Linux代碼效能檢測利器（二）--OProfile之程式碼分析樣本__Linux

http://blog.csdn.net/fenghaibo00/article/details/9007263

對於做應用層級（相對核心開發）的開發，如果只想快速找到代碼效能瓶頸而對OProfile的工作原理不感興趣，只看該樣本應該就足夠了。

假如我們的代碼檔案是/home/leo/oprofile_test/main.cpp，內容是：

[cpp] view plain copy #include <stdio.h>      #include <unistd.h>      #include <string.h>             class FileOp      {               public:                         FileOp(char *file)                         {                                  strcpy(m_fileName， file);                                  m_buff = new char[1024];                                  memset(m_buff， 0， 1024);                         }                                ~FileOp()                         {                                  delete []m_buff;                                  m_buff = NULL;                         }                                void DoWork()                         {                                                           FILE *fp = fopen(m_fileName， "r");                                  if(!fp)                                  {                                           return;                                  }                                         int count = 0;                                  int i = 0;                                  while(!feof(fp))                                  {                                           fgets(m_buff， 1023， fp);                                           count = strlen(m_buff);                                           usleep(100);                                           fprintf(stderr， "The %ld has %ld characters!\n"， ++i， count);                                  }                                         fclose(fp);                         }                      private:                         char m_fileName[1024];                         char *m_buff;      };                    int main(int argc， char **argv)      {               if(argc != 2)               {                         return -1;               }                                    FileOp op(argv[1]);               op.DoWork();                             return 0;      }  

這段程式讀取一個從命令列傳遞過來的一個檔案，列印出每一行的字元數（這段代碼是在64位機器上啟動並執行）。

a)        使用“g++ -g main.cpp”將原始碼編譯成可執行程式

b)        使用“opcontrol --init”進行分析器初始化（啟動分析器驅動模組）

c)        使用“opcontrol --setup --image=/home/leo/oprofile_test/a.out --event=CPU_CLK_UNHALTED:6000:0”和“opcontrol --no-vmlinux”設定分析器，如下圖所示：

d)        使用“opcontrol --start”啟動分析器

e)        運行程式，比如：“./a.out /var/log/messages.1”

運行完成後，使用下面的命令擷取分析結果。

a)        運行“opcontrol --dump”將採樣資料送入分析器中

b)        運行“opreport -l”查看函數級的分析結果，如下圖所示：

由圖中可以看到FileOp::DoWork的採樣百分比佔到了99.0909%，說明大部分的CPU時間都是在此函數中。

c)        運行“opannotate --source”查看代碼層級的分析結果，如下圖所示：

   上圖只是截取了關鍵的部分輸出，從這個輸出可以看到strlen這行佔到了77%（紅色矩形中數字768表示在分析採樣過程中改行採樣數量為768，即每次設定的事件發生時查看運行所在的代碼位置，發現一次就對改行的採樣數加1，。77.5758代表改行採樣數占所有採樣數的77.5758%），說明這段代碼的運行效率很低，找到了效能瓶頸，接下來的工作就是找函數替換strlen啦。（strlen的效率實在很低，尤其是當字串很長的時候）

 

       OK，到此分析結果已經出來了，不過對於工程很大的情況，opreport和opannotate的輸出很多，這時候把分析結果匯出到檔案中就比較容易查看了，對於opreport，可以使用“opreport -l -o ./analysis.log”來講分析結果輸出到檔案中，如下圖所示：

而對於opannotate來講，可以使用“opannotate --source --output-dir=/tmp/”來講分析結果對應到相應的原始碼檔案中，如下圖所示：

上面的命令的意思是將相應的打了標註的原始碼檔案放在“/tmp/”目錄下，在該目錄下，會根據原始碼的檔案結構產生相對應的檔案結果，如圖，在“/tmp/”目錄下產生了“home/leo/oprofile_test”目錄，與原始碼的目錄一致，而“main.cpp”就在該目錄下，開啟該目錄下的“main.cpp”就可以查看每句代碼對應的採樣資料以及資源佔用百分比了。

      

       用完了分析器，使用命令“opcontrol --stop”停止採樣，命令“opcontrol --reset”清除當前會話中的採樣資料，命令“opcontrol --shutdown”關閉分析器核心模組，“opcontrol --stop” 和命令“opcontrol --reset”是非常有必要的，因為不進行這兩步下次在進行分析時就會受到這次結果的影響。