调优简介
什么是性能分析
没有优化过的程序通常会在某些子程序(subroutine)上消耗大部分的CPU指令周期(CPU cycle)。性能分析就是分析代码和它正在使用的资源之间有着怎样的关系。例如,性能分析可以告诉你一个指令占用了多少CPU时间,或者整个程序消耗了多少内存。性能分析是通过使用一种被称为性能分析器(profiler)的工具,对程序或者二进制可执行文件(如果可以拿到)的源代码进行调整来完成的。
性能分析软件有两类方法论:基于事件的性能分析(event-based profiling)和统计式性能分析(statistical profiling)。
支持这类基于事件的性能分析的编程语言主要有以下几种。
- Java:JVMTI(JVM Tools Interface,JVM工具接口)为性能分析器提供了钩子,可以跟踪诸如函数调用、线程相关的事件、类加载之类的事件。
- .NET:和Java一样,.NET运行时提供了事件跟踪功能(https://en.wikibooks.org/wiki/Intro-duction_to_Software_Engineering/Testing/Profiling#Methods_of_data_gathering)。
- Python: 开发者可以用 sys.setprofile 函数,跟踪 python_[call|return|exception]或 c_[call|return|exception] 之类的事件。
基于事件的性能分析器(event-based profiler,也称为轨迹性能分析器,tracing profiler)是通过收集程序执行过程中的具体事件进行工作的。这些性能分析器会产生大量的数据。基本上,它们需要监听的事件越多,产生的数据量就越大。这导致它们不太实用,在开始对程序进行性能分析时也不是首选。但是,当其他性能分析方法不够用或者不够精确时,它们可以作为最后的选择。
Python基于事件的性能分析器的简单示例代码
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import sys def profiler(frame, event, arg): print 'PROFILER: %r %r' % (event, arg) sys.setprofile(profiler) #simple (and very ineficient) example of how to calculate the Fibonacci sequence for a number. def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2) def fib_seq(n): seq = [ ] if n > 0: seq.extend(fib_seq(n-1)) seq.append(fib(n)) return seq print fib_seq(2) |
执行结果：
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$ python test.py PROFILER: 'call' None PROFILER: 'call' None PROFILER: 'call' None PROFILER: 'call' None PROFILER: 'return' 0 PROFILER: 'c_call' <built-in method append of list object at 0x7f113d7f67a0> PROFILER: 'c_return' <built-in method append of list object at 0x7f113d7f67a0> PROFILER: 'return' [0] PROFILER: 'c_call' <built-in method extend of list object at 0x7f113d7e0d40> PROFILER: 'c_return' <built-in method extend of list object at 0x7f113d7e0d40> PROFILER: 'call' None PROFILER: 'return' 1 PROFILER: 'c_call' <built-in method append of list object at 0x7f113d7e0d40> PROFILER: 'c_return' <built-in method append of list object at 0x7f113d7e0d40> PROFILER: 'return' [0, 1] PROFILER: 'c_call' <built-in method extend of list object at 0x7f113d7e0758> PROFILER: 'c_return' <built-in method extend of list object at 0x7f113d7e0758> PROFILER: 'call' None PROFILER: 'call' None PROFILER: 'return' 1 PROFILER: 'call' None PROFILER: 'return' 0 PROFILER: 'return' 1 PROFILER: 'c_call' <built-in method append of list object at 0x7f113d7e0758> PROFILER: 'c_return' <built-in method append of list object at 0x7f113d7e0758> PROFILER: 'return' [0, 1,> PROFILER: 'return' [0, 1,'能分析是通过使用一种被称为性能分析器(profiler)的工具,对程序或者二进制可执行文件(如果可以拿到)的源代码进行调整来完成的。
性能分析软件有两类方法论:基于事件的性能分析(event-based profiling)和统计式性能分析(statistical profiling)。 支持这类基于事件的性能分析的编程语言主要有以下几种。
基于事件的性能分析器(event-based profiler,也称为轨迹性能分析器,tracing profiler)是通过收集程序执行过程中的具体事件进行工作的。这些性能分析器会产生大量的数据。基本上,它们需要监听的事件越多,产生的数据量就越大。这导致它们不太实用,在开始对程序进行性能分析时也不是首选。但是,当其他性能分析方法不够用或者不够精确时,它们可以作为最后的选择。 Python基于事件的性能分析器的简单示例代码
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