


Capturer le temps de sortie d'une fonction avec __gnu_mcount_nc
Le profilage de plateforme intégré rencontre souvent une prise en charge limitée, y compris des implémentations indisponibles pour les outils d'analyse des performances. Comprendre comment profiler l'heure de sortie d'une fonction même si vous n'avez accès qu'aux informations d'entrée peut être difficile.
L'indicateur -pg de GCC insère des hooks dans __gnu_mcount_nc au début de chaque fonction, fournissant des données de synchronisation d'entrée. Cependant, sans hooks de point de sortie, il est difficile de déterminer le temps passé dans les corps de fonction.
Une approche courante consiste à maintenir une pile d'appels fantôme et à modifier les adresses de retour pour déclencher des hooks de sortie. Cette méthode, bien qu'efficace, présente des limites, en particulier dans les environnements multithread et avec récursion.
Approche de profilage alternative
Les outils de profilage existants comme gprof ne collectent pas directement le timing de sortie . Au lieu de cela, ils s'appuient sur l'estimation du temps personnel et les informations sur le nombre d'appelants et d'appelés pour approximer les coûts de fonction. Cette approche présente des limites en termes de précision et de surcharge.
Stack-Sampling
Une approche plus efficace et flexible est l'échantillonnage par pile. Plutôt que de compter les échantillons PC, l’échantillonnage de pile capture un instantané de la pile d’appels à intervalles aléatoires. Cela permet une estimation plus précise du temps autonome des fonctions sans les frais généraux associés à l'échantillonnage du PC.
Les techniques d'échantillonnage par pile peuvent révéler des informations précieuses non seulement sur les coûts des fonctions, mais également sur les raisons sous-jacentes de ces coûts. Il met en évidence les zones problématiques qui peuvent ne pas être évidentes dans les graphiques d'appels ou les points chauds.
Limitations de la visualisation
Alors que les graphiques de flammes et autres représentations visuelles peuvent faciliter l'analyse de profilage , il est important de reconnaître leurs limites. Ils peuvent ne pas exposer clairement les fonctions qui contribuent de manière significative aux performances en raison de leur appel répété à partir de différents emplacements.
Points clés
- gprof ne profile pas le moment de sortie en utilisant __gnu_mcount_nc.
- L'échantillonnage par pile fournit une alternative plus robuste pour estimer la fonction self-time.
- L'analyse des échantillons bruts de pile est précieuse pour identifier les goulots d'étranglement des performances.
- Les visualisations peuvent être trompeuses, il est donc crucial de se concentrer sur la découverte des problèmes cachés.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.

Il existe des différences significatives dans la façon dont C # et C implémentent et les fonctionnalités de la programmation orientée objet (POO). 1) La définition de classe et la syntaxe de C # sont plus concises et prennent en charge des fonctionnalités avancées telles que LINQ. 2) C fournit un contrôle granulaire plus fin, adapté à la programmation système et aux besoins élevés de performance. Les deux ont leurs propres avantages et le choix doit être basé sur le scénario d'application spécifique.

La conversion de XML en C et la réalisation des opérations de données peuvent être réalisées via les étapes suivantes: 1) Analyser des fichiers XML à l'aide de la bibliothèque TinyxML2, 2) Mappage des données en structure de données de C, 3) à l'aide de la bibliothèque standard C telle que STD :: vector pour les opérations de données. Grâce à ces étapes, les données converties à partir de XML peuvent être traitées et manipulées efficacement.

C # utilise le mécanisme de collecte automatique des ordures, tandis que C utilise la gestion manuelle de la mémoire. 1. Le collecteur des ordures de C # gère automatiquement la mémoire pour réduire le risque de fuite de mémoire, mais peut entraîner une dégradation des performances. 2.C fournit un contrôle de mémoire flexible, adapté aux applications qui nécessitent une gestion des beaux, mais doivent être manipulées avec prudence pour éviter les fuites de mémoire.

C a toujours une pertinence importante dans la programmation moderne. 1) Les capacités de fonctionnement matériel et directes en font le premier choix dans les domaines du développement de jeux, des systèmes intégrés et de l'informatique haute performance. 2) Les paradigmes de programmation riches et les fonctionnalités modernes telles que les pointeurs intelligents et la programmation de modèles améliorent sa flexibilité et son efficacité. Bien que la courbe d'apprentissage soit raide, ses capacités puissantes le rendent toujours important dans l'écosystème de programmation d'aujourd'hui.

C Les apprenants et les développeurs peuvent obtenir des ressources et le soutien de Stackoverflow, des cours R / CPP de Reddit, Coursera et EDX, des projets open source sur GitHub, des services de conseil professionnel et CPPCON. 1. StackOverflow fournit des réponses aux questions techniques; 2. La communauté R / CPP de Reddit partage les dernières nouvelles; 3. Coursera et Edx fournissent des cours de C officiels; 4. Projets open source sur GitHub tels que LLVM et Boost Améliorer les compétences; 5. Les services de conseil professionnel tels que Jetbrains et Perforce fournissent un support technique; 6. CPPCON et d'autres conférences aident les carrières

C # convient aux projets qui nécessitent une efficacité de développement élevée et un support multiplateforme, tandis que C convient aux applications qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent. 1) C # simplifie le développement, fournit une collection de déchets et des bibliothèques de classe riches, adaptées aux applications au niveau de l'entreprise. 2) C permet un fonctionnement de la mémoire directe, adapté au développement de jeux et à l'informatique haute performance.

C Les raisons de l'utilisation continue incluent ses caractéristiques élevées, une application large et en évolution. 1) Performances à haute efficacité: C fonctionne parfaitement dans la programmation système et le calcul haute performance en manipulant directement la mémoire et le matériel. 2) Largement utilisé: briller dans les domaines du développement de jeux, des systèmes intégrés, etc. 3) Évolution continue: depuis sa sortie en 1983, C a continué à ajouter de nouvelles fonctionnalités pour maintenir sa compétitivité.


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