对于单线程程序，您可以使用igprof，The Ignorminous Profiler：https://igprof.org/ .

这是一个采样分析器，沿着。。。长的Mike Dunlavey的回答，它将把结果包装在一个可浏览的调用堆栈树中，用每个函数（无论是累积的还是每个函数）花费的时间或内存进行注释。

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。

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

我会使用Valgrind和Callgrind作为我的仿形工具套件的基础。重要的是，Valgrind基本上是一台虚拟机：

（维基百科）Valgrind本质上是虚拟的机器使用准时制（JIT）编译技术，包括动态重新编译。没有来自的内容原始程序始终运行直接在主机处理器上。相反，Valgrind首先翻译将程序转换为临时的、更简单的形式称为中间表示（IR）是处理器中性的，转换后，工具（见下文）可以自由使用无论它想要什么样的转变在Valgrind翻译之前IR返回到机器代码中主机处理器运行它。

Callgrind是一个基于此的剖析器。主要的好处是，您不必运行应用程序数小时就能获得可靠的结果。因为Callgrind是一个非探测型剖面仪，所以即使一秒钟的运行也足以获得可靠的结果。

另一个基于Valgrind的工具是Massif。我使用它来分析堆内存使用情况。它工作得很好。它的作用是为您提供内存使用情况的快照--详细信息What hold What percentage of memory，and WHO has put it there。这些信息在应用程序运行的不同时间点可用。

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。

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。