如何将用于分析的编译添加到静态库？答案

【问题标题】：How to add compilation for profiling to static library?如何将用于分析的编译添加到静态库？
【发布时间】：2013-12-05 00:15:58
【问题描述】：

我的项目目前有一个静态链接的库（使用 gcc 编译并使用 ar 链接），但我目前正在尝试使用 gprof 分析我的整个项目，我还想在其中分析这个静态链接的库。有没有办法做到这一点？

Gprof 要求您将 -pg 提供给 GCC 进行编译，并将 -pg 提供给链接器。但是，当将 -pg 添加到它的标志列表中时，ar 会抱怨。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我已经很久没有使用 gprof 了，但是 -pg 甚至是 ar 的有效参数吗？如果您使用 -pg 编译所有对象，然后在没有 -pg 的情况下创建归档文件，分析是否有效？

如果你不能让 gprof 工作，gperftools 包含一个 CPU 分析器，我认为它在这种情况下应该可以很好地工作。您无需使用任何特殊标志编译应用程序，也无需尝试更改静态库的链接方式。

在开始之前，您应该了解使用 gperftools 的两个权衡：

gperftools 是一个采样分析器。因此，您的结果不会是 100% 准确，但它们应该非常好。使用 a 的最大好处采样分析器是它不会真正减慢您的应用程序的速度。
在多线程应用程序中，根据我的经验，gperftools 只会分析主线程。我成功的唯一方法分析工作线程是通过向我的应用程序添加分析代码。话虽如此，分析主线程不需要任何代码变化。

使用 gperftools 的方法有很多种。我的首选方法是使用$LD_PRELOAD 加载gperftools 库，使用$CPUPROFILE 指定日志记录目标，并可能在启动我的应用程序之前使用$CPUPROFILE_FREQUENCY 提高采样频率。像这样的：

 export LD_PRELOAD=/usr/lib/libprofiler.so
 export CPUPROFILE=/tmp/prof.out
 export CPUPROFILE_FREQUENCY=10000
 ./my_application

这会将一堆分析信息写入/tmp/prof.out。您可以运行后处理脚本将此文件转换为人类可读的文件。有很多supported output formats——我最喜欢的是callgrind：

google-pprof --callgrind /path/to/my_application /tmp/prof.out > callgrind.dat
kcachegrind callgrind.dat &

这应该可以很好地了解您的程序在哪里花费时间。

如果您有兴趣，我在周末花了一些时间学习如何使用 gperftools 来分析 I/O 绑定应用程序，并且我记录了很多我的发现 here。与您尝试做的事情有很多重叠，所以也许会有所帮助。

【讨论】：