如何编写一个简单的代码分析器？答案

【问题标题】：How to write a simple code profiler?如何编写一个简单的代码分析器？
【发布时间】：2011-07-28 15:32:05
【问题描述】：

我想知道像 quantify 这样的产品如何在不修改代码的情况下测量函数/方法所花费的时间。有人知道吗？

您有描述如何开始编写自己的工具的网页吗？

【问题讨论】：

嗯，你说得对，我还没有接受答案，不是我认为他们不好，而是更不幸的是他们没有完全回答“如何编写简单的代码分析器” .我得到了有趣的答案，但不知道如何真正开始使用该工具。我认为不关闭问题会让更多人回答。
@Dave：写了一个分析器之后，让我建议一个开始的方法。我的方法是从获取随机时间堆栈样本开始。 pstack、jstack 或 lsstack 可以做到。你不需要很大的数字。（我这样做的粗略方式完全是手动的 - 在调试器中暂停，然后回溯。）然后，如果您愿意，您可以编写一个程序来处理该数据并让用户浏览它。
@Mike：听起来我是一个明智的开始方式。会试一试的。
@Dave：祝你好运，看看 Zoom。我不使用任何分析器的原因是我实际上发现了完全手动的方法，而更多的工作，更有效。也许这就是我，but I'm not alone。
@Mike：我同意，这就是为什么我试图提高我对这些通常没有记录的技术的了解。由于我正在使用相同的代码库，因此额外的工作是一次性的，并且与它可以提供的东西相比绝对值得。

【解决方案1】：

非侵入式分析器可以通过分析器将代码编译成可执行形式。此格式不需要与操作系统所需的实际执行格式相匹配。这类似于 Java 的虚拟机。

分析器使用基本单位（例如时钟周期）来衡量性能。确定周期数后，可以将总和乘以一个常数，得出一个近似的时间单位。该值是近似值，因为程序不是直接在处理器上运行，而是在“虚拟”处理器上运行。

其他分析器修改代码以在需要进行分析的地方（通常在函数的开始和结束处）调用“开始测量”和“结束测量”。

JTAG 调试器和其他仿真器在找到特定地址时调用测量函数。

从嵌入式系统的角度来看，最准确的性能测量技术是找到一个未使用的引脚或测试点，然后向该引脚发送“开始”脉冲，然后再发送“结束脉冲”，然后使用示波器进行测量确切的时差。高级示波器可以提供这个时间差的直方图。

【讨论】：

【解决方案2】：

你问了一个非常大的问题。但是，据我所见，分析器在许多情况下确实会修改代码。例如，EQUATEC 会为您的可执行文件和已检测的库创建一个副本。其他人将在分析器运行时创建代码的缓存和副本。因此，他们不一定会在您正在使用的代码中编写任何检测，但他们会检测代码或 IL 的副本。

【讨论】：

【解决方案3】：

我的猜测是 CPU 进入了“单步模式”。

【讨论】：

【解决方案4】：

我能猜到。通常，分析器在构建阶段或执行时“检测”您的代码。他们可以将测量调用放在每个函数的开头和结尾。并做很多其他的事情。

【讨论】：

【解决方案5】：

我不知道 quatify，但一种常见的技术是使用随机采样：每 100 微秒左右中断一次，并保存当前指令指针。然后从符号表中计算出来哪个函数在里面，并把它们汇总起来。

大多数分析器做得更多，并且还会在某些情况下检测代码方式，以便提供更多信息。

【讨论】：

【解决方案6】：

分析器可能具有以下属性：

【讨论】：

【解决方案7】：

另一种在嵌入式领域有用的技术，类似于 Thomas Matthews 所描述的技术，是将频率发生器连接到将产生 NMI（即不可屏蔽中断）的引脚。然后对作为中断帧的一部分存储在堆栈中的程序计数器进行采样。这将为您的应用程序提供非常准确的统计视图，而对您的应用程序的更改最少。

当然这只适用于特殊情况。

【讨论】：

【解决方案8】：

记住这一点很有帮助：

这听起来很明显，对吧？但请注意：

它说的是定位，而不是测量。测量可能是最终定位的一种手段，但实际上是非常间接的。
它说的是活动，而不是函数/方法，也不一定是热点。大多数情况下，这些是函数调用点，它们花费的时间比预期的要多，实际上不需要完成。
上面写着在他/她的代码中。这是程序员可以修改的唯一代码。知道在某些系统例程上花费了很多时间是没有好处的。
它说的是时间，而不是 CPU 时间。如果程序由于 I/O 或其他系统功能而花费大量时间阻塞，这与 CPU 时间一样重要。
它说的是相当大的百分比，而不是精确的时间。如果找到了一项成本高昂的活动，重要的是它的位置，而不是它的成本有多高的不确定性。（如果您正在寻找金块，您会先测量一个，然后再找到它吗？）

因此，不仅仅是任何旧的采样器或仪器都可以达到这个目的。

恕我直言，最有效的方法是收集堆栈样本，而不仅仅是程序计数器，并在随机挂钟时间采样，而不仅仅是 CPU 时间，并且不仅按函数报告，而且按代码行报告，包含该行的样本百分比。 Zoom 就是这样一个分析器。

换句话说 a) 不要取大量的小样本并将它们混合成数字。 b) 一定要采集少量的大样本，并了解他们告诉您的内容。

作为一个极端的例子，如果只取三个堆栈样本，如果一个特定的语句（或指令）出现在其中两个的某个地方，那么该语句的成本是多少？嗯，可以想象这只是一个巧合 - 一个误报，但平均而言，它将节省 (2+1)/(3+2) = 60%整体运行时间。就“物超所值”而言，很难超越。

这里是the issues的更详细摘要。

【讨论】：