Mamy wiele plików Make-Up GNU. Chciałbym czas każdego celu używanego podczas kompilacji, aby zidentyfikować wąskie gardła wydajności. Czy istnieje narzędzie lub technika, aby to zrobić w wygodny i automatyczny sposób?Jak analizować wydajność GNU Tworzenie plików
Chciałbym przeanalizować te wyniki, aby zachować zakładki na temat współczynnika wydajności jako zmian w budowie i rośnie (ale jest już dość duże i złożone).
Chyba widziałem tutaj to pytanie przed ...
Można wymienić powłokę z czymś, co wywołuje skorupę ale czasy jego realizacji, i zapisuje wynik gdzieś razem z nazwą docelowej. Każdy cel zostanie zbudowany tylko raz (lub sprawi, że odmówi uruchomienia), więc wszystko, co musisz zrobić, to dodać czasy razem.
Bardzo surowy przykład zamienić
make
z
make SHELL='echo [email protected]: && time sh'
Jeśli nie chcesz dodawać czasy razem, też trzeba jakoś połączyć polecenia dla każdego celu w jeden dowództwo. Jednym ze sposobów, aby to zrobić, jest wstępne przetwarzanie pliku Makefile, ale z różnych powodów, który nie będzie działał dobrze dla żadnego, ale najprostszego pliku Makefile.
E.g. próbowanie czegoś takiego jak
to bardzo brutalne ukłucie w tym kierunku.
Istnieje wiele alternatywnych podejść, ale myślę, że jedynym prawdziwym rozwiązaniem jest dodanie tej funkcji; GNU make jest napisane w bardzo przenośnym C, więc nie powinno to być trudne.
Myślenie nieszablonowe: czy przez przypadek marnujesz drogocenne elektrony, używając rekursywnej make, tj. Gdzie reguła cd na podkatalogi i wywołanie make again? To jest twój problem. Nierekursywna marka może być szybsza o 2 rzędy wielkości.
Po szczegóły patrz Recursive make considered harmful
Następujące pomoże Ci zrozumieć, jak każda komenda jest uruchomiony, i ile razy z powodu błędnie użytych zmiennych:,: =
make SHELL='/bin/sh -x'
Jeśli próbujesz do profilu statyczny Makefile, rzucić okiem na make-Profiler:
https://github.com/gojuno/make-profiler
działać jest jak wrapper wokół make, który preprocesuje Makefile, zbiera logi i rysuje wykres wywoławczy z informacją o taktowaniu. Jest to szczególnie przydatne, jeśli tworzysz długotrwały proces przetwarzania danych.
'SHELL' ... sprytny –