学习使用开源软件google-perftools(分析c/c++程序的占用cpu和内存性能))

安装:++++++++++++++

TCMalloc (google-perftools) 是用于优化C++写的多线程应用，比glibc 2.3的malloc快。这个模块可以用来让MySQL在高并发下内存占用更加稳定。

下载二个软件地址：
google-perftools：http://code.google.com/p/google-perftools/

libunwind：http://download.savannah.gnu.org/releases/libunwind/

安装步骤：

1.64 位操作系统请先安装 libunwind库，32位操作系统不要安装。libunwind库为基于64位CPU和操作系统的程序提供了基本的堆栈辗转开解功能，其中包括用于输出堆栈跟踪的API、用于以编程方式辗转开解堆栈的API以及支持C++异常处理机制的API。
#tar zxvf libunwind-0.9.tar.gz
#cd libunwind-0.99

#./configure
#make
#make install

2.安装google-perftools：
#tar zxvf google-perftools-1.6.tar.gz

#cd google-perftools-1.6

#./configure
#make
#make install

3.运行以下二行命令

echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/usr_local_lib.conf
/sbin/ldconfig

4.修改MySQL启动脚本（根据你的MySQL安装位置而定）：

vi /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe
在# executing mysqld_safe的下一行，加上：
export LD_PRELOAD=/usr/local/lib/libtcmalloc.so

保存后退出，然后重启MySQL服务器。


5.使用验证lsof命令查看tcmalloc是否起效：
如lsof没有装，可yum安装
/usr/sbin/lsof -n | grep tcmalloc
如果发现以下信息，说明tcmalloc已经起效：
　　mysqld    10847   mysql  mem       REG        8,5  1203756   20484960 /usr/local/lib/libtcmalloc.so.0.0.0



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64位机器安装方法：
tar -zxvf libunwind-0.99-beta.tar.gz
cd libunwind-0.99-beta
CFLAGS=-fPIC ./configure --prefix=/usr
make CFLAGS=-fPIC
make CFLAGS=-fPIC install

tar -zxvf google-perftools-1.8.3.tar.gz
cd google-perftools-1.8.3
./configure --prefix=/usr
make
make install

echo "/usr/lib" > /etc/ld.so.conf.d/usr_lib.conf
/sbin/ldconfig


使用方法：
主函数：

#include <google/profiler.h>
main
{
ProfilerStart("outfile.prof");
int enable= ProfilingIsEnabledForAllThreads();
WriteLog("[CollectAS] Profiling Enabled: %d", enable);

………………………………


ProfilerStop();

}


每个线程添加注册函数：ProfilerRegisterThread();


此第三方软件在/usr 下，程序的makefile.am文件要包含库： -lprofiler

调用:
pprof --dot collect outfile.prof

利用graphviz将outfile.do生成图纸


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假设你已经安装好了这个开源工具

1） vim example.cpp
#include<iostream>
#include<stdlib.h>
//#include<google/profiler.h>
#include<stdio.h>
using namespace std;
void consumeSomeCPUTime1(int input){
        int i = 0;
        input++;
        while(i++ < 10000){
                i--;  i++;  i--;  i++;
        }
};

void consumeSomeCPUTime2(int input){
        input++;
        consumeSomeCPUTime1(input);
        int i = 0;
        while(i++ < 10000){
                i--;  i++;  i--;  i++;
        }
};

int stupidComputing(int a, int b){
        int i = 0;
        while( i++ < 10000){ 
                consumeSomeCPUTime1(i);
        }
        int j = 0;
        while(j++ < 5000){
                consumeSomeCPUTime2(j);
        }
        return a+b;
};

int smartComputing(int a, int b){
        return a+b;
};

int main(){
        int i = 0;
        printf("reached the start point of performance bottle neck\n");
        sleep(1);
//      ProfilerStart("CPUProfile.prof");
        while( i++ < 10){
                printf("Stupid computing return : %d\n",stupidComputing(i, i+1));
                printf("Smart computing return %d\n",smartComputing(i+1, i+2));
        }
        printf("should teminate profiling now.\n"); 
        sleep(1);
//      ProfilerStop();
        return 0;
}

2）设置 LD_LIBRARY_PATH就是你的pprof的安装路径下的lib
3）设置ＣＰＵＰＲＯＦＩＬＥ的值如：ＣＰＵＰＲＯＦＩＬＥ＝ｃｐｕ；
这里还可以再源文件里面加入被注释掉的语句来设置ｃｐｕｐｒｏｆｉｌｅ输出的结果
如果是多线程的话就需要使用ＰｒｏｆｉｌｅｒＲｅｇｉｓｔｅｒＴｈｒｅａｄ（）；这样在每个线程执行的时候就注册了一次
４）编译g++ -g ｅｘａｍｐｌｅ.cpp -L/usr/local/lib/   -lprofiler -o ｅｘａｍｐｌｅ
５）执行ｅｘａｍｐｌｅ就会生成ｃｐｕ文件
６）查看结果　　pprof －-text profile ｃｐｕ＞＞ｔ１．ｔｘｔ　　这里是以ｔｅｘｔ的格式查看函数调用关系　和耗时；也可以用－－ｄｏｔ的格式查看；然后再将其转换成ｇｉｆ格式就可以看调用关系图：pprof -－ｄｏｔ　profile ｃｐｕ＞ｔ１．ｄｏｔ
７）将ｄｏｔ文件下载到本地然后用Graphviz软件转换为ｇｉｆ格式就可以查看函数调用关系了