 20% 的时间,这也是每个样本看到它的概率。
因此,如果您看到可以在少至两个样本上摆脱的东西,那就值得去做。
那么,这 1000 个 sample 会给您带来什么?
也许有人会想:“那如果我们错过了一两个问题怎么办?也许这已经足够了。”嗯,是吗?
假设代码有三个问题,P 占 50%,Q 占 25%,R 占 12.5%。好东西叫做A。
这显示了修复其中一个、两个或所有三个时获得的加速。
PRPQPQPAPQPAPRPQ original time with avoidable code P, Q, and R all mixed together
RQQAQARQ fix P - 2 x speedup
PRPPPAPPAPRP fix Q - 1.3 x "
PPQPQPAPQPAPPQ fix R - 1.14 x "
RAAR fix P and Q - 4 x "
QQAQAQ fix P and R - 2.7 x "
PPPPAPPAPP fix Q and R - 1.6 x "
AA fix P, Q, and R - 8 x speedup
关于c++ - 如何分析程序运行时间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18194577/
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