上一篇博客简单介绍了Linux平台下不同性能分析工具的特点，最后是Google出品的gperftools胜出。今天我们将举一个用gperftools对链接库进行性能分析的例子。

假设我们创建了一个TestGperftools项目，其中包括一个动态链接库模块complex和主程序main，build文件夹用于存放动态链接库和可执行程序，文件结构如下所示。

czl@ubuntu:~/czl/TestGperftools$ tree
.
├── build
├── complex
│   ├── complex.cpp
│   ├── complex.h
│   └── Makefile
├── main
│   ├── main.cpp
│   └── Makefile
└── Makefile

3 directories, 6 files

其中complex借用了这篇博客的第三个公式计算圆周率π，主要用来模拟一个很耗时的操作。该模块会生成一个libcomplex.so动态链接库供外部调用。其complex.cpp函数如下：

#include "complex.h"

Complex::Complex() {
}

void Complex::recordPI(double x) {
	pis.push_back(x);
	if (pis.size() > 10000) pis.clear();
}

double Complex::calculatePI(int n) {
	double x = 2, z = 2;
	int a = 1, b = 3;
	while (n--) {
		z = z*a / b;
		x += z;
		a++;
		b += 2;
		recordPI(x);
	}
	return x;
}

Complex::~Complex() {
}

calculatePI为计算π的函数，传入参数n表示循环计算的次数，也就是第三个公式中累加的次数，当然次数越多，精度越高，时间越长。recordPI是刻意加上去的一个函数，作为calculatePI的被调函数，同时包含STL的一些操作。该模块的Makefile如下：

SRC = complex.cpp
OBJS = $(SRC:.cpp=.o)
BUILD_DIR = ../build
TARGET = libcomplex.so

all: $(TARGET)

clean:
	-rm -f $(OBJS) $(TARGET)
	
$(OBJS): $(SRC)
	$(CXX) -fPIC -c $(SRC)
	 	
$(TARGET): $(OBJS)
	$(CXX) -shared -o $(TARGET) $(OBJS)
	cp $(TARGET) $(BUILD_DIR)

注意生成动态链接库的Makefile格式，编译时需要-fPIC生成位置无关目标文件，链接时需要-shared选项。由Makefile文件可知，该模块会生成libcomplex.so动态链接库。

下面我们来看一下main.cpp文件：

#include"../complex/complex.h"
#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;

vector<long long> vll;

void recordSum(long long s) {
	vll.push_back(s);
	if (vll.size() > 10000) vll.clear();
}

long long calculateSum(long long n) {
	long long s = 0;
	for (int i = 1; i <= n; ++i) {
		s += i;
		recordSum(s);
	}
	return s;
}

int main() {
	long long n = 1000000000;
	Complex c;
	double p = c.calculatePI(n);
	long long s = calculateSum(n);
	cout << "pi=" << fixed << setprecision(13) << p << endl;
	cout << "1+2+...+" << n << "=" << s << endl;
	return 0;
}

main函数除了调用Complex类计算π之外，还会调用自身的calculateSum计算1+2+...+n的和，并且也会调用一个刻意的recordSum函数。该模块的Makefile如下：

SRC = main.cpp
OBJS = $(SRC:.cpp=.o)
BUILD_DIR = ../build
LIBS = -lcomplex
TARGET = main

all: $(TARGET)

clean:
	-rm -f $(OBJS) $(TARGET)

$(OBJS): $(SRC)
	$(CXX) -c $(SRC)
	 	
$(TARGET): $(OBJS)
	$(CXX) -L$(BUILD_DIR) -o $(TARGET) $(OBJS) $(LIBS)
	cp $(TARGET) $(BUILD_DIR)

可以看到该模块链接了-lcomplex动态链接库，注意第16行链接的顺序不能乱，-L要在-o前面，$(OBJS)要在$(LIBS)的前面。

编译的方法为：直接在TestGperftools目录中执行make，主make会分别进入complex和main文件夹执行各自的子make，最后动态链接库libcomplex.so和可执行程序main都复制到了build文件夹中。具体代码请看根目录中的Makefile文件，这里不再列出。

接下来我们要安装gperftools性能分析工具，在Ubuntu下安装非常简单，直接执行以下命令，该命令安装了两个软件，google-perftools和graphviz，前者就是gperftools，后者是用于可视化性能分析结果的。

sudo apt-get install google-perftools graphviz

下面我们开始对main进行性能分析，我们预期libcomplex.so中的calculatePI会是主要的性能瓶颈，看看gperftools给出的结果是否符合预期。

1. 进入到build文件夹，执行以下命令：

   $ export LD_LIBRARY_PATH=.
   

   该命令表示查找动态链接库的首选位置为当前路径，如果没有设置，在执行main程序时，会找不到libcomplex.so而报错：./main: error while loading shared libraries: libcomplex.so: cannot open shared object file: No such file or directory

2. 执行以下命令：

   $ LD_PRELOAD=/usr/lib/libprofiler.so.0 CPUPROFILE=./main.prof ./main
   

   LD_PRELOAD用于预加载gperftools的动态链接库，有些发行版可能是/usr/lib/libprofiler.so，我的是后面有.0，也有可能是其他数字；CPUPPROFILE用于指定生成的性能分析结果文件路径，我设置的是在当前文件夹下生成main.prof；最后接上需要分析的可执行程序./main，如果你的可执行程序由命令行参数，也可以一并跟在./main后面。

3. 程序执行结束之后，输出如下：

   pi=3.1415926535898
   1+2+...+1000000000=500000000500000000
   PROFILE: interrupts/evictions/bytes = 4680/1585/112344
   

   前两行是程序输出，最后一行是gperftools输出。

4. 最后进行性能分析，执行以下命令：

   $ google-pprof --web ./main ./main.prof
   

   --web表示性能分析结果以网页的形式展示，后面依次跟可执行程序和上一步生成的*.prof文件。程序自动打开浏览器，性能分析结果如下图所示。
   详情页中，左上角给出了汇总结果，总共采样了4680次，扔掉了采样次数小于23和4次的节点和边。gperftools 性能分析图中，每个节点代表一个函数，节点内包含三个信息，从上往下依次为：函数名、该函数自身被采样到的次数（及占总采样数的比例）、该函数和被调函数被采样到的次数（及占总采样数的比例），节点的大小正比于该函数自身被采样到的次数；每条边代表调用者到被调用者被采样到的次数。简而言之，图中节点越大，该函数自身耗时占比越大，越可能是性能瓶颈。
   由图可知，Complex::calculatePI确实是性能瓶颈，占用了23.0%的时间，而calculateSum只占用了6.3%的时间。另外，我们刻意增加的recordPI和recordSum也占用了不少的时间，因为需要不断的push_back以及重新分配内存，所以占用的时间也很多。

5. 总的来说，这样的分析结果是符合预期的，我们能够根据这样一个热点分布图，找到性能瓶颈，然后有针对的进行性能优化。比如针对上面的例子，我们可以优化calculatePI，如果对π的精度要求不是很高，可以减少while循环的次数；对于vector的push_back，因为我们是大于10000时会clear一下，为了避免多次的clear和reallocate，可以预先设置vector的大小为10000，然后重复对0~9999下标进行填充，这样就只需一次分配内存了。

本博客完整的TestGperftools项目可以查看我的Github：TestGperftools。

gperftools套装中还包括a memory leak detgector和a heap profiler，用于检查程序中是否有内存泄漏的风险以及对内存堆栈的分析，具体介绍可以查看其Github上的WIKI。

一些有用的链接：

1. 3步学会使用gperftools的超简易教程：https://wiki.geany.org/howtos/profiling/gperftools
2. gperftools官方文档：https://gperftools.github.io/gperftools/cpuprofile.html