Поскольку эти временные переменные определяются вашей ОС, вы можете получить информацию о том, как они вычисляются, выполнив man time
в вашей оболочке (в Unix):
... Эти статистические данные состоят из (i) истекшего реального времени между вызовом и завершением, (ii) времени пользовательского ЦП (сумма значений
blockquote>tms_utime
иtms_cutime
в структуре tms, возвращаемых временами (2)), и (iii ) системное время процессора (сумма значенийtms_stime
иtms_cstime
в структуре tms, возвращаемая временами (2)).Определение указанных переменных времени может be , найденный здесь :
tms_utime
Пользовательское время процессора.
tms_stime
Системное время CPU.
tms_cutime
Пользовательское время процессора завершенных дочерних процессов.blockquote>
tms_cstime
Системное время процессора завершенных дочерних процессов.A пояснение различий между пользовательским и системным временем описано в ответе дароцига и в другом месте на SO :
Элемент
blockquote>tms_utime
- это время, затраченное на выполнение вашего кода, или код в библиотеке C. Элементомtms_stime
является количество времени, затраченное на выполнение кода ядра от вашего имени.
Я также искал профилировщика для AS, но я хотел бесплатное программное обеспечение/решение с открытым исходным кодом, которое работает с SDK Flex и FlashDevelop. Я не нашел ни один. Таким образом, я записал простой сценарий Python и еще более простой класс AS. Сценарий по существу берет любой файл AS и добавляет профильный код (т.е. звонит для измерения общего времени выполнения той функции с точностью до 1 мс - разрешение эти flash.utils.getTimer()
вызов) к каждому функциональному определению. Сценарий иногда делает ошибки, но их обычно легко зафиксировать вручную. Тогда необходимо добавить еще одну строку вручную: выведите профильную статистику где-нибудь в какой-то момент. Этот метод совсем не точен, но он, тем не менее, дает Вам хорошее чувство узких мест в Вашем коде. Я использовал его для 100k файла с успехом.
Вот класс AS:
package {
public class Profiler {
private static var instance:Profiler;
public static function get profiler():Profiler {
if (!Profiler.instance) Profiler.instance = new Profiler;
return Profiler.instance;
}
private var data:Object = {};
public function profile(fn:String, dur:int):void {
if (!data.hasOwnProperty(fn)) data[fn] = new Number(0);
data[fn] += dur / 1000.0;
}
public function clear():void {
data = { };
}
public function get stats():String {
var st:String = "";
for (var fn:String in data) {
st += fn + ":\t" + data[fn] + "\n";
}
return st;
}
}
}
И вот сценарий Python, который добивается цели:
import sre, sys
rePOI = sre.compile(r'''\bclass\b|\bfunction\b|\breturn\b|["'/{}]''')
reFun = sre.compile(r'\bfunction\b\s*((?:[gs]et\s+)?\w*)\s*\(')
reCls = sre.compile(r'class\s+(\w+)[\s{]')
reStr = sre.compile(r'''(["'/]).*?(?<!\\)\1''')
def addProfilingCalls(body):
stack = []
pos = 0
depth = 0
retvar = 0
klass = ""
match = rePOI.search(body, pos)
while match:
poi = match.group(0)
pos = match.start(0)
endpos = match.end(0)
if poi in '''"'/''':
strm = reStr.match(body, pos)
if strm and (poi != '/' or sre.search('[=(,]\s* Не стесняются использовать, распределять и изменять обоих.
, body[:pos])):
endpos = strm.end(0)
elif poi == 'class':
klass = reCls.match(body, pos).group(1)
sys.stderr.write('class ' + klass + '\n')
elif poi == 'function':
fname = reFun.match(body, pos)
if fname.group(1):
fname = klass + '.' + fname.group(1)
else:
lastf = stack[-1]
lastf['anon'] += 1
fname = lastf['name'] + '.anon' + str(lastf['anon'])
sys.stderr.write('function ' + fname + '\n')
stack.append({'name':fname, 'depth':depth, 'anon':0})
brace = body.find('{', pos) + 1
line = "\nvar __start__:int = flash.utils.getTimer();"
body = body[:brace] + line + body[brace:]
depth += 1
endpos = brace + len(line)
elif poi == '{':
depth += 1
elif poi == 'return':
lastf = stack[-1]
semicolon = body.find(';', pos) + 1
if sre.match('return\s*;', body[pos:]):
line = "{ Profiler.profiler.profile('" + lastf['name'] + \
"', flash.utils.getTimer() - __start__); return; }"
else:
retvar += 1
line = "{ var __ret" + str(retvar) + "__:* =" + body[pos+6:semicolon] + \
"\nProfiler.profiler.profile('" + lastf['name'] + \
"', flash.utils.getTimer() - __start__); return __ret" + str(retvar) + "__; }"
body = body[:pos] + line + body[semicolon:]
endpos = pos + len(line)
elif poi == '}':
depth -= 1
if len(stack) > 0 and stack[-1]['depth'] == depth:
lastf = stack.pop()
line = "Profiler.profiler.profile('" + lastf['name'] + \
"', flash.utils.getTimer() - __start__);\n"
body = body[:pos] + line + body[pos:]
endpos += len(line)
pos = endpos
match = rePOI.search(body, pos)
return body
def main():
if len(sys.argv) >= 2: inf = open(sys.argv[1], 'rU')
else: inf = sys.stdin
if len(sys.argv) >= 3: outf = open(sys.argv[2], 'wU')
else: outf = sys.stdout
outf.write(addProfilingCalls(inf.read()))
inf.close()
outf.close()
if __name__ == "__main__":
main()
Не стесняются использовать, распределять и изменять обоих.
Важно отметить, что реализация Flash player отличается на каждой платформе и до степени каждый браузер, поэтому ожидайте известные различия в скорости. Таким образом, при разработке интенсивно использующего ресурсы приложения, необходимо использовать профильные инструменты, характерные для каждой ОС, Вы нацелены, как, например Инструменты на OS X и конечно проверяете производительность в каждом браузере.
Я использовал профилировщика, который идет с Разработчиком Flex 3 с умеренным успехом. Я узнаю особенно полезный в нахождении утечек памяти и или проблемы GC.
Это было намного менее полезно для меня в области производительности времени в методе из-за асинхронной природы рассматриваемого приложения и количества времени, данного [onEnterFrame] и другие внутренние методы, хотя я все еще смог сделать некоторые оптимизации на основе вывода.
Разработчик Flex 3 включает производительность и профилировщик памяти . Я не использовал его, но это выглядит довольно притягательным. Я не уверен, может ли это использоваться для содержания не-Flex, но это будет определенно только работать на AS3.
Кроме этого, за эти годы я нашел несколько осуществимых методов для определенного уровня профилирования. В самом простом можно, очевидно, просто создать метр кадр/с и смотреть, как он ведет себя. Для большего количества информации о тяжелых кодом приложениях одна вещь, которую я сделал, состоит в том, чтобы сделать на скорую руку простую платформу для того, чтобы сделать getTimer()
вызовы вначале и конец методов и отследить совокупное время, но я никогда не использовал предварительно сделанных инструментов для этого. На практике обычно довольно очевидно, где узкие места для тяжелой кодом работы, и в тех случаях я просто поместил таймер непосредственно вокруг того, что я пытаюсь оптимизировать.
, Когда узкие места находятся в рендеринге, первая вещь попробовать состоит в том, чтобы просто опубликовать на уровне Вашего целевого кадр/с и использовать метр кадр/с для отслеживания, когда фактическое воспроизведение падает ниже того (на целевых аппаратных средствах). Можно получить более подробную информацию о рендеринге, например, вызов тайм-аута на 1 мс, который звонит refreshAfterUpdate
, и контроль фактического времени между обновлениями. К сожалению, Вы не можете больше становиться детализированными, чем "на обновление", хотя - Вы не можете непосредственно видеть, сколько время проведено, растеризируя, составляя, и т.д. (Хотя можно часто выводить эти вещи. Например, можно позволить кэшированию растровых изображений на векторных тяжелых объектах исключить из рассмотрения растеризацию и наблюдать результаты.)
Некоторое время назад я написал флеш-профилировщик на основе flasm ( http://snow.prohosting.com/bensch/flasp.html ). Вам нужно использовать flasm для вставьте asm профилирования и запустите программу.
Другой (возможно) лучший способ - использовать код профилирования Дэвида Чанга, который вообще не требует flasm. www.nochump.com/asprof/[128estivecheers