由于没有人提到Arm MAP，我想补充一下，因为我个人已经成功地使用了MAP来描述C++科学程序。

Arm MAP是并行、多线程或单线程C、C++、Fortran和F90代码的分析器。它提供了深入的分析和对源代码线的瓶颈定位。与大多数评测器不同，它被设计为能够评测pthreads、OpenMP或MPI的并行和线程代码。

MAP是商业软件。

这是对Nazgob Gprof回答的回应。

过去几天我一直在使用Gprof，已经发现了三个重要的限制，其中一个是我在其他地方还没有看到过的：

它不能在多线程代码上正常工作，除非您使用变通方法调用图被函数指针弄糊涂了。示例：我有一个名为multithread（）的函数，它使我能够在指定的数组上对指定的函数进行多线程处理（两者都作为参数传递）。然而，Gprof将所有对多线程（）的调用视为等效的，以计算在孩子身上花费的时间。由于我传递给多线程（）的一些函数花费的时间比其他函数长得多，所以我的调用图基本上是无用的。（对于那些想知道线程是否是这里的问题的人来说：不，多线程（）可以选择，在这种情况下，只在调用线程上按顺序运行所有内容）。这里说“……调用数数字是通过计数而不是采样得出的。它们是完全准确的……”。然而，我发现我的调用图给了我5345859132+784984078作为对我调用最多的函数的调用统计数据，其中第一个数字应该是直接调用，第二个递归调用（都来自它本身）。因为这意味着我有一个bug，所以我在代码中加入了长（64位）计数器，并再次运行相同的程序。我的计数：5345859132个直接调用和78094395406个自递归调用。这里有很多数字，所以我要指出，我测量的递归调用是780亿，而Gprof是7.84亿：相差100倍。两次运行都是单线程和未优化的代码，一次是编译的-g，另一次是-pg。

这是在64位Debian Lenny下运行的GNUGprof（Debian的GNUBinutils）2.18.0.20080103，如果这对任何人都有帮助的话。

您可以使用iprof库：

https://gitlab.com/Neurochrom/iprof

https://github.com/Neurochrom/iprof

它是跨平台的，允许您不实时测量应用程序的性能。您甚至可以将其与实时图表相结合。完整免责声明：我是作者。

您可以使用loguru这样的日志框架，因为它包括时间戳和总运行时间，可以很好地用于分析：

我假设你在使用GCC。标准的解决方案是使用gprof进行分析。

在分析之前，请确保将-pg添加到编译中：

cc -o myprog myprog.c utils.c -g -pg

我还没有尝试过，但我听到了关于谷歌perftools的好消息。这绝对值得一试。

这里有相关问题。

如果gprof不适合您，还有一些流行语：Valgrind、Intel VTune、Sun DTrace。

较新的内核（例如最新的Ubuntu内核）附带了新的“perf”工具（apt-get-install-linux-tools）AKA perf_events。

这些都配有经典的采样分析器（手册页）以及很棒的时间图表！

重要的是，这些工具可以是系统评测，而不仅仅是进程评测-它们可以显示线程、进程和内核之间的交互，并让您了解进程之间的调度和I/O依赖关系。