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。

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。

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）。

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：

编译和链接代码并运行可执行文件时，请使用-pg标志。执行此程序时，分析数据收集在文件a.out中。有两种不同类型的分析

1-平面轮廓：通过运行命令gprog--flat profile a.out，可以获得以下数据-该功能所花费的总时间的百分比，-在包括和排除对子函数的调用的函数中花费了多少秒，-呼叫的数量，-每次通话的平均时间。

2-图形分析使用命令gprof--graph a.out获取每个函数的以下数据，其中包括-在每个部分中，一个函数都标有索引编号。-在函数上方，有一个调用该函数的函数列表。-在函数下面，有一个函数调用的函数列表。

要获取更多信息，请查看https://sourceware.org/binutils/docs-2.32/gprof/