简单的处理方法是直接拽到chrome://tracing里分析 一个简单的使用cout的hello world的编译耗时如下图所示...
这段代码最复杂部分就讲完了。性能对比 下面我们来运行一下优化后代码，同上，还是在ubuntu下面使用gcc并且加了-O2优化选型，优化代码，编译运行，结果如下：可以看到合并函数耗时是0.000001秒，也就是1微秒，效率提升原来2倍。需要指出的是，有些编译器自动优化后，效果不一定有提升。提升这么点时间，有意义吗？真...
静态分析:通过语法树进行静态代码检测 生成LLVM IR:CodeGen 将语法树从顶至下遍历翻译成 IR 代码 生成汇编:将 IR 代码转变成汇编代码 生成目标文件:汇编器将汇编代码转变成机器代码 可以看到,从源文件到目标文件的编译过程中做了大量工作,如果一个源文件新增了一行代码,那么所有研发同学 build 时都要按照这些步骤重...
增量编译:link、资源处理占用大部分耗时(C 端工程优化前该部分占用 130s 耗时)。 方案 LLVM 编译优化 LLVM 编译过程 .m 文件编译从点.o 文件依次经历以下阶段: 预处理:去掉注释、替换宏定义、添加行号和文件标识 词法分析:将代码切成一个个 token 语法分析:验证语法是否正确,生成语义节点 生成AST:将所有节点组合...
将编译产物和预编译制品(.o、.a、.so)“拼”成可执行文件,具体一些就是为main编译过程中每一个未定义的符号去编译产物中挨个寻找相应的实现代码,补全符号地址信息。 在编译耗时分析中也就应该对以上几个主要方面分别进行时间维度的评估,逐渐细化分析粒度确定时间瓶颈,直到某个文件、某个函数、某个模板才能有针对性...
将编译产物和预编译制品(.o、.a、.so)“拼”成可执行文件,具体一些就是为main编译过程中每一个未定义的符号去编译产物中挨个寻找相应的实现代码,补全符号地址信息。 在编译耗时分析中也就应该对以上几个主要方面分别进行时间维度的评估,逐渐细化分析粒度确定时间瓶颈,直到某个文件、某个函数、某个模板才能有针对性...
我们来分析一下。 无用指令太多 所谓无用指令,是指不直接对所期望的结果产生影响的指令。 对于这段代码,我们期望的结果就是把数据都拷贝到I/O寄存器to中。那么,对于这个期望的结果来说,真正有用的代码,其实只有中间那一行赋值操作: 复制 *to=*from++; ...
我在windows机器上写C语言代码,用cmake编译运行,用clock函数计时,用来判断程序运行时间。 二,分析难点 1,对于简单的情况,编译器很可能已经做了大量的优化,使得对比结果并不明显。 但是,这却并不代表我们可以完全依赖编译器。 2,代码的两种写法,在不同程度的编译优化下,哪种写法更快可能没有定论。
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可以看到 test_2 函数前面都打了井号,表示这几个代码根本就没被跑到。 gcovr 的覆盖率指标line, function, branch, decision 如果只用GCC的gcov,只能获得.gcov 文本数据,进一步的前端分析工具有lcov和gcovr,其中lcov是用perl写的,不利于进一步的开发定制和维护,gcovr则是用python写的,建议选用gcovr做C/C++的测试覆盖...