使用Profiler分析程序性能

本文主要是介绍使用Profiler分析程序性能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文：

http://www.cnblogs.com/JeffreyZhao/archive/2009/12/22/profiler-sampling.html

使用Profiler分析程序性能

2009-12-22 11:37 by Jeffrey Zhao, 10906 visits, 收藏, 编辑

三个星期之前我向大家求助说，VS的Profiler分析程序性能时无法跟踪框架内部的方法调用。当时我做了不少尝试，例如下载并配置了.NET Framework的symbol文件和源代码，还尝试使用了ANTS Profiler和CLR Profiler等其他工具，最终还是没有成功。Ivony...老大在评论中告诉我说Sampling方式可以获得比Instrumentation更多的信息，不过我觉得Sampling得到的结果并不像我的目标那样干净，因此还是在寻找Instrumentation的方式。不过最终耗费了一个GTSC的支持点数，才被告知——的确应该使用Sampling。

那么我现在就来详细描述一下Profiler的使用方式吧。

首先，我们准备一个Console项目ProfilerSample，其中放入一段测试代码：

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static void Main(string[] args)
{
var array = Enumerable.Range(1, 5).Select(i => new String((char)(i + 97), 5)).ToArray();
TestConvert(array);
TestParse(array);
TestTryParse(array);
}
private static List<Int32> TestParse(String[] strings)
{
Int32 intValue;
List<Int32> intList = new List<int>();
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
intList.Clear();
foreach (String str in strings)
{
try
{
intValue = Int32.Parse(str);
intList.Add(intValue);
}
catch (System.ArgumentException)
{ }
catch (System.FormatException)
{ }
catch (System.OverflowException)
{ }
}
}
return intList;
}
private static List<Int32> TestTryParse(String[] strings)
{
Int32 intValue;
List<Int32> intList = new List<int>();
Boolean ret;
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
intList.Clear();
foreach (String str in strings)
{
ret = Int32.TryParse(str, out intValue);
if (ret)
{
intList.Add(intValue);
}
}
}
return intList;
}
private static List<Int32> TestConvert(String[] strings)
{
Int32 intValue;
List<Int32> intList = new List<int>();
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
intList.Clear();
foreach (String str in strings)
{
try
{
intValue = Convert.ToInt32(str);
intList.Add(intValue);
}
catch (System.FormatException)
{ }
catch (System.OverflowException)
{ }
}
}
return intList;
}

然后在菜单里选择Analyze - Profiler - New Performance Session，并将ProfilerSample加入Targets中：

请注意这里的Profile方式是Sampling。于是我们Profile这个程序（ProfilerSample），将会得到一个报表，于是我们可以浏览它的Call Tree：

这里显示的，已经是Expand All后的结果，可以看到调用非常之多。至于Column，除了Function Name之外，我只保留了“Inclusive Samples”和“Inclusive Samples %”两列，它们表示有多少次采样是落在这个方法的“调用树”上的。当然，您还可以选择Exlusive Samples等列，它与Inclusive的区别在于，Exlusive Samples不包括落在当前方法“子过程”里的采样。

此外，如果您看到的结果并不像截图里那么多，可能是由于Noise Reduction Options的设置关系。您可以点击上图工具栏中最右侧的按钮进行设置。

但是，看着这么一大堆信息我们会无从下手。因此，我们将滚动条拖到中段，可以发现ProfilerSample.Program.Main方法。对它点击右键，选择Set Root便会将其设为树装图的根。再折叠一些意义不大的方法（如mscorwks.dll），我们可以得到这样的结果：

经过观察，可以知道哪个方法，包括框架里的方法消耗的时间比较长。至于Sampling的细节，例如采样的频率，您可以在Performance Session的属性中进行设置。例如，可以选择不同的时钟周期长短进行采样。一般来说，采样频率越高，结果越准确，但这也意味着采样本身可能就会占用较多的时间——还好我们观察的主要是“比例”而不是绝对数量。

不过话说回来，我认为这个做法的目的还是在于观察框架“内部实现”的性能，有点探究“黑盒”的意味。在实际使用过程中，我们可能还是使用Instrumentations为好，因为这样得到的结果比较“干净”：