使用性能分析器(如 gprof)、内置库(如 <chrono>、<perf>),以及日志记录来监控性能;分析识别瓶颈:检测最耗时的部分、分析函数调用,以及检测内存泄漏;优化实战案例:通过并行处理字符优化耗时的字符串打印函数,从而提高性能。

如何监控和分析 C++ 程序的性能以持续改进
监控性能
分析性能
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实战案例
考虑以下代码片段:
功能列表:底层程序与前台页面分离的效果,对页面的修改无需改动任何程序代码。完善的标签系统,支持自定义标签,公用标签,快捷标签,动态标签,静态标签等等,支持标签内的vbs语法,原则上运用这些标签可以制作出任何想要的页面效果。兼容原来的栏目系统,可以很方便的插入一个栏目或者一个栏目组到页面的任何位置。底层模版解析程序具有非常高的效率,稳定性和容错性,即使模版中有错误的标签也不会影响页面的显示。所有的标
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void slow_function(const std::string& str) {
for (auto& c : str) {
std::cout << c << std::endl;
}
}此函数通过依次打印字符串中的每个字符来输出字符串。我们可以使用 gprof 监控此函数的性能:
gprof ./binary
gprof 输出显示 slow_function 占据了大部分执行时间。通过分析此函数,我们发现 iterating through the characters sequentially 是瓶颈。
优化
为了优化此函数,我们可以使用多线程来并行处理字符。修改后的代码如下:
void optimized_slow_function(const std::string& str) {
std::vector<std::thread> threads;
for (size_t i = 0; i < str.size(); i++) {
threads.push_back(std::thread([i, &str] {
std::cout << str[i] << std::endl;
}));
}
for (auto& t : threads) {
t.join();
}
}经过优化后,我们可以使用 gprof 再次监控程序性能并确认瓶颈已消除。
以上就是如何监控和分析C++程序的性能以持续改进?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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