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。
在c++ 11中,这是一个非常容易使用的方法。你必须使用std::chrono::high_resolution_clock from <chrono>头。
像这样使用它:
#include <chrono>
/* Only needed for the sake of this example. */
#include <iostream>
#include <thread>
void long_operation()
{
/* Simulating a long, heavy operation. */
using namespace std::chrono_literals;
std::this_thread::sleep_for(150ms);
}
int main()
{
using std::chrono::high_resolution_clock;
using std::chrono::duration_cast;
using std::chrono::duration;
using std::chrono::milliseconds;
auto t1 = high_resolution_clock::now();
long_operation();
auto t2 = high_resolution_clock::now();
/* Getting number of milliseconds as an integer. */
auto ms_int = duration_cast<milliseconds>(t2 - t1);
/* Getting number of milliseconds as a double. */
duration<double, std::milli> ms_double = t2 - t1;
std::cout << ms_int.count() << "ms\n";
std::cout << ms_double.count() << "ms\n";
return 0;
}
这将度量函数long_operation的持续时间。
可能的输出:
150ms
150.068ms
工作示例:https://godbolt.org/z/oe5cMd
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
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。