Wie können wir Funktionsausstiegszeiten für die Leistungsprofilerstellung auf eingebetteten Systemen genau erfassen?

Funktions-Exit-Zeit mit __gnu_mcount_nc erfassen

In einem Versuch, Leistungsprofilierung auf einer eingebetteten Plattform durchzuführen, Implementierung einer Funktion, die ausschließlich den Stapel aufzeichnet Frame und aktuelle Zyklusanzahl für jeden Funktionseintrag führten zu nützlichen Erkenntnissen über Aufrufer-/Angerufene-Diagramme und häufig genutzte Funktionen. Allerdings stellte die mangelnde Transparenz der Funktionsausstiegszeiten eine Herausforderung für die Erfassung der gesamten in Funktionskörpern verbrachten Zeit dar.

GNU Profiling Tool-Ansatz

Im Gegensatz zu den oben genannten Bei der Implementierung überwinden GNU-Profiling-Tools wie gprof diese Einschränkung durch die Verwendung von Stack-Sampling. Anstatt sich auf das Timing des Funktionseintritts und -ausstiegs zu verlassen, misst gprof die Eigenzeit jeder Funktion, indem es darin enthaltene PC-Samples zählt. Diese Eigenzeit wird dann basierend auf der Anzahl der Funktionsaufrufe auf die Aufrufer verteilt.

Vorteile des Stack-Samplings

Im Vergleich zum PC-Sampling bietet das Stack-Sampling mehrere Vorteile:

• Genauigkeit: Stack-Sampling eliminiert Unsicherheiten, die durch kurze Funktionsaufrufe entstehen und Bibliotheksroutinen, die nicht mit -pg kompiliert wurden.
• Effizienz: Das Erfassen von Stack-Samples ist teurer als PC-Samples, aber für eine genaue Profilerstellung sind weniger Samples erforderlich.
• Robustheit:Stack-Sampling wird nicht durch Rekursion beeinträchtigt und funktioniert effektiv im Multithread-/Multicore-Modus Umgebungen.

Alternativen zu Call-Graphs und Hot-Spots

Call-Graphs und Hot-Spots können zwar einige Erkenntnisse liefern, dürfen aber nicht verborgene Bereiche offenlegen Leistungsprobleme. Für eine effektive Profilerstellung wird empfohlen, zufällige Rohstapelstichproben zu untersuchen, um Funktionen zu identifizieren, die für übermäßigen Zeitverbrauch verantwortlich sind, und um zu ermitteln, warum sie aufgerufen werden. Dieser Ansatz bietet ein tieferes Verständnis der Codestruktur und potenzieller Optimierungsbereiche.

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