使用gprof进行c++性能剖析需编译时添加-pg选项生成gmon.out文件，再通过gprof分析该文件获取函数耗时与调用关系，定位性能瓶颈。
使用gprof进行C++程序性能剖析，主要是通过编译时加入特定选项，让程序运行时生成性能数据文件，再用gprof工具分析这些数据，查看函数调用时间和调用关系。整个过程简单直接，适合定位耗时较多的函数。
1. 编译时启用性能分析支持
要使用gprof，必须在编译和链接时加上-pg选项。这个选项会插入计时代码，记录函数调用信息。
例如，有一个C++源文件main.cpp：
- g++ -pg -g -o main main.cpp
其中：
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；
- -pg：启用gprof支持
- -g：建议加上调试信息，便于分析时对应源码行号
2. 运行程序生成性能数据
正常运行编译后的可执行文件，程序退出时会自动生成一个名为gmon.out的文件，里面包含函数调用和时间消耗数据。
- ./main
运行结束后检查当前目录是否有gmon.out。如果没有，可能是程序异常退出或未正确编译。
3. 使用gprof分析性能报告
用gprof命令读取gmon.out并生成分析报告：
- gprof main gmon.out
可以将输出重定向到文件方便查看：
- gprof main gmon.out > profile.txt
输出内容主要包括两部分：
- Flat profile：列出每个函数的总运行时间、调用次数、平均每次耗时等
- Call graph：展示函数之间的调用关系，包括谁调用了它、它调用了谁、调用次数和时间分布
4. 查看关键性能瓶颈
重点关注Flat profile中“self seconds”较高的函数，这些是自身耗时多的部分。同时注意“calls”次数多但单次时间短的函数，可能总体开销也不小。
例如，如果看到某个循环中的函数被调用上万次，即使每次很快，总时间也可能成为瓶颈。
结合call graph可以判断是不是某个高层函数频繁触发了底层耗时操作。
基本上就这些。gprof对C++支持良好，能处理函数重载、构造析构等情况，但不支持多线程精确分析（只统计主线程）。适合用于单线程或主线程主导的程序性能优化。