用GNUprofiler提高代码运行速度　下

文章作者 100test 发表时间 2007:03:14 16:19:11
来源 100Test.Com百考试题网

共享库的支持

正如在前面曾经介绍的，对于代码剖析的支持是由编译器增加的，因此如果希望从共享库（包括 C 库 libc.a）中获得剖析信息，就需要使用 -pg 来编译这些库。幸运的是，很多发行版都提供了已经启用代码剖析支持而编译的 C 库版本（libc_p.a）。

在我使用的发行版 gentoo 中，需要将 “profile” 添加到 USE 标志中，并重新执行 emerge glibc.当这个过程完成之后，就会看到 /usr/lib/libc_p.a 文件已经创建好了。对于没有按照标准提供 libc_p 的发行版本来说，需要检查它是否可以单独安装，或者可能需要自己下载 glibc 的源代码并进行编译。

在获得 libc_p.a 文件之后，就可以简单地重新编译前面的例子了，方法如下：

gcc example1.c -g -pg -o example1 -O2 -lc_p

然后，可以像以前一样运行这个应用程序，并获得 flat profile 或 call graph，应该会看到很多 C 运行函数，包括 printf（这些函数在我们的测试函数中并不是太重要）。

用户时间与内核时间

现在我们已经知道如何使用 gprof 了，接下来可以简单且有效地对应用程序进行分析了，希望可以消除性能瓶颈。

不过现在您可能已经注意到了 gprof 的最大缺陷：它只能分析应用程序在运行 过程中所消耗掉的用户 时间。通常来说，应用程序在运行时既要花费一些时间来运行用户代码，也要花费一些时间来运行 “系统代码”，例如内核系统调用。

如果对清单 1 稍加修改，就可以清楚地看出这个问题：

清单 5. 为清单 1 添加系统调用分析功能

#include

int a(void) {
sleep(1).
return 0.
}
int b(void) {
sleep(4).
return 0.
}

int main(int argc, char** argv)
{
int iterations.

if(argc != 2)
{
printf("Usage %s \n", argv[0]).
exit(-1).
}
else
iterations = atoi(argv[1]).

printf("No of iterations = %d\n", iterations).

while(iterations--)
{
a().
b().
}
}