如果没有一些选项，运行valgrind--tool=callgrind的答案并不完全。我们通常不希望在Valgrind下描述10分钟的缓慢启动时间，而希望在执行某些任务时描述我们的程序。

这就是我的建议。首先运行程序：

valgrind --tool=callgrind --dump-instr=yes -v --instr-atstart=no ./binary > tmp

现在，当它工作并且我们想要开始评测时，我们应该在另一个窗口中运行：

callgrind_control -i on

这将打开分析。若要关闭并停止整个任务，我们可以使用：

callgrind_control -k

现在，我们在当前目录中有一些名为callgrind.out.*的文件。要查看分析结果，请使用：

kcachegrind callgrind.out.*

我建议在下一个窗口中单击“Self”列标题，否则它会显示“main（）”是最耗时的任务。“Self”显示每个函数本身花费的时间，而不是与依赖项一起花费的时间。

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。

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。

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。

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：

如果没有一些选项，运行valgrind--tool=callgrind的答案并不完全。我们通常不希望在Valgrind下描述10分钟的缓慢启动时间，而希望在执行某些任务时描述我们的程序。

这就是我的建议。首先运行程序：

valgrind --tool=callgrind --dump-instr=yes -v --instr-atstart=no ./binary > tmp

现在，当它工作并且我们想要开始评测时，我们应该在另一个窗口中运行：

callgrind_control -i on

这将打开分析。若要关闭并停止整个任务，我们可以使用：

callgrind_control -k

现在，我们在当前目录中有一些名为callgrind.out.*的文件。要查看分析结果，请使用：

kcachegrind callgrind.out.*

我建议在下一个窗口中单击“Self”列标题，否则它会显示“main（）”是最耗时的任务。“Self”显示每个函数本身花费的时间，而不是与依赖项一起花费的时间。