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用google-perftool分析程序的内存/CPU使用

最近,用到了google-perftool分析程序的内存和CPU的使用情况,总结一下使用的一些方法和体会,分享给有需要的朋友。首先,说说google-perftool,它是由google开发的用来分析C/C++程序性能的一套工具,这里的性能分析主要包括内存和CPU两个方面,内存分析使用google-perftool所提供的tcmalloc,CPU分析使用它所提供的profiler。下面先分别介绍一下tcmalloc和profiler,然后再给出一些使用的例子,及一些使用时的注意事项。

  • 1. tcmalloc
  • tcmalloc的全称是thread cache malloc,顾名思义,它是带有thread cache的内存管理工具,具体的实现细节这里不做过多的介绍,感兴趣的朋友可以参考google官方提供的文档,或者阅读源码。这里需要注明一下tcmalloc的一些优点,和它所提供的一些分析程序内存使用的一些功能。
    tcmalloc的主要优点有两个方面,一个是内存allocate/deallocate的速度,通常情况下它的速度比glibc所提供的malloc要快;另一个方面是小内存(< =32K)的管理,它的小内存是在thread cache里面管理的,一方面减少了加锁的开销,另一方面用来表示小内存所用的额外的空间也比较小,比较节省空间。因此,对于多线程下,经常小内存的allocation/deallocation的程序(尤其多线程下使用STL比较多的程序),可以尝试使用一下tcmalloc。
    除了在allocate/deallocate内存时的优化外,tcmalloc还提供了heapcheck和heapprofile的功能。heapcheck主要被用来检查程序中是否有内存泄露,在哪里泄露。相信内存泄露这个话题,永远是让所有C/C++程序都非常蛋疼的问题,有了tcmalloc的帮助,也许一切会变得简单一些,会有点事半功倍的效果。tcmalloc另外一个功能是heapprofile。先来说一下profile这个词,它的本意是“描绘…轮廓”,我一直觉得这个词是一个很伟大的词,用在sns中,它表示用来描绘用户的那些特征、属性,也有叫用户画像的。用在这里呢,heapprofile,顾名思义,它就是描绘程序的heap轮廓,通过这样一个过程,我们就能知道,程序的heap里在每一时刻都有些啥东东。有了profile的结果,它可以帮助我们定位内存泄露,帮助我们发现一些频繁allocate内存的地方,以此来做一些优化。
    (关于程序中的heap和stack,不了解的朋友,可以到网上搜一下:程序的地址空间分布)

  • 2. profiler
    profiler,是由google-perftool所提供的用来做cpu-profile的工具,相信通过上面的介绍,大家对profile这个词已经不再陌生。Cpu-profile,它的主要功能就是通过采样的方式,给程序中cpu的使用情况进行“画像”,通过它所输出的结果,我们可以对程序中各个函数耗时情况一目了然。在对程序做性能优化的时候,这个是很重要的,先把最耗时的若干个操作优化好,程序的整体性能提升应该十分明显,这也是做性能优化的一个最为基本的原则—先优化最耗时的。

  • 3. 使用举例
  • 关于google-perftool的使用,总体上来讲有以下三种方式:

    • (1)直接调用提供的api:这种方式比较适用于对于程序的某个局部来做分析的情况,直接在要做分析的局部调用相关的api即可。
    • (2)链接静态库:这种方式是最为常用的方式,后面会有详细的介绍。
    • (3)链接动态库:这种方式和静态库的方式差不多,但通常不推荐使用,除非使用者不想额外链一个静态库(因为链接静态库会增大binary的大小)的情况,可以考虑使用这种方式。

    下面是静态库的使用方法:

    • (1)Heap Checker:
    • 1
      2
      
      gcc [...] -o myprogram -ltcmalloc
      env HEAPCHECK=normal ./myprogram
    • (2)Heap Profiler:
    • 1
      2
      
      gcc [...] -o myprogram -ltcmalloc
      env HEAPPROFILE=./myprogram.hprof ./myprogram
    • (3)Cpu Profiler:
    • 1
      2
      
      gcc [...] -o myprogram -lprofiler
      env CPUPROFILE=./myprogram.prof ./myprogram

    通过上面的方法,可以生成google-perftool原始的输出结果。另外,google-perftoolg还提供了一个叫pprof的工具,它是一个perl的脚本,通过这个工具,可以将google-perftool的输出结果分析得更为直观,输出为图片、pdf等格式。

    最后,补充一点,要用google-perftool来分析程序,必须保证程序能正常退出。所以,这里也想多说几句,我个人觉得,好的C/C++程序员,应该做到自己的程序都能优雅退出,这是最基本的要求。这里所谓的优雅退出,指的是退出的时候把该释放的资源释放掉,且保证程序退出时不挂。

    参考文献:http://code.google.com/p/google-perftools/wiki/GooglePerformanceTools

    1. 2012年1月6日16:51 | #1

      官方文档翻译版哈~~

    2. 陈纪超
      2014年1月9日15:39 | #2

      linux链接的时候是优先链接动态库的,如要链接静态库,必须加上-static选项。
      所以那个静态库的使用方法,是有问题的。可以使用ldd myprogram 查看,到底是使用了什么链接方式。

    3. 2014年1月11日16:27 | #3

      恩,你说的对,在同时有.so和.a的情况下,是优先链接.so的,如果要静态链接,是要显式加-static; 如果只有.a的话,不用显式加也可。@陈纪超

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