C ++分析（谷歌cpu perf工具）究竟是什么措施？
我试图开始使用Google Perf Tools来分析一些CPU密集型应用程序。 这是一个统计计算，使用`ofstream'将每个步骤转储到一个文件。 我不是C ++专家，所以我很难找到瓶颈。 我的第一回合给出了结果：
Total: 857 samples
357 41.7% 41.7% 357 41.7% _write$UNIX2003
134 15.6% 57.3% 134 15.6% _exp$fenv_access_off
109 12.7% 70.0% 276 32.2% scythe::dnorm
103 12.0% 82.0% 103 12.0% _log$fenv_access_off
58 6.8% 88.8% 58 6.8% scythe::const_matrix_forward_iterator::operator*
37 4.3% 93.1% 37 4.3% scythe::matrix_forward_iterator::operator*
15 1.8% 94.9% 47 5.5% std::transform
13 1.5% 96.4% 486 56.7% SliceStep::DoStep
10 1.2% 97.5% 10 1.2% 0x0002726c
5 0.6% 98.1% 5 0.6% 0x000271c7
5 0.6% 98.7% 5 0.6% _write$NOCANCEL$UNIX2003
这是令人惊讶的，因为所有真正的计算都发生在SliceStep :: DoStep中。 “_write $ UNIX2003”（我在哪里可以找出它是什么？）似乎来自编写输出文件。 现在，让我困惑的是，如果我注释掉所有outfile << "text"语句并运行pprof，则95％处于SliceStep::DoStep ，“ SliceStep::DoStep $ UNIX2003”将消失。 然而，我的应用程序没有加速，以总时间来衡量。 整件事速度不到1％。
我错过了什么？
补充：没有outfile <<语句的pprof输出是：
Total: 790 samples
205 25.9% 25.9% 205 25.9% _exp$fenv_access_off
170 21.5% 47.5% 170 21.5% _log$fenv_access_off
162 20.5% 68.0% 437 55.3% scythe::dnorm
83 10.5% 78.5% 83 10.5% scythe::const_matrix_forward_iterator::operator*
70 8.9% 87.3% 70 8.9% scythe::matrix_forward_iterator::operator*
28 3.5% 90.9% 78 9.9% std::transform
26 3.3% 94.2% 26 3.3% 0x00027262
12 1.5% 95.7% 12 1.5% _write$NOCANCEL$UNIX2003
11 1.4% 97.1% 764 96.7% SliceStep::DoStep
9 1.1% 98.2% 9 1.1% 0x00027253
6 0.8% 99.0% 6 0.8% 0x000274a6
这看起来像我所期望的，除非我看不到性能有明显提高（在10秒计算中为0.1秒）。 代码基本上是：
ofstream outfile("out.txt");
for loop:
SliceStep::DoStep()
outfile << 'result'
outfile.close()
更新：我使用boost :: timer进行计时，从探查器开始和结束的地方开始。 我不使用线程或任何幻想。
从我的评论：
从你的分析器得到的数字表明，如果没有打印报表，程序应该快40％左右。
然而，运行时间几乎保持不变。
显然，其中一项测量结果必定是错误的。 这意味着你必须做更多更好的测量。
首先，我建议从另一个简单的工具开始：时间命令。 这应该让你大致了解你的时间花在哪里。
如果结果仍然不确定，则需要更好的测试用例：
提尔斯坦：全都是用户。 我所做的事情非常简单，我认为......文件全部打开的事实是否意味着什么？
这意味着剖析器是错误的。
使用python将100000行打印到控制台的结果如下所示：
for i in xrange(100000):
print i
控制台：
time python print.py
[...]
real 0m2.370s
user 0m0.156s
sys 0m0.232s
与：
time python test.py > /dev/null
real 0m0.133s
user 0m0.116s
sys 0m0.008s
我的观点是：你的内部测量和时间表明你不会从禁用输出中获得任何收益。 谷歌Perf工具说，你应该。 谁错了？
_write $ UNIX2003可能指的是write POSIX系统调用，它将输出到终端。 与几乎其他任何东西相比，I / O非常缓慢，所以如果您正在编写一些合理的输出，那么您的程序在这里花费大量时间是有道理的。
我不确定为什么当你删除输出时你的程序不会加速，但我不能仅仅猜测你提供的信息。 在删除cout语句时，很高兴看到一些代码，甚至是perftools输出。
Google perftools收集调用堆栈的样本，因此您需要的是对这些样本进行一些查看。
根据文档，您可以以声明或地址粒度显示调用图。 这应该告诉你你需要知道什么。
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