__gnu_mcount_nc を使用した関数終了時間の決定
組み込みプラットフォームでパフォーマンス プロファイリングを実行しようとすると、GCC の - pg フラグは、すべての関数への入り口で __gnu_mcount_nc にサンクを挿入します。 __gnu_mcount_nc の実装はすぐに利用できませんが、スタック フレームと現在のサイクル数を記録するカスタム実装は、呼び出し元/呼び出し先グラフを収集し、頻繁に呼び出される関数を特定するのに役立つことが証明されています。
ただし、内部で費やされた時間に関する情報を取得することはできません。関数本体は、エントリ ポイントのみに基づいた課題のままです。シャドウ コールスタックの維持やリターン アドレスの操作などの既存のアプローチでは、制限とオーバーヘッドが生じます。
関数の終了時間のキャプチャを可能にする代替の __gnu_mcount_nc 実装の問題に対処するために、で使用される実際のアプローチを詳しく調べてみましょう。 gprof.
gprof の関数の測定方法Time
当初の想定に反して、gprof は関数の開始または終了のタイミングに __gnu_mcount_nc を使用しません。代わりに、各ルーチンで PC サンプルをカウントすることによって収集された自己時間を利用します。これらのサンプルは、関数間の呼び出し数とともに使用され、呼び出し元に帰すべきセルフタイムの部分を推定します。
呼び出しカウントとスタック サンプリング
もう 1 つのアプローチはスタック サンプリングです。これには、一定の間隔でスタックのサンプルをキャプチャすることが含まれます。 PC サンプリングよりも高価ですが、短い呼び出しと長い呼び出しを区別せず、I/O や計測されていないライブラリ ルーチンの影響を受けないため、より正確な測定が可能です。
コストのかかる操作の特定
パフォーマンスのボトルネックを見つける鍵は、生のスタック サンプルを分析し、ソース コードに関連付けることにあります。コール グラフやホットスポットに焦点を当てるのとは対照的に、個々のスタック サンプルを調査すると、特定の操作で時間がかかる具体的な理由が明らかになり、考えられる最適化が提案されます。
派手な視覚化を超えて
フレーム グラフやツリー マップなどのビジュアライゼーションは視覚的に魅力的ですが、異なる場所から何度も呼び出されるコードに起因するパフォーマンスの問題を強調できないことがよくあります。時間のみに基づいてデータを集計するのではなく、関数ごとにデータを集計および並べ替えることで、コード実行のより包括的なビューが提供されます。
結論
__gnu_mcount_nc は関数のエントリ ポイントに関する貴重な情報を提供しますが、関数の終了時間をキャプチャするにはスタック サンプリングなどの代替方法を考慮する必要があります。実際のスタック サンプルの分析に集中し、目を引く視覚化から気が散ることを避けることで、開発者はパフォーマンスのボトルネックを効果的に特定し、最適化を実装できます。
以上が__gnu_mcount_nc を使用する以外に、パフォーマンス プロファイリングで関数の終了時間を正確に測定するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Cの多型をマスターすると、コードの柔軟性と保守性が大幅に向上する可能性があります。 1)多型により、異なるタイプのオブジェクトを同じベースタイプのオブジェクトとして扱うことができます。 2)継承および仮想関数を通じてランタイム多型を実装します。 3)多型は、既存のクラスを変更せずにコード拡張をサポートします。 4)CRTPを使用してコンパイル時間の多型を実装すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。 5)スマートポインターはリソース管理に役立ちます。 6)ベースクラスには仮想デストラクタが必要です。 7)パフォーマンスの最適化には、最初にコード分析が必要です。

c Destructorsprovideprovide -rolovercemanagement、horggarbagecollectorsematememorymanagementbutintroduceunpredictability.c Destructors:1)loving customcleaNupactions whenobjectsostroyed、2)releaseReSourcesimimiontimiallyはdogootsofsopopを放出します

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。


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