前面讲了关于 内存 方面的优化，那么接下来的文章我们主要聚焦于 性能 的优化，那么主要体现在优化程序 速度 上。程序的 速度 很大程度上会影响用户体验或者程序的实际效用，所以优化 性能速度 也是程序员需要关注的一个方面，从本文起接下来的几篇文章将讲述如何对 程序性能 进行优化。
在讲解优化之前，我们先看一下 优化的思想，它可以保证我们在学习或者优化的过程中保持对问题的关注，让我们知道是在学习什么跟如何优化。
说到优化，一个程序运行慢可能是有多种原因构成的，那么前辈们就将这多种原因归结为以下 3类：
程序的运算量很大，导致 CPU 过于繁忙。称为 CPU 瓶颈。
程序需要做大量的 I/O，读写文件、内存操作等等，CPU 更多的是处于等待。称为 I/O 瓶颈。
程序之间相互等待，结果 CPU 利用率很低，但运行速度依然很慢，事务间的共享与死锁制约了程序的性能
等效原则：优化前后程序实现的功能一致。
有效原则：优化后要比优化前运行速度快或占用存储空间小，或二者兼有。
经济原则：优化程序要付出较小的代价，取得较好的结果。
另外一般有 5 个基本纲领为我们提供优化思路：
Do it faster：程序除了 实现功能 之外，还需要 提高其运行速度。
Do it in parallel：能够 并行执行程序 的话，我们就可以 充分利用CPU资源，从而加速程序运行速度。
Do it later：对于时间紧迫的功能，有些不必要的功能，可以考虑延后执行，使程序的任务减轻，从 而腾出资源，来做重要的事。
Don't do it at all：设计程序时，不要加入多余无用的代码 来实现 *模块化或者提高可读性。
Do it before：程序有可能并不需要一直工作，我们可以把一些工作在 系统空闲 时完成，这样可以减轻繁忙时程序的负担。
在程序优化上，往往 20%的代码 占用了 80%的运行时间，所以我们需要找出这 20% 的代码。所以 如何找出需要优化的代码 是一个我们需要关注的问题，而这个问题我们可以有一些工具来解决，在下面的章节会提到。
第一步：找出 性能瓶颈的代码，在笔者看来，分析程序问题，找出性能瓶颈是重中之重。
第二步：进行 代码优化
下面是书中提到的一些 优化经验，在了解这些经验之前，我们需要了解几个概念：
提高程序的效率：程序的 时间效率是指运行速度
空间效率：是指程序 占用内存或者外存的状况
全局效率 是指站在 整个系统的角度上考虑的效率
局部效率 是指站在 模块或函数角度上考虑 的效率
书中经验总结如下：
不要一味地追求程序的效率，应当在满足 正确性、可靠性、健壮性、可读性 等质量因素的前提下，设法提高程序的效率。
以提高程序的 全局效率为主，提高 局部效率为辅。
在优化程序的效率时，应当先找出限制效率的 瓶颈，不要在无关紧要之处优化。
先优化 数据结构和算法，再优化 执行代码。
有时候 时间效率 和 空间效率 可能对立，此时应当分析那个更重要，作出适当的折衷。例如多花费一些内存来提高性能。
不要追求 紧凑的代码，因为 紧凑的代码 并不能产生 高效的机器码。
当心那些视觉上不易分辨的操作符发生 书写错误。比如会把 == 误写成 =，像 ||、&&、<=、>= 这些符号也很容易发生 丢1失误。然而 编译器却不一定能自动指出这类错误。
变量(指针、数组) 被创建之后 应当及时把它们初始化，以 防止把未被初始化的变量当成右值使用。
当心变量的 初值、缺省值错误，或者精度不够。
当心 数据类型转换发生错误。尽量使用 显式 的数据类型转换，避免让 编译器轻悄悄地进行隐式的数据类型转换。
当心变量发生 上溢或下溢，数组的 下标越界。
当心忘记编写 错误处理程序，且要注意防止 错误处理程序本身有误。
当心 文件 I/O 有错误。
避免 编写技巧性很高代码。
不要设计 面面俱到、非常灵活的数据结构。
如果原有的代码质量比较好，尽量复用它。但是 不要修补很差劲的代码， 应当重新编写。
尽量使用 标准库函数，不要 发明已经存在的库函数。
尽量不要 使用与具体硬件或软件环境关系密切的变量。
把编译器的选择项设置为 严格状态。
如果可能的话，使用 PC-Lint、LogiScope 等工具进行代码审查。
在我们了解到了 程序瓶颈 之后，接下来我们就要考虑对代码进行优化：
程序的优化，主要包括四个层次：
算法和数据结构的优化
编译器优化
代码优化
硬加速
优化新手容易犯的错误就是：找到 程序热点 时，过于兴奋，急匆匆的就开始 局部代码 的优化。但我们需要在 更大的范围内分析，是什么导致这个 程序瓶颈 的存在，有时可能根本就不需要改动你的程序。
一般情况下，我们可以把 性能优化 分为 2 个部分
性能评估：一般而言，程序都有 二八法则。20%的代码影响80%的速度。我们需要找出这20% 的代码进行优化，对其进行 瓶颈分析，找出影响速度的原因。
性能优化：找出原因和需要优化的代码后，利用 编译、硬件 及 算法和数据结构 等对其进行优化。
据上面所讲，性能评测 是至关重要的一个环节，如果不知道哪里出了问题，那么优化就无从下手。程序性能的问题是有很多原因的，我们先看看一般的问题分析：
/proc目录下系统相关的文件
/proc目录下进程相关的文件
系统相关属性 我们可以通过下面 2 个文件来了解。
我们使用 cat /proc/stat 来获取 系统相关 的信息，这样可以知道我们 系统效率 的具体细节
运行结果
下面 按行 说明各行数据的意义：
cpuN：其数值分别代表着 CPU 在 不同状态 下所用的时间，其单位为 jiffies(0.01s)。
user：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，用户态的 CPU时间，不包含 nice值为负 的进程。在图中的值为 19。
nice：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，nice值为负 的进程所占用的 CPU时间。在图中的值为 0。
system：从 系统启动开始累计到 当前时刻，内核 所占用的 CPU时间。在图中的值为 166。
idle：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，除 硬盘IO等待时间 的以外其它等待时间。在图中的值为 218632。
iowait：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，硬盘IO 等待时间。在图中的值为 73。
irq：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，硬中断时间。在图中的值为 0。
softirq：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，软中断时间。在图中的值为 0。
stealstolen：在 虚拟化环境中 运行时在 其他操作系统 上花费的时间
guest：Linux内核 控制下为 虚拟操作系统 运行 虚拟CPU 所花费的时间
intr：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，发生的 所有中断的次数。每个数 对应一个特定的 中断。
ctxt：从 系统启动 开始累计到 当前时刻，CPU 发生的 上下文交换 的次数。
btime：从 系统启动 开始累计到 当前时刻 的 时间，单位为秒。
processes：从 系统启动 开始累计到 当前时刻 ，系统所创建的 任务数目。
procs_running：当前 运行队列 的任务数目。
procs_blocked：当前 被阻塞 的任务数目。
CPU利用率是指CPU工作时间占总时间的比重， 简单地理解为 单位时间内 CPU处于忙状态的时间占比。
摘抄附录《CPU利用率与Load Average的区别？》中的说法：
CPU利用率 可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果CPU被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害，因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下，以保证机器的正常运作。
有一种情况需要注意的是：使用 自旋锁 等 忙等处理的锁会导致 CPU利用率的上升，此时 CPU利用率 并不能很好的反映 CPU的使用情况。
CPU时间 = user + system + nice + idle + iowait + irq + softirq
CPU利用率 = 1 - (idle) / CPU时间。用于测量当前系统的 CPU负载情况。
CPU用户态利用率 = (user+nice) / CPU时间。用于测量 用户程序 对 CPU的占用率。
CPU内核态利用率 = (system) / CPU时间。如果程序有大量的 系统调用，导致 Linux内核 占用了大量的 CPU，可以使用该数值来测量。
IO利用率 = iowait / CPU时间，测量 FLASH、内存 等存储介质的 交互和等待时间。
运行结果.png
loadavg 主要检查当前系统的 负载情况：下面 按从左到右 逐个说明：
1分钟 的平均负载
5分钟 的平均负载
15分钟 的平均负载
在采样时刻，运行队列的任务的数目，与 /proc/stat 的 procs_running 表示相同意思
在采样时刻，系统中 活跃的任务个数(不包括运行已经结束的任务)
最大的 pid值，包括 轻量级进程(即线程)。
更多关于 CPU负载 的讲述可以参考 3.2.1.2小节。
要查看 进程状态 ，先需要进入 进程 在 proc目录 下的文件夹，然后使用 cat stat 查看其状态，
如图：
进程stat
下面按顺序逐个介绍各个数据的意义：
pid：进程号(包括线程) ，在图中值为 89。
comm：应用程序 的名字，在图中值为 sshd。
task_state：任务的状态，，在图中值为 S。其各个状态如下：
R：runnign，即 运行态
S：sleeping(TASK_INTERRUPTIBLE)，即 睡眠态(可被打断)
D：deep sleep(TASK_UNINTERRUPTIBLE)，即 睡眠态(不可被打断)
T：stopped，即 停止态
t：tracing stop，即 暂停态(可被继续)
Z：zombie，即僵尸态
X：dead，即死亡态
ppid：父进程ID，在图中值为 1。
pgid：线程组号，在图中值为 89。
sid：该任务所在的 会话组ID，在图中值为 89。
tty_nr：该任务的 tty终端设备号，在图中值为 0。
tpgid：终端的 进程组号，即当前运行在该任务所在终端的前台任务 (包括shell及应用程序) 的 PID，在图中值为 -1。
task_flags：进程标志位，查看该任务的特性，在图中值为 4194624。
min_flt：该任务不需要从硬盘拷数据而发生的 次缺页次数，在图中值为 107。
cmin_flt：该任务的累计所有的 waited-for进程 曾经发生的 次缺页次数，在图中值为 364。
maj_flt：该任务需要从硬盘拷数据而发生的 主缺页次数 ,在图中值为 0。
cmaj_flt：该任务累计的所有的 waited-for进程 曾经发生的 主缺页次数，在图中值为 0。
utime：该任务在 用户态 运行的时间(单位为jiffies)，在图中值为 0。
stime：该任务在 核心态 运行的时间(单位为jiffies)，在图中值为 0。
cutime：该任务累计所有的 waited-for进程 曾经在 用户态 运行的时间(单位为jiffies)，在图中值为 12。
cstime：该任务累计所有的 waited-for进程 曾经在 核心态 运行时间(单位为jiffies)，在图中值为 7。
priority：任务的 动态优先级，在图中值为 20。
nice：任务的 静态优先级，在图中值为 0。
num_threads：该任务所在的 线程组里的 线程个数，在图中值为 1。
it_real_value：由于 计时间隔 导致的下一个 SIGALRM 发送进程的时延(单位为jiffies)， 在图中值为 0。
start_time：在系统启动后，到与该任务启动时的间隔(单位为jiffies)， 在图中值为 247。
vsize：该任务的 虚拟地址空间大小，在图中值为 4268032。
rss：该任务当前 驻留物理地址空间的大小，这些页可能用于 代码、数据和栈 。在图中值为 416。
rlim：该任务能驻留物理地址空间的 最大值 (单位为byte)，在图中值为 4294967295。
start_code：该任务在虚拟地址空间的 代码段 的起始地址，在图中值为 4648960。
end_code：该任务在虚拟地址空间的 代码段的结束地址，在图中值为 5267368。
start_stack：该任务在虚拟地址空间的 栈的结束地址，在图中值为 3198615200。
kstkesp：sp指针(堆栈指针) 的当前值, 与在进程的内核堆栈页得到的一致，在图中值为 0。
kstkeip：ip指针(指令指针)的当前值，指向将要执行的 指令指针，在图中值为 0。
pendingsig：待处理信号 的位图，记录发送给进程的普通信号，在图中值为 0。
blocksig：阻塞信号 的位图 ，在图中值为 0。
sigignore：忽略信号 的位图，在图中值为 4096。
sigcatch：被俘获信号 的位图 ，在图中值为 81925。
wchan：如果该进程是 睡眠状态，该值给出 调度的调用点 ，在图中值为 1。
nswap：被 swapped 的页数 (当前没用) ，在图中值为 0。
cnswap：所有子进程被 swapped 的页数的 和 (当前没用)，在图中值为 0。
exit_signal：该进程结束时，向父进程所发送的信号，在图中值为 17。
processor：运行的 CPU编号 ，在图中值为 0。
rt_priority：实时进程 的 相对优先级别，在图中值为 0。
task_policy：进程的调度策略，其各个值如下，在图中值为 0：
0：非实时进程
1：FIFO实时进程
2：RR实时进程
delayacct_blkio_ticks：累计的 块I/O延迟，以 clock tick 为单位。在图中值为 0：
guest_time：为虚拟操作系统运行虚拟CPU所花费的时间，以 clock tick 为单位。在图中值为 0。
cguest_time：进程的 子进程 用于用户操作系统的时间，以 clock tick 为单位。在图中值为0。
start_data：进程的 数据段 和 BSS段 的 起始地址。在图中值为 5335032。
end_data：进程的 数据段 和 BSS段 的 结束地址。在图中值为 5342208。
start_brk：进程的 堆 的 起始地址。在图中值为 5365760。
arg_start：进程存放 命令行参数 的 起始地址。在图中值为 3198615427。
arg_end：进程存放 命令行参数 的 结束地址。在图中值为 3198615442。
env_start：进程存放 环境变量 的 起始地址。在图中值为 3198615442。
env_end：进程存放 环境变量 的 结束地址。在图中值为 3198615533。
exit_code：进程的 退出码。在图中值为 0。
先看看下面的公式：
进程CPU占用率 = 进程占用CPU时间 / 系统总的时间。
进程占用 CPU 时间：可以从 进程的stat文件 获得，包括 utime、stime、cutime、cstime。
系统总的时间：可以通过 /proc/stat 或者 gettime函数 获得。
想要计算 CPU占有率 还对 进程的运行采样，一般需要 2个采样点：
采样点1：
系统时间记为 sys1
进程时间分别记为：utime1、stime1、cutime1、cstime1
采样点2：
系统时间记为 sys2
进程时间分别记为：utime2、stime2、cutime2、cstime2
经过计算和采样后可以按照下面的公式来计算：
进程CPU占用率 = ((utime2+stime2-cutime2-cstime2)-(utime1+stime1-cutime1-cstime1)) / (sys2-sys1)
进程用户态占用率 = ((utime2-cutime2)-(utime1-cutime1)) / (sys2-sys1)
进程内核态占用率 = ((stime2-cstime2)-(stime1-cstime1)) / (sys2-sys1)
top 是一个常用的 性能分析 软件，运行结果如下图所示：
运行结果
下面将 top 分 2 点来讲述：
内存分析
CPU及负载分析
运行结果如下图所示：
内存
可以看到它统计的内存有：used、free、shrd、buff、cached。
各个内存的含义在前面的 内存分析 文章中已经说过，这里不再赘述
Load Average 即 CPU负载 ，该数据是 每隔5秒钟 检查一次活跃的进程数，然后按特定算法计算出的数值。
Load Average 可以理解为 CPU 的带载情况，即有多少进程需要 CPU 来处理。它并不是描述 CPU的使用情况，其本质应该是 在单位时间内，CPU正在处理的进程数以及等待CPU处理的进程数之间的和，也就是CPU进程队列的统计信息。
Load Average 越高说明越多的进程在抢占CPU，因而会导致 CPU资源的竞争越来越激烈，对于CPU资源的申请和维护的成本也会加大
理想情况下是一个CPU带一个进程，这样就不会发生CPU资源抢占。所以在一般情况下，如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了。
CPU利用率和CPU负载的区别：
CPU利用率指的是 程序在运行期间实时占用的CPU百分比
CPU负载指的是 一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。
两者之间并没有太大的关联。比如一个进程一直在使用CPU进行运算，那么此时CPU利用率会达到100%，但平均负载则趋近于 1。反过来说，当CPU的工作负载越大，代表CPU必须要在不同的工作之间进行频繁的工作切换。
按照笔者的理解：
CPU密集型进程容易让CPU利用率升高
I/O 密集型进程容易导致平均负载升高
频繁调度进程容易让平均负载和CPU利用率升高
CPU及负载
usr：用户空间 占用CPU的百分比。
sy：内核空间 占用CPU的百分比。
nic：改变过优先级的进程占用CPU的百分比
id：空闲 CPU百分比
io：IO等待 占用CPU的百分比
irq：硬中断 占用CPU的百分比
sirq：软中断 占用CPU的百分比
Load average：指 CPU的 负载均衡，后面的三个数分别是 1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。
PID：进程ID
PPID：父进程ID
USER：进程所有者
STAT：当前进程的状态，其值可以参考 进程stat 的 task_state
VSZ：进程的 虚拟大小
%CPU：上次更新到现在的CPU时间占用百分比
COMMAND：运行的 命令行
在嵌入式设备上，busybox 是不带有该工具，而该工具的源码也不是独立的，而是在 procps 这个中聚集中。关于 procps 的交叉编译请参考附录中的：
json-c 交叉编译（undefined reference to rpl_malloc ）
交叉编译Procps-ng-3.3.11
编译完成后将相应的文件拷贝到设备端上就可以使用 vmstat 工具了，运行结果如下：
运行结果
该命令的意思是：每隔1秒运行1次vmstat，一共运行5次。
数据含义如下：
procs：系统中的进程状态
r(running)：运行队列中的进程数量。
b(block)：在阻塞等待IO的进程数量。
memory：系统的内存使用情况
swpd：使用的虚拟内存 大小。如果 swpd 的值不为0且 SI，SO的值长期为0，这种情况不会影响系统性能。
free：空闲物理内存 大小。
buff：用作 文件缓冲 的内存大小。
cache：用作 缓存 的内存大小，如果cache值大，说明缓存的文件数多，如果频繁访问到的文件都能被cache中，那么磁盘的 读IO(bi) 会非常小。
swap：内存交换情况
si：每秒从交换区写到内存的大小，由磁盘调入内存。
so：每秒写入交换区的内存大小，由内存调入磁盘。
注意： 内存够用的时候，这2个值都是 0。如果这2个值长期大于0时，系统性能会受到影响，磁盘IO 和 CPU资源 都会被消耗。不能因为观察到 空闲内存(free) 很少或接近于0时，就认为内存不够用了。还需要结合 si 和 so。如果 闲内存(free)很少，同时si 和 so 也很少（大多时候是0），那么此时说明内存刚好够用，系统性能暂时不会受到影响的。
IO：系统IO的使用情况，如果值越大
bi：每秒读取 的块数
bo：每秒写入 的块数
注意：随机磁盘读写的时候，bi** 和 bo 值越大，能看到 CPU 的 IO等待(wa) 也会越大。**
system：系统情况
in：每秒中断数，包括时钟中断。
cs：每秒上下文切换数。
注意： 随机磁盘读写的时候，in 和 cs 值越大，能看到 CPU 的 内核消耗的CPU时间(sy) 也会越大。
CPU：CPU 的使用情况，以 百分比表示
us：用户进程执行时间百分比(us) 的值比较高时，说明 用户进程消耗的CPU时间多。如果该值长期超 50%，那么我们就该考虑对程序进行优化。
sy: 内核系统进程执行时间百分比(sy) 的值高时，说明 系统内核消耗的CPU资源多。此时系统的情况比较糟糕，我们需要排查原因并优化
wa：IO等待时间百分比(wa) 的值高时，说明 IO等待 比较严重。这可能由于 磁盘大量作随机访问造成，也有可能 磁盘出现瓶颈(块操作)。
id：空闲时间百分比
在分析程序的时候，往往需要找个程序的 性能瓶颈。从而对 性能瓶颈 进行优化，这样可以取得比较大的收益。我们一般都使用功能来查找 性能瓶颈，一般有 gprof、OProfile 或者 perf 等。本文着重说明一下 perf 的使用方法，及如何将 perf 获取到的数据转换为 火焰图 来分析程序性能。
perf 依赖于几种库，分别如下：
zlib
elfutils
binutils
其中 binutils 就是我们常用的 readelf、ar 等编译器工具，一般情况下我们的 交叉编译链 都有自带，所以我们需要自行编译 zlib 和 elfutils
点击 zlib下载地址 下载 zlib 源码。
解压并进入 zlib的目录
使用命令导出 交叉编译工具，命令举例如下：
export CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
使用命令进行配置，该命令会直接将编译出来的库自动加入到我们的 库路径，我们就不再需要去指定 库路径 了。如下：
./configure --host=arm-linux-gnueabihf --prefix=/your_compiler_path/arm-linux-gnueabihf/libc/usr
编译安装
make -j12 && make install
我们编译 elfutils 是需要其里面的库 libelf。编译过程依赖 2 个工具 m4 和 bison。在编译前请检查编译机是否有安装该工具。编译步骤如下：
点击 elfutils下载地址 下载 elfutils 源码。
解压并进入目录
使用命令进行配置：
./configure --host=arm-linux-gnueabihf --prefix=/your_compiler_path/arm-linux-gnueabihf/libc/usr/ --disable-debuginfod
编译安装
make -j12 && make install
perf源码 在我们开发板上 linux 的源码中，其路径一般是 /your_linux_path/tool/perf。
编译步骤如下：
进入 perf 源码目录
使用命令进行编译
make LDFLAGS=-static ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabihf- DEBUG=1 HAVE_CPLUS_DEMANGLE=1
编译完成后在 perf目录下 有个叫 perf 的执行文件。将 perf、libz 和 libelf 拷贝到开发板上对应的位置，就是 库路径和执行文件路径
perf 的原理是通过对 系统事件 进行 统计采样 得到 统计数据，再通过分析 统计数据 得出性能瓶颈的结果。
perf 中能采样 系统事件 分为以下 3 类：
Hardware Event：由 PMU部件或芯片硬件如cache等 产生，在特定的条件下探测 硬件系统事件是否发生以及发生的次数。
Software Event：是内核产生的事件，分布在各个功能模块中，统计和操作系统相关性能事件。比如进程切换，clock_tick数等。
Tracepoint Event：tracepoints 是散落在内核源码中的一些 hook函数，它们可以在特定的代码被执行到时触发，比如 slab分配器的分配次数。根据一特性，perf 将 tracepoints 产生的时间记录下来，生成报告，通过分析这些报告对性能做出准确的判断。
perf 是一个工具集，一共包含 20多种 工具，下面看看常用的 5种工具。
perf 的运行原理就是对 系统事件 进行采样，从而得到相关数据来分析。我们可以使用perf list 来查看编译出来的 perf 支持哪些 系统事件。每个 linux版本 的 perf 可能有所不同。笔者的运行结果如下：
运行结果
可以看到一共有 10种软件事件 和 3种硬件事件。笔者编译出来的 peff 比较简陋，所以本文主要讲述 软件事件 相关的分析。
perf stat 可以统计 程序 的 整体情况，它能够显示出 程序 的 系统事件 统计数据。一般用于 分析程序的整体性能
常用选项如下 ：
-a(--all-cpus)：显示 所有CPU上的统计信息。
-C(--cpu
-D(--delay
-d(--detailed)：显示更多细节信息。
-e(--event
-o(--output
-p(--pid
-t(--tid
-r(--repeat
-S(--sync)：在开始执行前使用 sync函数。
运行结果如下：
perf stat 显示的默认 统计信息如下：
task-clock-msecs：指 CPU利用率。该值越高，说明程序花费越多的时间在 CPU计算 上而不 文件IO。
context-switches：指 进程切换次数，记录了程序运行过程中发生 进程切换 的次数。应当尽量避免频繁的进程切换。
cache-misses：指 **程序运行过程中的 cache非命中次数。如果该值越高，说明程序的 cache命中率越低。
cache-references：指 **程序运行过程中的 cache命中次数。如果该值越高，说明程序的 cache命中率越高。
CPU-migrations：表示 进程 在运行过程中发生的 CPU迁移次数。
cycles：处理器时钟周期，一条机器指令可能需要多个 cycles。
instructions：指 程序的机器指令数目。
IPC：指 instructions/cycles 。该值越大，说明 程序越充分利用了处理器
perf top 与 top 不同的是。top 常用于分析系统的整体性能。而 perf top 可以精确到系统或程序中 函数级的运行情况
常用选项如下 ：
-e
-p
-k
-K：不显示属于内核或模块的符号。
-U：不显示属于用户态程序的符号。
-d
--call-graph fractal：路径上的调用率为 相对值，加起来为100%。调用顺序为 从下往上。
perf top --call-graph graph：路径调用率为 绝对值，加起来为该函数的 热度。
运行结果如下：
第一列：符号引发的 性能事件的比例，默认指 占用的cpu周期比例。
第二列：符号所在的 DSO(Dynamic Shared Object)，可以是 应用程序、内核、动态链接库、模块。
第三列：DSO的类型。
[.]：表示此符号属于 用户态的ELF文件，包括 8可执行文件与动态链接库*。
[k]：表述此符号属于内核或模块。
第四列：符号名。如果有些符号 不能解析为函数名，只能用 地址 表示。
perf record 可以 用于记录perf统计的数据 并输出到 文件perf.data，并使用相关工具生成 可视化 图像来分析程序。配合 perf report 可以精确的分析程序
常用选项：
-e：指定记录的 系统事件
-a：指定记录 所有CPU的事件
-p：记录指定 pid进程的事件
-o：指定 保存数据的文件名
-g：指定 生成函数调用图
-C：记录 指定CPU的事件
-F：设置统计频率
这里不展开说 perf report，我们使用另一个强有力的工具 火焰图FlameGraph，可以在 github 上找到火焰图的项目，点击下载火焰图生成软件
下面我们通过一个例程来说明：
#include#include#include#include#includevoid* func_test1(void* arg){int j = 0;for(int i = 0; i < 90000000; i++)j=i;return NULL;}void* func_test2(void* arg){int j = 0;for(int i = 0; i < 120000000; i++)j=i;return NULL;}int main(){pthread_t test1 = 0;pthread_t test2 = 0;pthread_create(&test1, NULL, func_test1, NULL);pthread_create(&test2, NULL, func_test2, NULL);pthread_join(test1,NULL);pthread_join(test2,NULL);return 0;}
注意，在使用时需要注意要加参数 -g。
步骤如下：
在设备上运行 perf record -a -g your_program
使用命令 perf script -i perf.data > perf.unfold 将生成的 perf.data 转换为 perf.unfold
将生成的 perf.unfold 拷贝到宿主机上
使用 FlameGraph 中的工具执行命令 ./stackcollapse-perf.pl perf.unfold > perf.fold
使用命令 ./flamegraph.pl perf.fold > perf.svg 生成 svg文件
使用 浏览器 打开 svg文件 (笔者使用的是chrom)
结果如下：
运行结果
可以看到 func_test1 和 func_test2 占据了 执行时间 的大头，在旁边还有 2个 函数在执行。
点击 左侧红框 查看如下：
左侧
从结果中可以看到是 perf 自身的调用情况。
再点击 右侧红框 查看如下：
右侧
可以看到是一个名为 swapper 的函数在执行，而这个函数是干什么用的呢？
其实在 CPU 执行程序时，空闲的时候就会调用 swapper 函数，此时 CPU 处于 idle状态。
前面我们讲了 程序优化 的几个层次，分别是：
算法和数据结构的优化
编译器优化
代码优化
硬加速
其中 算法和数据结构的优化 不在本文内容计划之内。使用 SIMD指令硬加速 已经在笔者的其他博客 neon指令 系列一将说到。下面主要简单地讲述一下 编译器优化 和 代码优化。
编译器按照 arm-linux-gcc 系列来说明。下面将按书中所写，列举出 gcc 的相关编译优化选项。如果你想 关掉 某一个优化选项， 你可以在 -f 和 优化选项 之间增加 no。
在编译时，我们一般回加入 -O1、-O2和-O3 等选项，其实它们的作用就是让编译器进行不同程度的优化，那么每种优化打开的编译选项都不同，下面看看每种优化都打开了哪些选项。
-fcprop-registers：
即 复写传播，一般情况下该选项会与 常量折叠 一起出现。因为在函数中把寄存器分配给变量，所以编译器执行二次检查以便 减少调度依赖性 并且 删除不必要的寄存器复制操作。以下面的代码作说明。
const int i = 2*2;编译器确实将 2*2 算成 4 了，以后碰到 i 就用 4 替换，这个计算 2*2 的过程据说叫 常量折叠(const folding)，而用 4 替换 i 的过程叫做 复写传播(copy propagation)。
-fdefer-pop：
该优化选项与 函数返回 有关。一般情况下，函数返回，输入参数被立即弹出堆栈后。但该优化选项会 推迟弹出函数调用的输入参数，等必要时与几个函数调用参数一起弹出。这样可以 节省处理时间，但也 会使堆栈中的内容有些杂乱。
-fdelayed-branch：
该选项会让编译器 试图根据指令周期时间重新安排指令， 把尽可能多的指令 移动到条件分支前，以便充分的利用处理器的 缓存。
-fguess-branch-probability：
该选项直译为 猜测分支可能性，该选项试图让编译器 确定条件分支可能的结果，并且移动相应的指令。这有可能导致不同的编译器会编译出迥然不同的目标代码。
-fif-conversion：
if-then 语句应该是程序中仅次于循环的最消耗时间的语句。简单的if-then语句可能在最终的 汇编代码 中产生 较多条件分支。通过 减少或者删除条件分支 ，以及使用 条件传送、设置标志 和 运算技巧 来替换 if-then语句。由此编译器可以减少 if-then语句 花费的时间量。
-fif-conversion2：
相比于 -fif-conversion ， -fif-conversion2 加入更高级的 数学特性， 减少实现 if-then语句 所需的 条件分支 。
-floop-optimize：
优化循环 通常可以很大程度地 提高程序性能。一般情况下，程序会存在 大型且复杂的循环。通过删除在循环内没有改变值的变量赋值操作，可以 减少循环内执行指令的数量，在很大程度上提高性能。同时也优化那些确定何时离开循环的条件分支， 以便减少分支的影响。
-fmerge-constants：
尝试(string constants and floating point constants)
该选项会让编译器试图 横跨编译单元合并同样的常量。这一特性有时候会导致 很长的编译时间。
-falign-functions：
这个选项用于使 函数对准内存中特定边界的开始位置。大多数处理器按照页面读取内存，并且确保全部函数代码位于单一内存页面内。这样 同一函数就不需要读取到多个内存页中。
-fcaller-saves：
该选项可以让编译器对 函数调用 只进行一次 寄存器的保存和恢复操作，而不是在每个函数调用中都进行。如果调用多个函数, 这样能够节省时间。
-fcrossjumping：
该选项让编译器 跨越跳转的转换代码进行处理， 以便组合分散在程序各处的相同代码。这样可以 减少代码的长度， 但是有可能不会对程序性能产生直接影响。
-fcse-follow-jumps：
CES即通用子表达式消除技术(common subexpression elimination)。在程序中，有时候会有一些 无法到达的代码，该选项让编译器查找程序中的此类代码，然后跳过该代码的 跳转指令。最常见的就是 if-else 的 else部分
-fdelete-null-pointer-checks：
该选项让编译器扫描 汇编语言代码，检查可能存在 空指针的代码。编译器假设间接引用空指针将 停止程序。
-fexpensive-optimizations：
该选项让编译器执行 代价高昂的各种优化技术(编译时的角度)。但是不一定保证运行时性能能提升，有可能对运行时的性能产生负面影响。
-fforce-mem：
该选项让编译器在做算术操作前，强制将内存数据copy到寄存器 中以后再执行。对于只涉及 单一指令的变量来说，这样也许不会有很大的优化效果。但是对于 很多指令中都涉及到的变量(比如数学操作) 来说，这时有显著的优化。因为和访问内存中的值相比，处理器访问寄存器中的值要快的多。
该选项有可能导致 内存与寄存器之间的数据不一致。对于某些依赖 内存操作顺序而进行的逻辑，需要做 严格的处理 后才能进行优化。例如采用 volatile关键字限制变量的操作方式或者 利用barrier迫使cpu严格按照指令序执行。
-fgcse：
该选项让编译器 所有汇编代码执行全局通用表达式消除。该操作 试图分析汇编代码并且结合通用片段，消除冗余的代码段。如果代码使用 计算性的goto，推荐 使用-fno-gcse选项关闭该优化选项。
-foptimize-sibling-calls：
该选项可以优化 尾递归的调用。一般情况下 递归的函数 可以被 展开为一系列一般的指令， 而不是使用分支。这样处理器的指令缓存能够加载展开的指令并且处理他们。和 需要分支操作的函数相比这样更快。
-fregmove：
该选项让编译器试图 重新分配 mov 指令中使用的寄存器，并且将其作为 其他指令的操作数，以便 最大化捆绑的寄存器的数量。说实在的，笔者目前也不清楚书中所讲关于该选项的内容，有知道的读者还请不吝赐教
-freorder-functions：
该选项让编译器重新安排指令块以便改进 分支操作 和 代码局部性。
-frerun-cse-after-loop：
该选项让编译器在对 任何循环 已经进行过优化之后执行 运行通用子表达式消除。这样确保在展开循环代码之后更进一步地优化代码
-fsched-interblock：
该选项让编译器能够 跨越指令块调度指令。这可以非常灵活地 移动指令以便等待期间完成的工作最大化。
-fschedule-insns：
该选项让编译器将 重新安排指令，以让等待数据的处理器可以执行其他操作。比如对于在进行浮点运算时有延迟的处理器来说， 这使处理器在等待浮点结果时可以加载其他指令
-fstrength-reduce：
该选项让编译器对循环执行优化并且 删除迭代变量。迭代变量 是 捆绑到循环计数器的变量，类似于for循环中常用的 i，j。
-fstrict-aliasing：
该选项让编译器强制实行高级语言的严格变量规则，确保不在数据类型之间共享变量。比如 int 和 float 不使用相同的内存区域。
-fthread-jumps：
在某些情况下, 一条跳转指令可能转移到另一条分支语句。通过一连串跳转，编译器确定多个跳转之间的终目 标并且把第一个跳转重新定向到终目标。也就是直接优化从第一个跳转到最后一个目标代码
-funit-at-a-time：
该选项让编译器在优化程序之前读取 整个汇编代码。这使编译器可以 重新安排不消耗大量时间的代码以便优化指令缓存。缺点是编译时 花费相当多的内存，对于 小型计算机可能是一个问题
-fgcse-after-reload：
完全重新加载生成的且优化后的汇编语言代码之后执行第二次gcse优化,帮助消除不同优化代码方式创建的任何冗余段.
-finline-functions：
该选项让编译器 不为函数创建单独的汇编语言代码， 而是把函数代码包含在调度程序的代码中。按照笔者理解将多个函数集成到一个函数中。该优化选项可用充分的利用指令缓存，而不是在每次函数调用时进行分支操作，由此提高性能。
按照笔者理解，代码优化 更加考验一个人的经验积累。本节不会详细介绍书中每种 代码优化技巧 的原理，主要是总结 代码优化技巧 的 结论。可以快速应用于 开发 中。
数据类型：针对 8位和16位，ARM 是在将数据加载到寄存器中，完成 符号位扩展。数据加载指令 ldr、ldrsb、ldrb、 lsdh、lsdsh、ldr等，它们的 指令周期是一样的。所以 char、short、int 其效率是相同的。
if与switch：如果 case值 变化不大(太大的话，会导致跳转表过大，造成内存的浪费)，有足够的分支(大 于 4 个分支)，switch 会带来性能极大的提升。
循环：
展开循环分支，降低循环的次数，减少 分支语句 对循环的影响。
合并循环，既可以 提高程序性能并减少代码尺寸，同时不影响功能。
流水线级数越高，对分支操作越加敏感。在程序正常运行期间处理当前代码时，预取模块 会 读取并解码 下一部分指令而 不使存储总线闲置下来。如果遇到 分支语句，则会 清除流水线而立刻使预先进行的读取和解码工作无效。流水线 级数越多 ，系统就花费越多的时间 来填充流水线。在这期间 CPU会闲置下来。因此，分支语句越少，性能越高。
数组：尽量使用数组的大小是 4或8 的倍数，用此倍数展开循环体 一维数组和多维数组 。
函数：
函数的参数最好 不多于 4 个。
尽量限制函数内部循环所用局部变量的数目，最好 不超过12个，以便编译器能把 变量分配到寄存器。
如果不需要 返回值，则尽量定义为 void，这样可以 节省 一个 寄存器R0。如果需要返回值，则最好 限定在4个字节，使用一个 寄存器R0 即可。
/proc/stat 详解
Linux top命令详解
Linux CPU性能优化方法
json-c 交叉编译（undefined reference to rpl_malloc ）
交叉编译Procps-ng-3.3.11【转】
CPU 利用率背后的真相，你知道吗？
CPU利用率与Load Average的区别？
死锁一定会造成cpu使用率飙升吗？
深入理解perf报告中的swapper进程
系统级性能分析工具perf的介绍与使用
perf工具+ 火焰图分析性能
perf 工具原理与使用
GNU下优化代码
gcc -o 优化选项
来源:https://www.jianshu.com/p/5d49eed7ffae
‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧ END ‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧
