我想知道在我的c++程序中某个函数在Linux上执行需要多少时间。之后，我想做一个速度比较。我看到了几个时间函数，但最终从boost。空间:
process_user_cpu_clock, captures user-CPU time spent by the current process
现在，我不清楚如果我使用上述函数，我会得到哪个CPU在该函数上花费的唯一时间吗?
其次，我找不到任何使用上述功能的例子。请问有谁能告诉我如何使用上面的功能?
p.s.:现在，我使用std::chrono::system_clock::now()以秒为单位获得时间，但这给了我不同的结果，因为不同的CPU负载每次。
当前回答
在Scott Meyers的书中，我发现了一个通用泛型lambda表达式的例子，可以用来测量函数的执行时间。(c++ 14)
auto timeFuncInvocation =
[](auto&& func, auto&&... params) {
// get time before function invocation
const auto& start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
// function invocation using perfect forwarding
std::forward<decltype(func)>(func)(std::forward<decltype(params)>(params)...);
// get time after function invocation
const auto& stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
return stop - start;
};
问题是，您只能测量一次执行，因此结果可能非常不同。为了获得可靠的结果，您应该测量大量的执行。 根据Andrei Alexandrescu在code::dive 2015会议上的演讲-编写快速代码I:
测量时间:tm = t + tq + tn + to
地点:
Tm -测量(观察)时间
T -实际感兴趣的时间
Tq -由量化噪声增加的时间
Tn -由各种噪声源添加的时间
To -开销时间(测量、循环、调用函数)
根据他在后面的演讲中所说的，你应该把大量执行中的最小值作为你的结果。 我鼓励你们去看他解释原因的那节课。
还有谷歌上的一个很好的库- https://github.com/google/benchmark。 这个库使用简单，功能强大。你可以在youtube上查看钱德勒·卡鲁斯的一些讲座，他在实践中使用了这个库。例如，2017年CppCon:钱德勒·卡鲁斯《无处可去》;
使用示例:
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <vector>
auto timeFuncInvocation =
[](auto&& func, auto&&... params) {
// get time before function invocation
const auto& start = high_resolution_clock::now();
// function invocation using perfect forwarding
for(auto i = 0; i < 100000/*largeNumber*/; ++i) {
std::forward<decltype(func)>(func)(std::forward<decltype(params)>(params)...);
}
// get time after function invocation
const auto& stop = high_resolution_clock::now();
return (stop - start)/100000/*largeNumber*/;
};
void f(std::vector<int>& vec) {
vec.push_back(1);
}
void f2(std::vector<int>& vec) {
vec.emplace_back(1);
}
int main()
{
std::vector<int> vec;
std::vector<int> vec2;
std::cout << timeFuncInvocation(f, vec).count() << std::endl;
std::cout << timeFuncInvocation(f2, vec2).count() << std::endl;
std::vector<int> vec3;
vec3.reserve(100000);
std::vector<int> vec4;
vec4.reserve(100000);
std::cout << timeFuncInvocation(f, vec3).count() << std::endl;
std::cout << timeFuncInvocation(f2, vec4).count() << std::endl;
return 0;
}
编辑: 当然，你总是需要记住，你的编译器可以优化或不优化某些东西。像perf这样的工具在这种情况下很有用。
其他回答
在Scott Meyers的书中，我发现了一个通用泛型lambda表达式的例子，可以用来测量函数的执行时间。(c++ 14)
auto timeFuncInvocation =
[](auto&& func, auto&&... params) {
// get time before function invocation
const auto& start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
// function invocation using perfect forwarding
std::forward<decltype(func)>(func)(std::forward<decltype(params)>(params)...);
// get time after function invocation
const auto& stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
return stop - start;
};
问题是，您只能测量一次执行，因此结果可能非常不同。为了获得可靠的结果，您应该测量大量的执行。 根据Andrei Alexandrescu在code::dive 2015会议上的演讲-编写快速代码I:
测量时间:tm = t + tq + tn + to
地点:
Tm -测量(观察)时间
T -实际感兴趣的时间
Tq -由量化噪声增加的时间
Tn -由各种噪声源添加的时间
To -开销时间(测量、循环、调用函数)
根据他在后面的演讲中所说的，你应该把大量执行中的最小值作为你的结果。 我鼓励你们去看他解释原因的那节课。
还有谷歌上的一个很好的库- https://github.com/google/benchmark。 这个库使用简单，功能强大。你可以在youtube上查看钱德勒·卡鲁斯的一些讲座，他在实践中使用了这个库。例如，2017年CppCon:钱德勒·卡鲁斯《无处可去》;
使用示例:
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <vector>
auto timeFuncInvocation =
[](auto&& func, auto&&... params) {
// get time before function invocation
const auto& start = high_resolution_clock::now();
// function invocation using perfect forwarding
for(auto i = 0; i < 100000/*largeNumber*/; ++i) {
std::forward<decltype(func)>(func)(std::forward<decltype(params)>(params)...);
}
// get time after function invocation
const auto& stop = high_resolution_clock::now();
return (stop - start)/100000/*largeNumber*/;
};
void f(std::vector<int>& vec) {
vec.push_back(1);
}
void f2(std::vector<int>& vec) {
vec.emplace_back(1);
}
int main()
{
std::vector<int> vec;
std::vector<int> vec2;
std::cout << timeFuncInvocation(f, vec).count() << std::endl;
std::cout << timeFuncInvocation(f2, vec2).count() << std::endl;
std::vector<int> vec3;
vec3.reserve(100000);
std::vector<int> vec4;
vec4.reserve(100000);
std::cout << timeFuncInvocation(f, vec3).count() << std::endl;
std::cout << timeFuncInvocation(f2, vec4).count() << std::endl;
return 0;
}
编辑: 当然，你总是需要记住，你的编译器可以优化或不优化某些东西。像perf这样的工具在这种情况下很有用。
c++ 11清理了Jahid的回复:
#include <chrono>
#include <thread>
void long_operation(int ms)
{
/* Simulating a long, heavy operation. */
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(ms));
}
template<typename F, typename... Args>
double funcTime(F func, Args&&... args){
std::chrono::high_resolution_clock::time_point t1 =
std::chrono::high_resolution_clock::now();
func(std::forward<Args>(args)...);
return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
std::chrono::high_resolution_clock::now()-t1).count();
}
int main()
{
std::cout<<"expect 150: "<<funcTime(long_operation,150)<<"\n";
return 0;
}
我建议使用steady_clock，它保证是单调的，不像high_resolution_clock。
#include <iostream>
#include <chrono>
using namespace std;
unsigned int stopwatch()
{
static auto start_time = chrono::steady_clock::now();
auto end_time = chrono::steady_clock::now();
auto delta = chrono::duration_cast<chrono::microseconds>(end_time - start_time);
start_time = end_time;
return delta.count();
}
int main() {
stopwatch(); //Start stopwatch
std::cout << "Hello World!\n";
cout << stopwatch() << endl; //Time to execute last line
for (int i=0; i<1000000; i++)
string s = "ASDFAD";
cout << stopwatch() << endl; //Time to execute for loop
}
输出:
Hello World!
62
163514
因为没有一个提供的答案是非常准确的或可复制的结果，我决定添加一个链接到我的代码，具有亚纳秒的精度和科学统计。
Note that this will only work to measure code that takes a (very) short time to run (aka, a few clock cycles to a few thousand): if they run so long that they are likely to be interrupted by some -heh- interrupt, then it is clearly not possible to give a reproducable and accurate result; the consequence of which is that the measurement never finishes: namely, it continues to measure until it is statistically 99.9% sure it has the right answer which never happens on a machine that has other processes running when the code takes too long.
https://github.com/CarloWood/cwds/blob/master/benchmark.h#L40
这是一个非常基本的定时器类，你可以根据自己的需要进行扩展。我想要一些直接的东西，可以在代码中干净地使用。你可以通过这个链接来修改代码:http://tpcg.io/nd47hFqr。
class local_timer {
private:
std::chrono::_V2::system_clock::time_point start_time;
std::chrono::_V2::system_clock::time_point stop_time;
std::chrono::_V2::system_clock::time_point stop_time_temp;
std::chrono::microseconds most_recent_duration_usec_chrono;
double most_recent_duration_sec;
public:
local_timer() {
};
~local_timer() {
};
void start() {
this->start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
};
void stop() {
this->stop_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
};
double get_time_now() {
this->stop_time_temp = std::chrono::high_resolution_clock::now();
this->most_recent_duration_usec_chrono = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(stop_time_temp-start_time);
this->most_recent_duration_sec = (long double)most_recent_duration_usec_chrono.count()/1000000;
return this->most_recent_duration_sec;
};
double get_duration() {
this->most_recent_duration_usec_chrono = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(stop_time-start_time);
this->most_recent_duration_sec = (long double)most_recent_duration_usec_chrono.count()/1000000;
return this->most_recent_duration_sec;
};
};
这个存在的用处
#include <iostream>
#include "timer.hpp" //if kept in an hpp file in the same folder, can also before your main function
int main() {
//create two timers
local_timer timer1 = local_timer();
local_timer timer2 = local_timer();
//set start time for timer1
timer1.start();
//wait 1 second
while(timer1.get_time_now() < 1.0) {
}
//save time
timer1.stop();
//print time
std::cout << timer1.get_duration() << " seconds, timer 1\n" << std::endl;
timer2.start();
for(long int i = 0; i < 100000000; i++) {
//do something
if(i%1000000 == 0) {
//return time since loop started
std::cout << timer2.get_time_now() << " seconds, timer 2\n"<< std::endl;
}
}
return 0;
}
