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我们如何在具有有限分析支持的嵌入式系统中分析函数退出时间?

Dec 18, 2024 pm 12:04 PM

How Can We Profile Function Exit Time in Embedded Systems with Limited Profiling Support?

使用 __gnu_mcount_nc 捕获函数退出时间

嵌入式平台分析经常遇到有限的支持,包括性能分析工具的不可用实现。尽管只能访问入口信息,但了解如何分析函数退出时间可能具有挑战性。

GCC 的 -pg 标志在每个函数的开头插入到 __gnu_mcount_nc 的钩子,提供入口计时数据。但是,如果没有退出点挂钩,则很难确定函数体内花费的时间。

常见的方法包括维护影子调用堆栈并修改返回地址以触发退出挂钩。这种方法虽然有效,但也有局限性,特别是在多线程环境和递归中。

替代分析方法

现有的分析工具(如 gprof)不会直接收集退出时间。相反,它们依靠自身时间估计和调用者-被调用者计数信息来估算函数成本。这种方法在准确性和开销方面存在局限性。

堆栈采样

更高效、更灵活的方法是堆栈采样。堆栈采样不是对 PC 样本进行计数,而是以随机间隔捕获调用堆栈的快照。这样可以更精确地估计函数自身时间,而无需产生与 PC 采样相关的开销。

堆栈采样技术不仅可以揭示对函数成本的宝贵见解,还可以揭示这些成本的根本原因。它突出显示了调用图或热点中可能不明显的问题区域。

可视化的局限性

虽然火焰图和其他视觉表示可以帮助分析分析,重要的是要认识到它们的局限性。由于从不同位置多次调用,它们可能无法清楚地公开对性能有显着贡献的函数。

关键点

  • gprof 不分析退出时间使用 __gnu_mcount_nc。
  • 堆栈采样为估计函数提供了更强大的替代方案
  • 分析原始堆栈样本对于识别性能瓶颈很有价值。
  • 可视化可能会产生误导,因此专注于发现隐藏的问题至关重要。

以上是我们如何在具有有限分析支持的嵌入式系统中分析函数退出时间?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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