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Comment suivre et analyser les performances des programmes C++ pour une amélioration continue ?

WBOY
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2024-05-08 14:57:01300parcourir

Utilisez des analyseurs de performances (tels que gprof), des bibliothèques intégrées (telles que , ) et la journalisation pour surveiller les performances ; analyser et identifier les goulots d'étranglement : détecter les parties les plus chronophages, analyser les appels de fonction. , et détecter les fuites de mémoire ; cas pratique d'optimisation : optimiser la fonction d'impression de chaînes fastidieuse en traitant les caractères en parallèle, améliorant ainsi les performances.

Comment suivre et analyser les performances des programmes C++ pour une amélioration continue ?

Comment surveiller et analyser les performances des programmes C++ pour une amélioration continue

Surveiller les performances

  • Utiliser des profileurs de performances : Par exemple, gprof, Valgrind et Dyninst, ces outils peuvent analyser l'exécution du code temps, affectations de mémoire et appels de fonctions.
  • Utilisez les fonctions intégrées : La bibliothèque standard C++ fournit les bibliothèques et
  • Utilisez la journalisation : Enregistrez les mesures de performances telles que le temps d'exécution et l'utilisation de la mémoire pour analyser les tendances et les goulots d'étranglement.

Analyser les performances

  • Identifier les goulots d'étranglement : Utilisez un profileur de performances ou enregistrez des données pour identifier les parties les plus chronophages de votre code.
  • Analyser les appels de fonctions : Comprendre l'ordre d'exécution et la profondeur des appels pour optimiser le code récursif ou profondément imbriqué.
  • Détecter les fuites de mémoire : Prévenez les fuites de mémoire en détectant les pointeurs non publiés ou pendants à l'aide de Valgrind ou AddressSanitizer.

Exemple pratique

Considérez l'extrait de code suivant :

void slow_function(const std::string& str) {
  for (auto& c : str) {
    std::cout << c << std::endl;
  }
}

Cette fonction génère une chaîne en imprimant tour à tour chaque caractère de la chaîne. Nous pouvons surveiller les performances de cette fonction en utilisant gprof :

gprof ./binary

La sortie de gprof montre que slow_function prend la majeure partie du temps d'exécution. En analysant cette fonction, nous avons constaté que l’itération séquentielle des caractères constitue le goulot d’étranglement.

Optimisation

Afin d'optimiser cette fonction, nous pouvons utiliser le multi-threading pour traiter les caractères en parallèle. Le code modifié est le suivant :

void optimized_slow_function(const std::string& str) {
  std::vector<std::thread> threads;
  
  for (size_t i = 0; i < str.size(); i++) {
    threads.push_back(std::thread([i, &str] {
      std::cout << str[i] << std::endl;
    }));
  }

  for (auto& t : threads) {
    t.join();
  }
}

Après l'optimisation, nous pouvons utiliser gprof pour surveiller à nouveau les performances du programme et confirmer que le goulot d'étranglement a été éliminé.

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