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大家好，我是杂烩君。
这次给大家分享关于嵌入式中性能指标的一些知识。嵌入式软件性能指标是衡量嵌入式系统性能优劣的重要依据。
各行业，比较通用的嵌入式软件性能指标有哪些？
嵌入式软件的性能指标通常围绕实时性和资源效率展开。以下是最重要的几点指标：
实时性指的不是“快”，而是“准时”——硬实时系统允许速度慢，但必须守时。
这个指标直接影响到系统的交互性，这个指标航空航天、工业自动化等领域至关重要。
例如，在自动驾驶系统中，车辆对突发状况的响应时间必须足够短，以确保安全驾驶。一般来说，关键任务的响应时间需要控制在毫秒级甚至微秒级。
Percepio View 是一款基于 Percepio Tracealyzer 的免费追踪工具，用作 FreeRTOS 应用程序的监控，便于调试和验证。
https://www.freertos.org/Documentation/03-Libraries/02-FreeRTOS-plus/05-FreeRTOS_plus_Trace/01-Percepio_View
Percepio View 可以与传统调试器（如ST-Link、J-Link）结合使用，通过任务和 ISR 实时执行情况 可视化的方式对调试器加以补充。
这些任务包括 FreeRTOS API 调用和您自己的“用户事件”。 它不需要任何特殊的追踪硬件。
SEGGER SystemView是一个实时记录和可视化工具，用于分析和描述嵌入式系统的行为。
它提供了对运行时行为的深入了解，超越了传统调试器的功能。
SystemView 可免费用于非商业用途，且功能不受限制。
https://www.segger.com/products/development-tools/systemview/
SystemView非常适合具有多线程和中断的复杂系统，它可以帮助开发人员确保他们的系统按预期执行，识别低效率，并发现意外的交互或资源冲突。
通过调试接口记录来自嵌入式系统的监控数据，SystemView详细地可视化任务、中断和软件定时器的执行情况。
这个指标主要衡量系统硬件资源（如 CPU、内存）的使用情况。
通过监测资源利用率，可以了解软件对硬件资源的需求和占用程度，避免资源过度占用或浪费。
例如，如果 CPU 利用率长期过高，可能导致系统响应变慢甚至崩溃；内存利用率过高则可能引发内存泄漏等问题。
CPU使用率定义为CPU在某个时间段内用于执行计算任务的时间占总时间的比例。具体来说，CPU使用率 = 1 - 空闲时间/总CPU时间。
合理的资源利用率可以使系统在有限的硬件资源下稳定运行，并为未来的功能扩展预留一定的资源空间。
SEGGER SystemView配合 J-Link，捕获任务切换和中断事件，分析 CPU 占用热点，支持 FreeRTOS、Zephyr 等 RTOS。
https://www.freertos.org/Documentation/02-Kernel/02-Kernel-features/08-Run-time-statistics
在FreeRTOS中通过 config GENERATE_RUN_TIME_STATS配置启用，统计每个任务的 CPU 占用率及执行时间。
无需额外工具，直接集成在 FreeRTOS 中，适合快速定位高负载任务。
perf是一个基于Linux内核的性能事件子系统，可以收集各种性能数据，如CPU使用率、内存访问、函数调用等。
使用命令：
perf record -e cpu-clock -g ./embedded_app # 记录 CPU 事件
perf report # 生成热点函数分析报告
heap-monitoring是SEGGER SystemView中的应用程序中的动态存储监控工具。
在应用程序使用C或C++堆、多个自定义堆或RTOS提供的内存池对象，可以使用heap-monitoring跟踪这些对象的使用情况，分析它们的使用模式，评估堆上的负载、识别潜在的内存泄漏、跟踪内存峰值使用情况等的格式显示收集到的信息。
使用方式：
使用SEGGER_SYSVIEW_HeapDefine定义一次堆的特征。
并使用SEGGER_SYSVIEW_HeapAlloc和SEGGER_SYSVIEW_HeapFree监视它的使用情况。
在FreeRTOS中通过 config CHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 配置检测任务堆栈溢出。
实时监控任务栈使用，防止内存越界导致的系统崩溃。
Valgrind是一款用于内存调试、内存泄漏检测以及性能分析的软件开发工具。
往期文章：工具 | Valgrind仿真调试工具的使用
Valgrind工具包包含多个工具：
其中Valgrind Massif工具是堆栈分析器。堆栈分析器，它能测量程序在堆栈中使用了多少内存，告诉我们堆块，堆管理块和栈的大小。
Valgrind Massif能帮助我们减少内存的使用，在带有虚拟内存的现代系统中，它还能够加速我们程序的运行，减少程序停留在交换区中的几率。
Valgrind由内核（core）以及基于内核的其他调试工具组成。
其基于仿真方式对程序进行调试，它先于应用程序获取实际处理器的控制权，并在实际处理器的基础上仿真一个虚拟处理器，并使应用程序运行于这个虚拟处理器之上，从而对应用程序的运行进行监视。
应用程序并不知道该处理器是虚拟的还是实际的，已经编译成二进制代码的应用程序并不用重新进行编译，Valgrind 直接解释二进制代码使得应用程序基于它运行，从而能够检查内存操作时可能出现的错误。
所以在Valgrind下运行的程序运行速度要慢得多，而且使用的内存要多得多。因此，最好在性能好的机器上使用Valgrind，并且是在开发调试阶段使用。
代码执行效率直接影响系统的 可靠性、实时性、功耗 和 成本。
GNU gprof，这是一个经典的性能分析工具，集成在GCC中，只需添加编译选项即可使用，适用于Linux/MPU 或交叉编译环境（如 ARM Cortex-A 系列），定位算法或逻辑瓶颈。
https://ftp.gnu.org/old-gnu/Manuals/gprof-2.9.1/html_mono/gprof.html
它能够显示每个函数的调用次数和执行时间，帮助定位热点代码。对于嵌入式开发，可以在交叉编译环境中使用。
编译代码时启用分析：
gcc -pg -o my_app my_code.c
生成分析报告：
gprof my_app gmon.out > report.txt
要是这篇文章给你带来了新启发，动动手指点个在看/转发呗。
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