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Android 平臺用 Gprof 給 Cocos2d-x 做效能分析

阿新 • • 發佈：2019-01-31

gprof

在 iOS 平臺下我們可以用 Xcode 自帶的 Profile 工具來測試我們程式的效能，那在 Android 平臺下面要怎麼搞呢？答案就是gprof。什麼是 gprof 呢？引用 Wiki 的解釋：

Gprof is a performance analysis tool for Unix applications. It uses a hybrid of instrumentation and sampling[1] and was created as extended version of the older “prof” tool. Unlike prof, gprof is capable of limited call graph collecting and printing.

因為 Android 本來就是基於 Linux 的，所以這裡用 gprof 來做效能測試是沒什麼問題的。不過需要注意的是，這裡所說的效能測試是針對 NDK 編譯的 C++ 程式碼的。就想 Cocos2d-x 這樣的 C++ 實現的遊戲引擎就可以通過 gprof 來分析。下面我們來說說搞法。

環境

我是 Mac OS X 下，這裡要做效能分析的 Cocos2d-x 專案是基於 Cocos2d-x 3.2 引擎，專案本身是基於 Lua 指令碼編寫的。其實這些都無關緊要，只不過是編譯出的 so 檔案有所不同罷了。只要是 NDK 的程式碼都可以用 gprof 來做效能分析的。

android-ndk-profiler

要想生成 gprof 的效能分析報告，我們優先要把一個叫做 android-ndk-profiler 的模組整合到我們的專案中。android-ndk-profiler 模組的原始碼在 GitHub 上面，首先要把模組程式碼 clone 下來

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git clone [email protected]:richq/android-ndk-profiler.git

android-ndk-profiler 的專案自帶了一篇文件說明教授如何整合和使用，但是寫的比較簡單，我來詳細的說一下。android-ndk-profiler 專案 clone 下來後進到專案目錄可以看到如下結構

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 |-docs
 |-example
 |-jni
 |-test

而我們需要的就是jni這個目錄下面的檔案。

整合 android-ndk-profiler 到 Cocos2d-x 專案

拷貝檔案

來到我們自己的 Cocos2d-x 專案目錄中，新建一個叫做 android-ndk-profiler 的資料夾，將剛剛克隆的 android-ndk-profile 模組的 jni 目錄中的所有檔案拷貝到我們剛剛建立的資料夾中。

編輯 Android.mk 檔案

開啟 proj.android/jin/Android.mk 檔案，加入如下程式碼：

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#*注意* YOUR_ANDROID_NDK_PROFILER_PATH 是你 cocos2d-x 專案中 android-ndk-profiler 目錄的位置
$(call import-add-path,$(YOUR_ANDROID_NDK_PROFILER_PATH))
# 加入標頭檔案
LOCAL_C_INCLUDES += $(YOUR_ANDROID_NDK_PROFILER_PATH)
APP_DEBUG := $(strip $(NDK_DEBUG))
# 如果是 Debug 模式，則引入 android-ndk-profiler
ifeq ($(APP_DEBUG),1)
  LOCAL_CFLAGS := -pg
  LOCAL_STATIC_LIBRARIES += android-ndk-profiler
endif
ifeq ($(APP_DEBUG),1)
  $(call import-module,YOUR_ANDROID_NDK_PROFILER_PATH)
endif

這裡只解釋兩點。

LOCAL_CFLAGS := -pg 通過在編譯使用 -pg 編譯和連結選項，gcc 在你應用程式的每個函式中都加入了一個名為mcount ( or “_mcount” , or “__mcount” , 依賴於編譯器或作業系統) 的函式，也就是說你的應用程式裡的每一個函式都會呼叫 mcount, 而 mcount 會在記憶體中儲存一張函式呼叫圖，並通過函式呼叫堆疊的形式查詢子函式和父函式的地址。這張呼叫圖也儲存了所有與函式相關的呼叫時間，呼叫次數等等的所有資訊。

APP_DEBUG 這裡增加了一個判斷，只有當以 NDK_DEBUG=1 的 Debug 模式編譯 NDK 程式碼的時候才開啟 android-ndk-profiler 分析功能，這樣保證我們出 Release 版本的時候不引入效能分析。

使用 android-ndk-profiler

以 Debug 模式重新編譯一下專案程式碼：

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cd proj.android
ndk-build NDK_DEBUG=1

如果編譯成功那麼說明 android-ndk-profiler 已經成功整合到我們的 Cocos2d-x 專案中了，整合的過程非常簡單，同樣，android-ndk-profiler 的使用也非常的方便。

編輯 AppDelegate.cpp 檔案

只需要引入一個頭檔案，新增兩個函式呼叫即可

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// 引入標頭檔案
#if (COCOS2D_DEBUG>0 && CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID)
#include "prof.h"
#endif
bool AppDelegate::applicationDidFinishLaunching()
{
#if (COCOS2D_DEBUG>0 && CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID)
  monstartup("libcocos2dlua.so");
#endif
  // 其他已有邏輯程式碼......
}
void AppDelegate::applicationDidEnterBackground()
{
  // 其他已有邏輯程式碼......
#if (COCOS2D_DEBUG>0 && CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID)
    moncleanup();
#endif
}

這裡只需要注意兩點。

AndroidManifest.xml 因為要生成效能分析報告，所以要賦予你的 Android 程式 WRITE_EXTERNAL_STORAGE 許可權，即

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<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

libcocos2dlua.so 這個 so 檔案會根據你的 Cocos2d-x 專案的型別不同名字上會有所不同，比如我們是 Lua 專案，所以 NDK 編譯生成的 so 檔案就叫 libcocos2dlua.so ，具體的檔名請自行到 proj.android/libs/armeabi 目錄下檢視。

再次以 Debug 模式重新編譯一下專案程式碼，如果沒有錯誤，那麼大功就告成了。

生成 gmon.out 效能分析報告

專案編譯完成後生成 apk 檔案，將 apk 檔案安裝到 Android 裝置上。通過上一小節我們對 AppDelegate.cpp 檔案的修改不難看出，當程式在 Android 裝置上執行的時候，呼叫了 monstartup 函式開始效能分析，當程式退到後臺時呼叫了 moncleanup 函式生成效能分析報告。效能分析報告檔案預設儲存到 Android 裝置的 /sdcard/gmon.out 位置，我們用 adb 工具可以把檔案拉到電腦上面。

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adb pull /sdcard/gmon.out .

當然官方文件裡面也提了，如果想要自定義效能分析報告存放的位置，可以在呼叫 moncleanup 函式前指定要儲存的位置。

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setenv("CPUPROFILE", "/data/data/com.example.application/files/gmon.out", 1);
moncleanup();

解讀效能分析報告 gmon.out

生成的效能分析告報 gmon.out 是不能直接通過文字編輯器開啟來讀的，它是個二進位制檔案，需要專門的工具來生成可讀的文字檔案。這個工具在 NDK 中已經提供了，以我使用的 android-ndk-r10d 為例：

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cd android-ndk-r10d/toolchains/arm-linux-androideabi-4.9/prebuilt/darwin-x86_64/bin/
./arm-linux-androideabi-gprof \
  你的專案路徑/proj.android/obj/local/armeabi/libcocos2dlua.so\
  你的gmon.out存放路徑/gmon.out > gmon.txt

這裡只解釋一點。

libcocos2dlua.so 細心的讀者發現這裡使用的 so 檔案並不是之前的那個放在 proj.android/libs/armeabi/libcocos2dlua.so 下面的那個 so 檔案。這是因為最終隨 apk 一起打包的那個 libcocos2dlua.so 檔案（也就是 proj.android/libs/armeabi 目錄下的）是不包含符號表的，而存放在 proj.android/obj/local/armeabi 目錄下的是帶符號表的版本。而什麼是符號表，這是一個編譯連結中的概念，請自行 Google 一下，或者讀一讀《程式設計師的自我修養》這本書，再次強烈推薦這本書。

gmon.txt 解讀

我節選一下生成的 gmon.txt 的兩處比較重要的部分來看

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Flat profile:
Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total
 time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name
 19.14      1.16     1.16                             png_read_filter_row_paeth_multibyte_pixel
 15.35      2.09     0.93                             cocos2d::Image::premultipliedAlpha()
 14.36      2.96     0.87                             cocos2d::Texture2D::convertRGBA8888ToRGBA4444(unsigned char const*, int, unsigned char*)
  7.10      3.39     0.43                             profCount
  3.96      3.63     0.24                             png_read_filter_row_up
  3.30      3.83     0.20                             llex
  3.14      4.02     0.19                             png_read_filter_row_sub
  2.81      4.19     0.17                             __gnu_mcount_nc
  ......
           Call graph (explanation follows)
granularity: each sample hit covers 2 byte(s) for 0.17% of 5.99 seconds
index % time    self  children    called     name
                                                 <spontaneous>
[1]     19.4    1.16    0.00                 png_read_filter_row_paeth_multibyte_pixel [1]
-----------------------------------------------
                                                 <spontaneous>
[2]     15.5    0.93    0.00                 cocos2d::Image::premultipliedAlpha() [2]
-----------------------------------------------
                                                 <spontaneous>
[3]     14.5    0.87    0.00                 cocos2d::Texture2D::convertRGBA8888ToRGBA4444(unsigned char const*, int, unsigned char*) [3]
-----------------------------------------------
                                                 <spontaneous>
[4]      7.2    0.43    0.00                 profCount [4]
-----------------------------------------------
                                                 <spontaneous>
[5]      4.0    0.24    0.00                 png_read_filter_row_up [5]
-----------------------------------------------

簡單解釋一下含義

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34

Flat profile:
Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total
 time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name
 函式     程式       函式       函式    函式     函式      函式名
 消耗     累計       本身       呼叫    平均     平均
 時間     執行       執行       次數    執行     執行
 佔程     時間       時間              時間     時間
 序運                                 (不      (包
 行時                                  包       括
 間的                                  括       被
 百分                                  被       調
 比                                    調       用
                                      用       時
                                      時       間)
                                      間)
           Call graph (explanation follows)
granularity: each sample hit covers 2 byte(s) for 0.17% of 5.99 seconds
index % time    self  children    called     name
 索引    函式     函式   函式的       被呼叫      函式名
 值      執行     本身   子函式        次數
        時間     執行    執行
        佔程     時間    時間
        序運
        行時
        間百
        分比

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