1.http://valgrind.org/downloads/old.html
2.yum install valgrind

Valgrind的主要作者Julian Seward刚获得了今年的Google-O'Reilly开源大奖之一──Best Tool Maker。让我们一起来看一下他的作品。Valgrind是运行在Linux上一套基于仿真技术的程序调试和分析工具，它包含一个内核──一个软件合成的CPU，和一系列的小工具，每个工具都可以完成一项任务──调试，分析，或测试等。Valgrind可以检测内存泄漏和内存违例，还可以分析cache的使用等，灵活轻巧而又强大，能直穿程序错误的心脏，真可谓是程序员的瑞士军刀。

一. Valgrind概观

Valgrind的最新版是3.2.0，它一般包含下列工具：

1.Memcheck

最常用的工具，用来检测程序中出现的内存问题，所有对内存的读写都会被检测到，一切对malloc()/free()/new/delete的调用都会被捕获。所以，它能检测以下问题：

1.对未初始化内存的使用；

2.读/写释放后的内存块；

3.读/写超出malloc分配的内存块；

4.读/写不适当的栈中内存块；

5.内存泄漏，指向一块内存的指针永远丢失；

6.不正确的malloc/free或new/delete匹配；

7,memcpy()相关函数中的dst和src指针重叠。

这些问题往往是C/C++程序员最头疼的问题，Memcheck在这里帮上了大忙。

2.Callgrind

和gprof类似的分析工具，但它对程序的运行观察更是入微，能给我们提供更多的信息。和gprof不同，它不需要在编译源代码时附加特殊选项，但加上调试选项是推荐的。Callgrind收集程序运行时的一些数据，建立函数调用关系图，还可以有选择地进行cache模拟。在运行结束时，它会把分析数据写入一个文件。callgrind_annotate可以把这个文件的内容转化成可读的形式。

3.Cachegrind

Cache分析器，它模拟CPU中的一级缓存I1，Dl和二级缓存，能够精确地指出程序中cache的丢失和命中。如果需要，它还能够为我们提供cache丢失次数，内存引用次数，以及每行代码，每个函数，每个模块，整个程序产生的指令数。这对优化程序有很大的帮助。

4.Helgrind

它主要用来检查多线程程序中出现的竞争问题。Helgrind寻找内存中被多个线程访问，而又没有一贯加锁的区域，这些区域往往是线程之间失去同步的地方，而且会导致难以发掘的错误。Helgrind实现了名为“Eraser”的竞争检测算法，并做了进一步改进，减少了报告错误的次数。不过，Helgrind仍然处于实验阶段。

1. Massif
   
   堆栈分析器，它能测量程序在堆栈中使用了多少内存，告诉我们堆块，堆管理块和栈的大小。Massif能帮助我们减少内存的使用，在带有虚拟内存的现代系统中，它还能够加速我们程序的运行，减少程序停留在交换区中的几率。
   
   此外，lackey和nulgrind也会提供。Lackey是小型工具，很少用到；Nulgrind只是为开发者展示如何创建一个工具。我们就不做介绍了。

二. 使用Valgrind

Valgrind的使用非常简单，valgrind命令的格式如下：

valgrind [valgrind-options] your-prog [your-prog options]

一些常用的选项如下：

选项

作用

-h --help

显示帮助信息。

--version

显示valgrind内核的版本，每个工具都有各自的版本。

-q --quiet

安静地运行，只打印错误信息。

-v --verbose

打印更详细的信息。

--tool= [default: memcheck]

最常用的选项。运行valgrind中名为toolname的工具。如果省略工具名，默认运行memcheck。

--db-attach= [default: no]

绑定到调试器上，便于调试错误。

我们通过例子看一下它的具体使用。我们构造一个存在内存泄漏的C程序，如下：

#include

#include

void f(void)

{

int* x = malloc(10 * sizeof(int));

x[10] = 0; // problem 1: heap block overrun

} // problem 2: memory leak -- x not freed

int main(void)

{

int i;

f();

printf("i=%d/n",i); //problem 3: use uninitialised value.

return 0;

}

保存为memleak.c并编译，然后用valgrind检测。

$ gcc -Wall -o memleak memleak.c

$ valgrind --tool=memcheck ./memleak

我们得到如下错误信息：

==3649== Invalid write of size 4

==3649== at 0x80483CF: f (in /home/wangcong/memleak)

==3649== by 0x80483EC: main (in /home/wangcong/memleak)

==3649== Address 0x4024050 is 0 bytes after a block of size 40 alloc'd

==3649== at 0x40051F9: malloc (vg_replace_malloc.c:149)

==3649== by 0x80483C5: f (in /home/wangcong/memleak)

==3649== by 0x80483EC: main (in /home/wangcong/memleak)

前面的3649是程序运行时的进程号。第一行是告诉我们错误类型，这里是非法写入。下面的是告诉我们错误发生的位置，在main()调用的f()函数中。

==3649== Use of uninitialised value of size 4

==3649== at 0xC3A264: _itoa_word (in /lib/libc-2.4.so)

==3649== by 0xC3E25C: vfprintf (in /lib/libc-2.4.so)

==3649== by 0xC442B6: printf (in /lib/libc-2.4.so)

==3649== by 0x80483FF: main (in /home/wangcong/memleak)

这个错误是使用未初始化的值，在main()调用的printf()函数中。这里的函数调用关系是通过堆栈跟踪的，所以有时会非常多，尤其是当你使用C++的STL时。其它一些错误都是由于把未初始化的值传递给libc函数而被检测到。在程序运行结束后，valgrind还给出了一个小的总结：

==3649== ERROR SUMMARY: 20 errors from 6 contexts (suppressed: 12 from 1)

==3649== malloc/free: in use at exit: 40 bytes in 1 blocks.

==3649== malloc/free: 1 allocs, 0 frees, 40 bytes allocated.

==3649== For counts of detected errors, rerun with: -v

==3649== searching for pointers to 1 not-freed blocks.

==3649== checked 47,256 bytes.

==3649==

==3649== LEAK SUMMARY:

==3649== definitely lost: 40 bytes in 1 blocks.

==3649== possibly lost: 0 bytes in 0 blocks.

==3649== still reachable: 0 bytes in 0 blocks.

==3649== suppressed: 0 bytes in 0 blocks.

==3649== Use --leak-check=full to see details of leaked memory.

我们可以很清楚地看出，分配和释放了多少内存，有多少内存泄漏。这对我们查找内存泄漏十分方便。然后我们重新编译程序并绑定调试器：

$ gcc -Wall -ggdb -o memleak memleak.c

$ valgrind --db-attach=yes --tool=memcheck ./memleak

一出现错误，valgrind会自动启动调试器（一般是gdb）：

==3893== ---- Attach to debugger ? --- [Return/N/n/Y/y/C/c] ---- y

starting debugger

==3893== starting debugger with cmd: /usr/bin/gdb -nw /proc/3895/fd/1014 3895

退出gdb后我们又能回到valgrind继续执行程序。

还是用上面的程序，我们使用callgrind来分析一下它的效率：

$ valgrind --tool=callgrind ./memleak

Callgrind会输出很多，而且最后在当前目录下生成一个文件： callgrind.out.pid。用callgrind_annotate来查看它：

$ callgrind_annotate callgrind.out.3949

详细的信息就列出来了。而且，当callgrind运行你的程序时，你还可以使用callgrind_control来观察程序的执行，而且不会干扰它的运行。

再来看一下cachegrind的表现：

$ valgrind --tool=cachegrind ./memleak

得到如下信息：

==4073== I refs: 147,500

==4073== I1 misses: 1,189

==4073== L2i misses: 679

==4073== I1 miss rate: 0.80%

==4073== L2i miss rate: 0.46%

==4073==

==4073== D refs: 61,920 (46,126 rd + 15,794 wr)

==4073== D1 misses: 1,759 ( 1,545 rd + 214 wr)

==4073== L2d misses: 1,241 ( 1,062 rd + 179 wr)

==4073== D1 miss rate: 2.8% ( 3.3% + 1.3% )

==4073== L2d miss rate: 2.0% ( 2.3% + 1.1% )

==4073==

==4073== L2 refs: 2,948 ( 2,734 rd + 214 wr)

==4073== L2 misses: 1,920 ( 1,741 rd + 179 wr)

==4073== L2 miss rate: 0.9% ( 0.8% + 1.1% )

上面的是指令缓存，I1和L2i缓存，的访问信息，包括总的访问次数，丢失次数，丢失率。

中间的是数据缓存，D1和L2d缓存，的访问的相关信息，下面的L2缓存单独的信息。Cachegrind也生成一个文件，名为cachegrind.out.pid，可以通过cg_annotate来读取。输出是一个更详细的列表。Massif的使用和cachegrind类似，不过它也会生成一个名为massif.pid.ps的PostScript文件，里面只有一幅描述堆栈使用状况的彩图。

以上只是简单的演示了valgrind的使用，更多的信息可以在它附带的文档中得到，也可以访问valgrind的主页：http://www.valgrind.org。学会正确合理地使用valgrind对于调试程序会有很大的帮助

使用valgrind的callgrind工具进行多线程性能分析

valgrind是开源的性能分析利器。 根据它的文档，可以用它来检查内存泄漏等问题，还可以用来生成函数的调用图，就这两个功能就足够有吸引力了。

本文主要是介绍如何使用valgrind的callgrind工具进行性能分析。

分析过程

使用callgrind工具生成性能分析数据

命令格式如下：

valgrind --tool=callgrind ./exproxy

其中 ./exproxy就是我们要分析的程序。执行完毕后，就会在当前目录下生成一个文件。文件名为“callgrind.out.进程号”。如，callgrind.out.31113。注意，对于daemon进程的调试，不要通过kill -9方式停止。

如果你调试的程序是多线程，你也可以在命令行中加一个参数 -separate-threads=yes。这样就会为每个线程单独生成一个性能分析文件。如下：

valgrind --tool=callgrind --separate-threads=yes ./exproxy

生成的文件除了callgrind.out.31113外，还会多出一些子线程的文件。文件名如下：

callgrind.out.31113-01 callgrind.out.31113-02 callgrind.out.31113-03

把callgrind生成的性能数据转换成dot格式数据

可以使用gprof2dot.py脚本，把callgrind生成的性能分析数据转换成dot格式的数据。方便使用dot把分析数据图形化。

脚本可以 点此下载 。脚本使用方式如下：

python gprof2dot.py -f callgrind -n10 -s callgrind.out.31113 > valgrind.dot

使用dot把数据生成图片

命令格式如下：

dot -Tpng valgrind.dot -o valgrind.png

生成的图片示例

通过图形，我们可以很直观的知道那段程序执行慢，并且了解相关调用关系

[root@localhost uu]# cat kk.c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void f1() {
  int i;
  int *p;
  for (i = 0; i < 10; i++) {
    p = malloc(sizeof(int));
    *p = 10;
    free(p);
  }
}

void f2() {
  int i;
  int *p;
  for (i = 0; i < 20; i++) {
    p = malloc(sizeof(int));
    *p = 10;
    free(p);
  }
}

void f3() {
  int i;
  int *p;
  for (i = 0; i < 30; i++) {
    p = malloc(sizeof(int));
    *p = 10;
    free(p);
  }
}

int main() {
  int i;

  for (i = 0; i < 1000; i++) {
    f1();
    f2();
    f3();
  }

  return 0;
}gcc -g kk.c -okk

[root@localhost uu]# valgrind --tool=callgrind ./kk --dump-instr=yes --trace-jump=yes
==4798== Callgrind, a call-graph generating cache profiler
==4798== Copyright (C) 2002-2009, and GNU GPL'd, by Josef Weidendorfer et al.
==4798== Using Valgrind-3.5.0 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
==4798== Command: ./kk --dump-instr=yes --trace-jump=yes
==4798== 
==4798== For interactive control, run 'callgrind_control -h'.
==4798== 
==4798== Events    : Ir
==4798== Collected : 11648419
==4798== 
==4798== I   refs:      11,648,419

[root@localhost uu]# ll
总用量 44
-rw------- 1 root root 26499 Jul  4 21:01 callgrind.out.4798
-rwxr-xr-x 1 root root  9289 Jul  4 20:48 kk
-rw-r--r-- 1 root root   516 Jul  4 20:48 kk.c

把callgrind.out.4798传到 window 7 ，

如果要时行源代码显示,KK.C也传到windows 7

用kcachegrind 打开callgrind.out.4798 ,即显示下面图

LINUX： http://kcachegrind.sourceforge.net/html/Home.html

windows: https://sourceforge.net/projects/precompiledbin/files/?source=navbar

原文链接: https://www.cnblogs.com/zengkefu/p/5642991.html

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