Инструменты профайлинга С++ кода
Download as PPTX, PDF1 like478 views
Так бывает, что иногда ваше приложение начинает долго выполнять казалось бы обыденные задачи и потреблять большое количество оперативной памяти. А вы как разработчик и понятия не имеете, почему же так происходит (но вам интересно). В ходе доклада поговорим о средствах, которые могут нам понять причины странного поведения наших программ. Если не боитесь таких слов как Valgrind, gprof, gperftools и многих других - добро пожаловать!
More Related Content
What's hot (13)
Similar to Инструменты профайлинга С++ кода (20)
More from corehard_by (20)
Инструменты профайлинга С++ кода
- 1. Профайлинг в C++ Обзор ПО для профилирования
- 2. О себе ● С++ разработчик в SolarWinds ● Участвую в деятельности Российской РГ21 ● Разработчик Boost.Algorithm и gImageReader ● zamazan4ik везде - Telegram, Twitter, GitHub, Reddit, etc. ● https://github.com/ZaMaZaN4iK
- 3. Постановка проблемы ● Есть приложение ● Оно тормозит ● Мы хотим (нас заставляют) это исправить ● А мы понятия не имеем, с какой стороны подступиться ● Искать руками долго/лень/сроки поджимают/что-то ещё (нужное подчеркнуть)
- 4. Профилирование, профилировщики и т.д. ● Профилирование служит для получения информации о работе программы в целом: какие функции сколько времени выполняются, нахождение «горячих» мест и других особенностей работы программы ● Профилировщик - инструмент, который занимается профилировкой
- 5. Классификация ПО ● Эмуляторысимуляторы ● Сэмплеры ● Ручные (да-да, так тоже можно :) ● Event-based
- 6. Сэмплеры ● Регулярно «срезают» ресурсы программы ● Почти не влияют на скорость выполнения (зависит от частоты) ● Некоторые функции пропадают :-) ● Погрешности
- 7. Эмуляторы ● Эмуляция профилируемого устройства ● Значительное замедление программы ● Функции не пропадают :-) ● Сложность реализации ● Соответствие реальному аппаратному обеспечению (нет)
- 8. Проблемы ● Разные производители процессоров (Intel, AMD, etc.) ● Разные архитектуры ● Разные ОС (GNU/Linux-based, Windows, macOS, Android, iOS, etc.)
- 9. gprof ● GNU/Linux ● Консольный интерфейс ● Требует перекомпиляции проекта ● Профилирует только user-space код ● Не может профилировать многопоточные приложения ● https://sourceware.org/binutils/docs/gprof/
- 10. gprof: как использовать 1. Пишем программу 2. Компилируем с флагом “pg” 3. Запускаем программу 4. Запускаем gprof с получившимся файлом 5. Анализируем результат
- 11. gcov ● Консольный интерфейс ● Считает покрытие тестами кода ● Но оказывается тоже может профилировать! ● Занимается line-by-line профилированием
- 12. gcov: как использовать для профилирования 1. Пишем программу 2. Компилируем её с флагами “-fprofile-arcs -ftest-coverage” 3. Запускаем программу (появятся файлы для gcov) 4. Запускаем gcov с файлом исходного кода 5. Анализируем результат
- 13. gprof2dot ● Написан на Python 3 ● Понадобится Graphviz - https://www.graphviz.org/ ● Конвертер в dot graph ● Поддерживает: perf, callgrind, oprofile, sysprof, Vtune, prof, gprof, xperf, Very Sleepy ● https://github.com/jrfonseca/gprof2dot
- 15. gprof2dot: примеры использования ● gprof path/to/your/executable | gprof2dot.py | dot -Tpng -o output.png ● perf record -g -- /path/to/your/executable perf script | c++filt | gprof2dot.py -f perf | dot -Tpng -o output.png ● amplxe-cl -report gprof-cc -result-dir output -format text -report-output output.txt gprof2dot.py -f axe output.txt | dot -Tpng -o output.png
- 16. gperftools (Google Performance Tools) ● GNULinux, … ● Умеет в многопоточные приложения ● Ручная разметка интересующих вас мест для профилирования ● Крайне низкие накладные расходы ● https://github.com/gperftools/gperftools
- 17. gperftools: как использовать 1. Написать программу, подключить <gperftools/profiler.h> 2. Пометить интересующие вас места ProfilerStart(“file.log”)/ProfilerStop() 3. Скомпилировать с отладочными символами 4. Слинковать с profiler.so 5. Запустить 6. Полученный file.log конвертировать в тот же callgrind: a. pprof --callgrind ./test file.log > profile.callgrind
- 18. Valgrind ● Эмулятор ● GNU/Linux, macOS ● Open-Source ● Утилиты: Cachegrind, Callgrind, DRD, Helgrind, Massif, Memcheck ● Расширяемость ● http://valgrind.org/
- 19. Valgrind: особенности ● Очень сильно замедляет работу программы ○ 10-50x ○ Зависит от утилиты и настроек ● Старается эмулировать процессор ○ Branch-prediction на уровне процессоров 2004 года ○ Попытки смоделировать ваш кеш (гадает по CPUID) ○ Если не смог подобрать под Ваш процессор, то… всё грустно ○ Можете ему помочь и сами написать свою реализацию кеша :)
- 20. kcachegrind/qcachegrind ● Платформы ○ kcachegrind: GNU/Linux ○ qcachegrind: GNU/Linux, Windows, macOS ● Программа для просмотра “выхлопа” профилировщика ● https://github.com/KDE/kcachegrind
- 22. Heaptrack ● https://github.com/KDE/heaptrack ● Linux-only ● GUI + консольный интерфейс ● Профилирует и визуализирует: ○ Динамику потребления памяти во времени ○ Пиковые потребления ○ Количество “утёкшей” памяти ○ Распределение потребления памяти по функциям ○ Flame Graph потребления памяти
- 24. FlameGraph ● Визуализация стека чего-нибудь ● Не ограничена только CPU (Memory, IO) ● Интерактивно ● Кастомизируемо ● Хорошая поддержка профилировщиков ● https://github.com/brendangregg/FlameGraph (аккуратно - Perl)
- 25. FlameGraph
- 26. Intel VTune Amplifier ● От Intel ● Проприетарный ● GNU/Linux, Windows, macOS (только как хост) ● Уже бесплатный для коммерческого использования ● GUI (Eclipse) + командная строка ● Только на CPU от Intel
- 27. VTune: что умеет ● Hotspot analysis ● Concurrency profiling ● Cache profiling ● Branch-prediction profiling ● GPU profiling ● Disk IO profiling
- 29. CodeXL ● От AMD ● Работает с CPU от AMD ● https://github.com/GPUOpen-Tools/CodeXL ● GNU/Linux, Windows ● Бывают баги
- 31. CodeXL: функционал ● Cache line utilization ● Instruction-based sampling ● Branch profiling ● Data access profiling ● Time-based sampling ● Instruction access ● Call graph ● Power profiling ● GPU profiling
- 32. Xcode + Instruments ● Идёт в комплекте с Xcode ● В ряде случаев использует “под капотом” DTrace ● Умеет профилировать приложения на macOS, iOS ● Time profiler, memory profiler ● Wi-Fi, GPS, Energy, etc. (iOS)
- 33. Instruments
- 34. SimplePerf (+ Android Studio 3.1) ● Профайлер для Android ● Консольный интерфейс ● https://android.googlesource.com/platform/system/extras/+/master/simpleperf ● Начиная с Android 3.1 может профилировать C++ код прямо из IDE ○ Требует Android 8 (API Level 26) и выше
- 35. Остались за рамками доклада (извините) ● OProfile - http://oprofile.sourceforge.net ● TAU - https://www.cs.uoregon.edu/research/tau/home.php ● LTTng - https://lttng.org/ ● xperf - https://docs.microsoft.com/en-us/windows-hardware/test/wpt/ ● GlowCode - https://www.glowcode.com/ ● DS-5 (built-in profiler) - https://developer.arm.com/ ● Visual Studio (built-in profiler) ● Oracle Developer Studio (built-in profiler) ● Intel IACA ● DTrace - <link>
- 36. Советы ● Не оптимизируйте без профилирования ● Выбирайте профайлер внимательно ● Изучите профайлер перед использованием
- 37. Полезные ссылки ● https://eax.me/c-cpp-profiling ● https://github.com/fenbf/AwesomePerfCpp ● https://software.intel.com/en-us/vtune-amplifier-help ● http://www.brendangregg.com