这是我用来加速代码的两种方法：

对于CPU绑定的应用程序：

在DEBUG模式下使用探查器来识别代码中有问题的部分然后切换到RELEASE模式，注释掉代码中有问题的部分（不加任何内容），直到看到性能的变化。

对于I/O绑定应用程序：

在RELEASE模式下使用探查器来识别代码中有问题的部分。

N.B.

如果你没有剖析器，就用穷人的剖析器。调试应用程序时单击暂停。大多数开发人员套件将使用注释的行号分解成程序集。从统计上看，你很可能会在一个消耗了大部分CPU周期的区域着陆。

对于CPU来说，在DEBUG模式下进行评测的原因是，如果您尝试在RELEASE模式下进行剖析，编译器将减少数学、矢量化循环和内联函数，这些函数在汇编代码时会使代码陷入无法映射的混乱。无法映射的混乱意味着您的探查器将无法清楚地识别所需的时间，因为程序集可能与正在优化的源代码不符。如果您需要RELEASE模式的性能（例如，对时间敏感），请根据需要禁用调试器功能以保持可用的性能。

对于I/O绑定，探查器仍然可以在RELEASE模式下识别I/O操作，因为I/O操作要么在外部链接到共享库（大多数情况下），要么在最坏的情况下会导致系统调用中断向量（探查器也很容易识别）。

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。

在工作中，我们有一个非常好的工具，它可以帮助我们监控我们想要的日程安排。这已多次有用。

它是用C++编写的，必须根据您的需要进行定制。不幸的是，我不能共享代码，只有概念。您使用一个包含时间戳和事件ID的“大”易失性缓冲区，可以在死后或停止日志系统后转储（例如，将其转储到文件中）。

您检索包含所有数据的所谓大缓冲区，一个小接口解析它并显示带有名称（up/down+value）的事件，就像示波器使用颜色（在.hpp文件中配置）所做的那样。

您可以自定义生成的事件数量，以仅关注您所需的内容。它帮助我们解决了调度问题，同时根据每秒记录的事件数量消耗了所需的CPU数量。

您需要3个文件：

toolname.hpp // interface
toolname.cpp // code
tool_events_id.hpp // Events ID

其概念是在tool_events_id.hpp中定义如下事件：

// EVENT_NAME                         ID      BEGIN_END BG_COLOR NAME
#define SOCK_PDU_RECV_D               0x0301  //@D00301 BGEEAAAA # TX_PDU_Recv
#define SOCK_PDU_RECV_F               0x0302  //@F00301 BGEEAAAA # TX_PDU_Recv

您还可以在toolname.hpp中定义一些函数：

#define LOG_LEVEL_ERROR 0
#define LOG_LEVEL_WARN 1
// ...

void init(void);
void probe(id,payload);
// etc

代码中可以使用的任何位置：

toolname<LOG_LEVEL>::log(EVENT_NAME,VALUE);

probe函数使用几条装配线尽快检索时钟时间戳，然后在缓冲区中设置一个条目。我们还有一个原子增量来安全地找到存储日志事件的索引。当然，缓冲区是圆形的。

希望这个想法不会因为缺少示例代码而混淆。

使用调试软件如何识别代码运行缓慢的地方？

如果你在运动中遇到障碍物，那么它会降低你的速度

如不需要的重新分配的循环、缓冲区溢出、搜索、内存泄漏等操作消耗更多的执行能力，这将对代码的性能产生不利影响，在分析之前，请确保将-pg添加到编译中：

g++your_prg.cpp-pg或cc my_program.cpp-g-pg（根据编译器）

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。

valgrind--tool=callgrind/（二进制文件）

它将生成一个名为gmon.out或callgrind.out.x的文件。然后可以使用kcachegrind或调试器工具来读取该文件。它会给你一个图形化的分析结果，比如哪一行花费多少。

我认为是这样

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。

事实上，没有多少人提到google/基准测试，这有点让人惊讶，虽然固定代码的特定区域有点麻烦，特别是如果代码库有点大的话，但是我发现这在与callgrind结合使用时非常有用

IMHO识别导致瓶颈的工件是这里的关键。不过，我会先尝试回答以下问题，然后根据这些问题选择工具

我的算法正确吗？有锁被证明是瓶颈吗？是否有一段特定的代码被证明是罪魁祸首？IO如何处理和优化？

valgrind与callgrind和kcachegrind的结合应该能对以上几点提供一个不错的估计，一旦确定某段代码存在问题，我建议做一个微基准测试——谷歌基准测试是一个很好的开始。