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GProf profiler를 이용한 C/C++ 프로그래밍 최적화

Arnout Engelen

arnouten@bzzt.net

윤상배

dreamyun@yahoo.co.kr

고친 과정
고침 0.8	2003년 3월 1일 23시
최초 문서작성

차례

1. 소개

2. grpop를 사용한 프로그램 최적화

2.1. gprop의 개념
2.2. Pathalizer를 통한 테스트
2.3. 프로그램 수행 시간
2.4. profiling
2.5. gprof 결과를 이용한 프로그램 최적화
2.6. 최적화 후 gprof 결과
2.7. 다른 profile 프로그램들

1. 소개

지금은 하드웨어의 성능이 워낙에나 좋아진데다가 컴파일러 역시 그에 발맞추어 최적화되어있기 때문에, 성능보다 개발속도와 유지보수를 중요시하는 경우가 많겠지만 여전히 최적의 성능을 요구하는 프로그램을 작성해야 하는 필요가 생긴다. 이럴 경우 프로그램 최적화는 필수 적인 작업이된다.

최적화를 통해서 어떤 함수가 0.04초 정도 수행시간을 단축시켰다고 가정해 보자. 고작해야 0.04초 아껴서 뭐하느냐라고 생각할 수도 있겠지만 이 함수가 1초 동안 100번 호출된다고 하면 무려 4초를 아끼게 된다. 컴퓨터로 어떤일을 처리하는데 4초라면 거의 무한에 가까운 시간이라고 볼 수 있을 것이다.

문제는 하나의 프로그램은 작게는 수십에서 많게는 수백/수천개의 함수로 이루어 질것인데, 이중 어떤 함수를 선택해서 최적화를 시켜줘야 하는지이다. 시간만 충분하다면 모든 함수를 라인단위로 하나하나 분석해가면서 최적화 시킬 수도 있겠지만, 시간도 충분하지 않을 뿐더러, 효과대비 너무나 많은 시간이 소모될 수도 있다.

여기에서는 이러한 문제의 해결을 위해 gprop라는 프로그램을 사용하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠다. 이 툴을 이용하면 개발자는 프로그램의 각 함수별로 호출빈도와 소모된 시간등에 대한 성능정보를 얻어올 수 있다.

문서의 원문은 linuxfocus를 확인하기 바란다.

2. grpop를 사용한 프로그램 최적화

2.1. gprop의 개념

grop의 작동방식은 간단하다. 프로그램 수행시간동안 각 함수의 호출횟수와 함수 호출시 진입에서 종료할 때 까지의 시간을 기록해두고 이 정보에 대한 통계를 제공하는 방식이다.

저러한 일을 하기 위해서는 각 함수가 호출될 때마다 횟수를 세게하고, 시간함수를 일일이 넣어줘야 하지 않겠느냐고 생각할 수 있겠지만, 걱정할 필요 없다. 컴파일시 -pg옵션만 주면 알아서 저러한 정보들이 생성된다. 그 후 개발자는 gprop를 써서 통계정보를 얻어오기만 하면 된다.

2.2. Pathalizer를 통한 테스트

이해를 쉽게 하기 위해서 pathalizer이라는 프로그램을 통해서 테스트를 해보도록 하겠다.

일단 위 프로그램을 받아서 컴파일 하도록 하자. 컴파일 방법은 간단하니 설명하지 않도록 하겠다.

2.3. 프로그램 수행 시간

프로그램의 수행 시간을 측정하기 위해서 필자는 apache의 로그파일을 pathalizer를 통해서 분석해보도록 했다. 이 apache로그파일은 약 500000줄의 정보를 포함하고 있다.

[root@ns src]# time ./event2dot logfile
real    3m36.316s
user    0m55.590s
sys     0m1.070s

2.4. profiling

그럼 위의 프로그램을 분석하기 위해서 profile 정보를 남겨보도록 하겠다. 아래와 같이 -pg 옵션이 사용되도록 Makefile을 수정하도록 하자.

all: event2dot apache2events

OPTIONS=-O2 -g -pg

apache2events: config.o apache2events.o
...
...

다시 make를 시도해서 재 컴파일을 하고 ./event2dot apache_access_log를 수행하도록 한다. 프로그램을 수행하고 나면 해당 디렉토리에 gmon.out라는 파일이 생성된걸 확인할 수 있을 것이다. 이제 다음과 같이 grpof를 이용해서 각 함수별 성능정보를 확인할 수 있다.

# gprof ./event2dot | less
 % cumulative  self              self     total
 time seconds  seconds  calls s/call s/call name
43.32   46.03  46.03 339952989  0.00  0.00 CompareNodes(Node *,Node *)
25.06   72.66  26.63    55000   0.00  0.00 getNode(char *,NodeListNode *&)
16.80   90.51  17.85 339433374  0.00  0.00 CompareEdges(Edge *,AnnotatedEdge *)
12.70  104.01  13.50    51987   0.00  0.00 addAnnotatedEdge(AnnotatedGraph *,Edge *)
 1.98  106.11   2.10    51987   0.00  0.00 addEdge(Graph *,Node *,Node *)
 0.07  106.18   0.07        1   0.07  0.07 FindTreshold(AnnotatedEdge *,int)
 0.06  106.24   0.06        1   0.06 28.79 getGraphFromFile(char *,NodeListNode *&,Config *)
 0.02  106.26   0.02        1   0.02 77.40 summarize(GraphListNode *,Config *)
 0.00  106.26   0.00    55000   0.00  0.00 FixName(char *)

여기에서 가장 중요한 필드는 첫번째 필드로, 프로그램이 실행되는 동안 해당함수가 소비한 시간의 백분율을 보여준다.

2.5. gprof 결과를 이용한 프로그램 최적화

그럼 이제 프로그램을 최적화를 해보도록 하자. 모든 함수를 최적화 하면 좋겠지만 역시 시간대비 효율의 문제가 있음으로 가능하면 조그마한 수정으로 큰 효과를 얻을 수 있는 함수를 선택하는게 좋을 것이다. 그렇다면 여러번 호출되는 함수중에서 수행시간이 많이 걸리는 함수를 선별해서 수정하는게 가장 좋을 것이다.

여기에서 우리는 CompareNodes라는 함수가 매우 많은 시간을 소비하고 있음을 알 수 있다. 그래서 CompareNodes함수를 분석해서 비효율적인 부분을 개선을 하기로 결정했다.

몇번의 분석을 통해서 자료구조의 유지를 위해서 사용하는 링크드리스트가 매우 비효율적으로 되어있다는 것을 발견하고 e-edges를 이진트리로 변경하기로 결정을 했다.

코드를 변경한다음 테스트를 한결과 다음과 같은 결과를 보여줬다. 1초이상의 시간을 단축시켰음을 알 수 있다.

real    2m19.314s
user    0m36.370s
sys     0m0.940s

2.6. 최적화 후 gprof 결과

다음은 코드 최적화 후 프로그램의 gprof 결과다.

%   cumulative self           self    total
 time   seconds seconds calls  s/call  s/call name
87.01     25.25  25.25  55000    0.00    0.00 getNode(char *,NodeListNode *&)
10.65     28.34   3.09  51987    0.00    0.00 addEdge(Graph *,Node *,Node *)

각 함수에서 2배가까이 시간을 절약한걸 확인할 수 있을 것이다.

2.7. 다른 profile 프로그램들

GUI화면을 선호하다면 kProf와 cgprofcgprof같은 프로그램도 있으니 관심있다면 사용을 해보기 바란다.

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