valgrind 生成mysqld调用图之 select now()跟踪
1.mysqld起动方式:
1.mysqld以root用户运行
valgrind --tool=callgrind --separate-threads=yes --trace-children=yes mysqld --datadir=/data --basedir=/usr/local/mysql56 --user=root
(,当shutdown mysqld 会在当前命令行目录下,生成callgrind.out * 开头的文件)
2.mysqld以mysql用户运行
1.cd /tmp
2.valgrind --tool=callgrind --separate-threads=yes --trace-children=yes mysqld --datadir=/data --basedir=/usr/local/mysql56 --user=mysql
2.sql相关操作
mysql>select now()
3.mysqladmin -uroot -p shutdown
/tmp目录下生成callgrind.out * 开头的文件
4.把相关 callgrind.out * 开头的文件传送到windows,用kcachegrind.exe 打开
这个练习中,我打算上一节速成课,内容是使用Valgrind的两个工具callgrind和cachegrind。这两个工具会分析你程序的执行,并且告诉你哪一部分运行缓慢。这些结果非常精确,因为Valgrind的工作方式有助于你解决一些问题,比如执行过多的代码行,热点,内容访问问题,甚至是CPU的缓存未命中。 为了做这个练习,我打算使用bstree_tests单元测试,你之前用于寻找能提升算法的地方。你需要确保你这些程序的版本没有任何valgrind错误,并且和我的代码非常相似,因为我会使用我的代码的转储来谈论cachegrind和callgrind如何工作。 运行 Callgrind
为了运行Callgrind,你需要向valgrind传入--tool=callgrind选项,之后它会产生callgrind.out.PID文件(其中PID为所运行程序的进程PID)。一旦你这样运行了,你就可以使用一个叫做callgrind_annotate的工具分析callgrind.out文件,它会告诉你哪个函数运行中使用了最多的指令。下面是个例子,我在bstree_tests上运行了callgrind,之后得到了这个信息: $ valgrind --dsymutil=yes --tool=callgrind tests/bstree_tests
...
$ callgrind_annotate callgrind.out.
--------------------------------------------------------------------------------
Profile data file 'callgrind.out.1232' (creator: callgrind-3.7..SVN)
--------------------------------------------------------------------------------
I1 cache:
D1 cache:
LL cache:
Timerange: Basic block -
Trigger: Program termination
Profiled target: tests/bstree_tests (PID , part )
Events recorded: Ir
Events shown: Ir
Event sort order: Ir
Thresholds:
Include dirs:
User annotated:
Auto-annotation: off --------------------------------------------------------------------------------
Ir
--------------------------------------------------------------------------------
,, PROGRAM TOTALS --------------------------------------------------------------------------------
Ir file:function
--------------------------------------------------------------------------------
, src/lcthw/bstrlib.c:bstrcmp [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstree.c:BSTree_get [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstree.c:default_compare [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstree.c:BSTree_delete [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstrlib.c:bformat [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstrlib.c:bfromcstralloc [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstree.c:BSTree_set [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstrlib.c:bdestroy [tests/bstree_tests]
, src/lcthw/bstree.c:BSTreeNode_create [tests/bstree_tests]
, /private/tmp/pkg-build/coregrind//vg_preloaded.c:vg_cleanup_env [/usr/local/lib/valgrind/vgpreload_core-amd64-darwin.so] $
我已经移除了单元测试和valgrind输出,因为它们对这个练习没有用。你应该看到了callgrind_anotate输出,它向你展示了每个函数所运行的指令数量(valgrind中叫做Ir),由高到低排序。你通常可以忽略头文件的数据,直接跳到函数列表。 注 如果你获取到一堆“???:Image”的行,并且它们不是你程序中的东西,那么你读到的是OS的垃圾。只需要在末尾添加| grep -v "???"来过滤掉它们。
我现在可以对这个输出做个简短的分解,来找出下一步观察什么: 每一行都列出了Ir序号和执行它们的file:function 。Ir是指令数量,并且如果它越少就越快。这里有些复杂,但是首先要着眼于Ir。
解决这个程序的方式是观察最上面的函数,之后看看你首先可以改进哪一个。这里,我可以改进bstrcmp或者BStree_get。可能以BStree_get开始更容易些。
这些函数的一部分由单元测试调用,所以我可以忽略它们。类似bformat,bfromcstralloc和 bdestroy就是这样的函数。
我也可以找到我可以简单地避免调用的函数。例如,或许我可以假设BSTree仅仅处理bstring键,之后我可以不使用回调系统,并且完全移除default_compare。
到目前为止,我只知道我打算改进BSTree_get,并且不是因为BSTree_get执行慢。这是分析的第二阶段。 Callgrind 注解源文件
下一步我使用callgrind_annotate输出bstree.c文件,并且使用所带有的Ir对每一行做注解。你可以通过运行下面的命令来得到注解后的源文件: $ callgrind_annotate callgrind.out. src/lcthw/bstree.c
...
你的输出会是这个源文件的一个较大的转储,但是我会将它们剪切成包含BSTree_get和BSTree_getnode的部分: --------------------------------------------------------------------------------
-- User-annotated source: src/lcthw/bstree.c
--------------------------------------------------------------------------------
Ir , static inline BSTreeNode *BSTree_getnode(BSTree *map, BSTreeNode *node, void *key)
. {
, int cmp = map->compare(node->key, key);
, => src/lcthw/bstree.c:default_compare (14850x)
.
, if(cmp == ) {
. return node;
, } else if(cmp < ) {
, if(node->left) {
. return BSTree_getnode(map, node->left, key);
. } else {
. return NULL;
. }
. } else {
, if(node->right) {
. return BSTree_getnode(map, node->right, key);
. } else {
. return NULL;
. }
. }
. }
.
. void *BSTree_get(BSTree *map, void *key)
, {
, if(map->root == NULL) {
, return NULL;
. } else {
. BSTreeNode *node = BSTree_getnode(map, map->root, key);
, return node == NULL ? NULL : node->data;
. }
. }
每一行都显示它的Ir(指令)数量,或者一个点(.)来表示它并不重要。我所要找的就是一些热点,或者带有巨大数值的Ir的行,它能够被优化掉。这里,第十行的输出表明,BSTree_getnode开销非常大的原因是它调用了default_comapre,它又调用了bstrcmp。我已经知道了bstrcmp是性能最差的函数,所以如果我想要改进BSTree_getnode的速度,我应该首先解决掉它。 之后我以相同方式查看bstrcmp: , int bstrcmp (const_bstring b0, const_bstring b1) {
. int i, v, n;
.
, if (b0 == NULL || b1 == NULL || b0->data == NULL || b1->data == NULL ||
, b0->slen < || b1->slen < ) return SHRT_MIN;
, n = b0->slen; if (n > b1->slen) n = b1->slen;
, if (b0->slen == b1->slen && (b0->data == b1->data || b0->slen == ))
. return BSTR_OK;
.
, for (i = ; i < n; i ++) {
, v = ((char) b0->data[i]) - ((char) b1->data[i]);
. if (v != ) return v;
. if (b0->data[i] == (unsigned char) '\0') return BSTR_OK;
. }
.
. if (b0->slen > n) return ;
. if (b1->slen > n) return -;
. return BSTR_OK;
. }
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