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源码分析:动态分析 C 程序函数调用关系

Wu Zhangjin 创作于 2015/04/14

By Falcon of TinyLab.org 2015/04/14

缘由

源码分析是程序员离不开的话题。无论是研究开源项目,还是平时做各类移植、开发,都避免不了对源码的深入解读。

工欲善其事,必先利其器。

之前已经介绍了如何通过 Callgraph 静态分析源代码,这里介绍如何分析程序运行时的实际函数执行情况,考虑到应用部分和内核部分有比较大的差异,该篇先介绍应用部分。

主要介绍三款工具,一款是 gprof,另外一款是 valgrind,再一款则是能够把前两款的结果导出为 dot 图形的工具,叫 gprof2dot,它的功能有点类似于我们上次介绍的 tree2dotx

准备

需要事先准备好几个相关的工具。

  • gprof2dot: converts the output from many profilers into a dot graph

    $ sudo apt-get install python python-pip
    $ sudo pip install gprof2dot
    
  • graphviz: dot 格式处理

    $ sudo apt-get install graphviz
    
  • gprof: display call graph profile data

    $ sudo apt-get install gprof
    
  • valgrind: a suite of tools for debugging and profiling programs

    $ sudo apt-get install valgrind
    

工具好了,再来一个典型的 C 程序,保存为:fib.c

#include <stdio.h>

int fibonacci(int n);

int main(int argc, char **argv)
{
    int fib;
    int n;

    for (n = 0; n <= 42; n++) {
        fib = fibonacci(n);
        printf("fibonnaci(%d) = %dn", n, fib);
    }

    return 0;
}

int fibonacci(int n)
{
    int fib;

    if (n <= 0) {
        fib = 0;
    } else if (n == 1) {
        fib = 1;
    } else {
        fib = fibonacci(n -1) + fibonacci(n - 2);
    }

    return fib;
}

gprof

Gprof 用于对某次应用的运行时代码执行情况进行分析。

它需要对源代码采用 -pg 编译,然后运行:

$ gcc -pg -o fib fib.c
$ ./fib

运行完以后,会生成一份日志文件:

$ ls gmon.out
gmon.out

可以分析之:

$ gprof -b ./fib | gprof2dot | dot -Tsvg -o fib-gprof.svg

查看 fib-gprof.svg 如下:

Draw fibonacci by Gprof

可以观察到,这个图表除了调用关系,还有每个函数的执行次数以及百分比。

Valgrind s callgrind

Valgrind 是开源的性能分析利器。它不仅可以用来检查内存泄漏等问题,还可以用来生成函数的调用图。

Valgrind 不依赖 -pg 编译选项,可以直接编译运行:

$ gcc -o fib fib.c
$ valgrind --tool=callgrind ./fib

然后会看到一份日志文件:

$ ls callgrind*
callgrind.out.22737

然后用 gprof2dot 分析:

$ gprof2dot -f callgrind ./callgrind.out.22737 | dot -Tsvg -o fib-callgrind.svg

查看 fib-callgrind.svg 如下:

Draw fibonacii by Valgrind s callgrind

需要提到的是 Valgrind 提取出了比 gprof 更多的信息,包括 main 函数的父函数。

不过 Valgrind 实际提供了更多的信息,用 -n0 -e0 把执行百分比限制去掉,所有执行过的全部展示出来:

$ gprof2dot -f callgrind -n0 -e0 ./callgrind.out.22737 | dot -Tsvg -o fib-callgrind-all.svg

结果如下:

Draw fibonacii by Valgrind s callgrind (All output)

所有的调用情况都展示出来了。热点调用分支用红色标记了出来。因为实际上一个程序运行时背后做了很多其他的事情,比如动态符号链接,还有比如 main 实际代码里头也调用到 printf,虽然占比很低。

考虑到上述结果太多,不便于分析,如果只想关心某个函数的调用情况,以 main 为例,则可以:

$ gprof2dot -f callgrind -n0 -e0 ./callgrind.out.22737 --root=main | dot -Tsvg -o fib-callgrind-main.svg

Draw fibonacii by Valgrind s callgrind (Only Main)

需要提到的是,实际上除了 gprof2dotkcachegrind 也可以用来展示 Valgrind's callgrind 的数据:

$ sudo apt-get install kcachegrind
$ kcachegrind ./callgrind.out.22737

通过 File --> Export Graph 可以导出调用图。只不过一个是图形工具,一个是命令行,而且 kcachegrind 不能一次展示所有分支,不过它可以灵活逐个节点查看。

What’s more?

上文我们展示了从运行时角度来分析源码的实际执行路径,目前只是深入到了函数层次。

结果上跟上次的静态分析稍微有些差异。

  • 实际运行时,不同分支的调用次数有差异,甚至有些分支可能根本就执行不到。这些数据为我们进行性能优化提供了可以切入的热点。
  • 实际运行时,我们观察到除了代码中有的函数外,还有关于 main 的父函数,甚至还有库函数如 printf的内部调用细节,给我们提供了一种途径去理解程序背后运行的细节。

本文只是介绍到了应用程序部分(实际上是程序运行时的用户空间),下回我们将分析,当某个应用程序执行时,哪些内核接口(系统调用)被调用到,那些接口的执行情况以及深入到内核空间的函数调用情况。


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