如何分析程序运行时间

Question

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命令显示程序本身需要大约5分钟才能运行,大约5分钟,用户cpu时间需要4.5分钟.

CPU分析器(gcc profiler和google perftool)显示函数调用在CPU时间中总共需要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探查器(我使用过ioapps)也表明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,如何知道那个时间到了哪里？

Answer 1

正如ÖöTiib建议的那样,只需在调试器中打破程序即可.我这样做是让程序运行,切换到输出窗口,键入Ctrl-C来中断程序,切换回GDB窗口,输入"thread 1"以便在主程序的上下文中,并输入"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处理该特定循环,但堆栈上的每个调用也是如此.

如果你这样做了几次,你就会看到确切的线路是造成瓶颈的原因.一旦你在两(2)个样品上看到它,你就已经钉了它.然后修复它并再次完成所有操作,找到下一个瓶颈,依此类推.你可以很容易地发现你通过这种方式获得了巨大的加速.

<火焰>

有人说这正是剖析器所做的,只有他们做得更好.这就是你在演讲厅和博客上听到的内容,但是这里的交易是:有一些方法可以加速你的代码,而不是将自己显示为"慢功能"或"热路径",例如 - 重新组织数据结构.即使它具有较高的包容时间百分比,每个功能看起来或多或少都是无辜的.

如果您真正查看堆栈样本,它们会显示自己.因此,好的剖析器的问题不在于样本的收集,而在于结果的呈现.统计和测量不能告诉你什么样的小样本,仔细检查,告诉你.

小样本和大量样本的问题怎么样？不是更好吗？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个堆叠样本会发现它比单个样本更好吗？(不)如果你在调试器下看它,你知道你在循环中,因为它基本上占用了100%的时间.它位于堆栈的某个位置 - 只需扫描堆栈直到找到它.即使循环只占50%或20%的时间,这就是每个样本看到它的概率.所以,如果你看到一些你可以在两个样本上摆脱的东西,那就值得去做.那么,1000个样品会给你带来什么？

也许有人会这样想:"那么,如果我们错过一两个问题怎么办呢？也许它已经足够好了." 好吧,是吗？假设代码有三个问题P占50%的时间,Q占25%,R占12.5%.好的东西叫做A.这显示了如果你修复其中一个,其中两个,或者全部三个,你得到的加速.

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

这是否清楚地说明为什么那些"逃避"的人真的受伤？如果你错过任何一个,你可以做的最好的是慢两倍.

如果您检查样品,很容易找到它们.P是样品的一半.如果您修复P并再次执行,则Q是一半样本.一旦你修复Q,R就是一半的样本.修复R,你的速度提高了8倍.你不必停在那里.你可以坚持下去,直到你真的找不到任何东西来解决.

问题越多,潜在的加速越高,但你不能错过任何一个.分析器(甚至是好的分析器)的问题在于,通过拒绝您查看和研究单个样本的机会,它们隐藏了您需要找到的问题. 更多关于这一点. 从统计学角度来看,这是它的工作原理.

有好的剖析师.最好的是壁挂式堆栈采样器,它可以报告各行的包含百分比,让您可以使用热键打开和关闭采样. Zoom(wiki)就是这样一个分析器.

但即便是那些人也会错误地认为你需要大量的样品.你没有,你为他们支付的价格是你实际上看不到的,所以你不明白为什么花时间,所以你不能轻易分辨是否有必要,你不能除非你知道你不需要它,否则摆脱一些东西.结果是你错过了瓶颈,他们最终阻碍了你的加速.

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