Как профилировать многопоточное приложение C++ на Linux?

Question

Я использовал весь свой профилирование Linux с помощью gprof.

Однако, с моим многопоточным приложением, его вывод представляется непоследовательным.

Теперь я выкопал этот итог:

http://sam.zoy.org/writings/programming/gprof.html

Однако, это от очень давно, и в моем выходе дргоГо, оказывается мои дргиЙ перечисляют функцию, используемую неосновными нитями.

Итак, мои вопросы:

1) В 2010 году, я могу легко использовать дргоЕ в профиль многопоточных приложений Linux C++? (Ubuntu 9.10) 2) Какие еще инструменты следует изучать для профилирования?

Answer 1

Редактировать: добавлено еще answer на профилировщик бедных людей, в котором ИМХО лучше подходит для многопоточных приложений.

Посмотрите на oprofile. Накладные расходы на профилирование этого инструмента незначительны и он поддерживает многопоточные приложения --- пока вы не хотите разрешать конкуренцию mutex (что является очень важной частью профилирования многопоточных приложений)

Answer 2

Посмотрите на Valgrind.

Answer 3

Посмотрите на Zoom.

Answer 4

Paul R сказал, что есть посмотрите на Zoom. Вы также можете использовать lsstack, который является низкотехнологичным, но неожиданно эффективным, compared to gprof.

Добавлено: Поскольку вы уточнили, что используете OpenGL на 33 мс, моя предыдущая рекомендация стоит. Кроме того, то, что я лично делал в таких ситуациях, является эффективным и неинтуитивным. Просто запустите его с типичной или проблемной рабочей нагрузкой и просто остановите его, вручную, на своих дорожках, и посмотрите, что он делает и почему. Сделайте это несколько раз. Теперь, если это только иногда misbehaves, вы хотели бы остановить его только в то время, пока он плохо себя ведет. Это непросто, но я использовал прерывание будильника для правильной задержки. Например, если один кадр из 100 занимает более 33 мс, то в начале кадра установите таймер на 35 мс и в конце кадра отключите его. Таким образом, он будет прерываться только тогда, когда код занимает слишком много времени, и он покажет вам, почему. Конечно, один образец может пропустить код вины, но 20 образцов не пропустят его.

Answer 5

Посмотрите на poor man's profiler. Удивительно, но есть несколько других инструментов, которые для многопоточных приложений выполняют профилирование профилей и профилирование взаимного доступа, и PMP делает это, даже не требуя установки каких-либо (до тех пор, пока у вас есть gdb).

Answer 6

Вы можете случайно запустить pstack, чтобы узнать стек в данной точке. Например. 10 или 20 раз. Наиболее типичный стек, где приложение проводит большую часть времени (по опыту, мы можем предположить распределение Парето).

Вы можете объединить эти знания с трассирования или фермой (Solaris) для отслеживания системных вызовов, и ртара для печати памяти.

Если приложение работает по выделенной системе, у вас также есть sar, чтобы измерить процессор, память, ввод-вывод и т. Д., Чтобы профилировать общую систему.

Answer 7

Попробуйте современный Линукс профилирование инструмента, perf (perf_events): https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial и http://www.brendangregg.com/perf.html:

perf record ./application 
# generates profile file perf.data 
perf report 

Answer 8

Поскольку вы не говоря уже о некоммерческих, я могу предложить компании Intel VTune. Это не бесплатно, но уровень детализации очень впечатляет (и накладные расходы незначительны).