使用具有以下选项的Valgrind：

valgrind --tool=callgrind ./(Your binary)

这将生成一个名为callgrind.out.x的文件。使用kcachegrind工具读取该文件。它会给你一个图形化的分析结果，比如哪一行花费多少。

事实上，没有多少人提到google/基准测试，这有点让人惊讶，虽然固定代码的特定区域有点麻烦，特别是如果代码库有点大的话，但是我发现这在与callgrind结合使用时非常有用

IMHO识别导致瓶颈的工件是这里的关键。不过，我会先尝试回答以下问题，然后根据这些问题选择工具

我的算法正确吗？有锁被证明是瓶颈吗？是否有一段特定的代码被证明是罪魁祸首？IO如何处理和优化？

valgrind与callgrind和kcachegrind的结合应该能对以上几点提供一个不错的估计，一旦确定某段代码存在问题，我建议做一个微基准测试——谷歌基准测试是一个很好的开始。

您可以使用loguru这样的日志框架，因为它包括时间戳和总运行时间，可以很好地用于分析：

如果没有一些选项，运行valgrind--tool=callgrind的答案并不完全。我们通常不希望在Valgrind下描述10分钟的缓慢启动时间，而希望在执行某些任务时描述我们的程序。

这就是我的建议。首先运行程序：

valgrind --tool=callgrind --dump-instr=yes -v --instr-atstart=no ./binary > tmp

现在，当它工作并且我们想要开始评测时，我们应该在另一个窗口中运行：

callgrind_control -i on

这将打开分析。若要关闭并停止整个任务，我们可以使用：

callgrind_control -k

现在，我们在当前目录中有一些名为callgrind.out.*的文件。要查看分析结果，请使用：

kcachegrind callgrind.out.*

我建议在下一个窗口中单击“Self”列标题，否则它会显示“main（）”是最耗时的任务。“Self”显示每个函数本身花费的时间，而不是与依赖项一起花费的时间。

这是对Nazgob Gprof回答的回应。

过去几天我一直在使用Gprof，已经发现了三个重要的限制，其中一个是我在其他地方还没有看到过的：

它不能在多线程代码上正常工作，除非您使用变通方法调用图被函数指针弄糊涂了。示例：我有一个名为multithread（）的函数，它使我能够在指定的数组上对指定的函数进行多线程处理（两者都作为参数传递）。然而，Gprof将所有对多线程（）的调用视为等效的，以计算在孩子身上花费的时间。由于我传递给多线程（）的一些函数花费的时间比其他函数长得多，所以我的调用图基本上是无用的。（对于那些想知道线程是否是这里的问题的人来说：不，多线程（）可以选择，在这种情况下，只在调用线程上按顺序运行所有内容）。这里说“……调用数数字是通过计数而不是采样得出的。它们是完全准确的……”。然而，我发现我的调用图给了我5345859132+784984078作为对我调用最多的函数的调用统计数据，其中第一个数字应该是直接调用，第二个递归调用（都来自它本身）。因为这意味着我有一个bug，所以我在代码中加入了长（64位）计数器，并再次运行相同的程序。我的计数：5345859132个直接调用和78094395406个自递归调用。这里有很多数字，所以我要指出，我测量的递归调用是780亿，而Gprof是7.84亿：相差100倍。两次运行都是单线程和未优化的代码，一次是编译的-g，另一次是-pg。

这是在64位Debian Lenny下运行的GNUGprof（Debian的GNUBinutils）2.18.0.20080103，如果这对任何人都有帮助的话。

使用具有以下选项的Valgrind：

valgrind --tool=callgrind ./(Your binary)

这将生成一个名为callgrind.out.x的文件。使用kcachegrind工具读取该文件。它会给你一个图形化的分析结果，比如哪一行花费多少。