这个问题极具装13范儿的回答应该是：”你想要什么信息，就能得到什么信息“。计算机归根到底是人按照物理原理制造出来的机器，因此在各个阶段都可以做些修改、扩充。

从插上独立的HMTT电路板，捕获CPU实时访问DRAM的信息（参考链接8)；到利用CPU内部的performance count捕捉诸如cache miss/hit，各种指令队列堵塞；再到直接修改代码利用printf打印某个变量在代码运行中的变化。总之，只要是程序运行中的，我们都可以想办法拿到。关键是用什么拿？怎么拿？怎么对程序的影响最小？带来的性能损失最少。

编译器因为完成代码到汇编、二进制文件的静态变换，因此更适合做一些静态的插装工作到运行时信息。众多编译器开发工程师们经过二十年的技术积累和反复尝试，找到了编译器适合的几个插装工作。主要是一些和源代码、程序语义相关的插装，因为是静态插入一些指令序列，这些序列将在运行时被执行，因此底层性能指标方面的信息无法简单的依赖编译器静态插装获得。

Cygnus(已被Redhat收编) 在GCC中增加了函数插装支持。如下的代码，就是利用该功能的一段示例代码。

/* * Compile Command: gcc test.c -finstrument-functions */
#include <stdio.h>

static FILE *fp;

// Functions called before enter main function. void main_constructor(void) __attribute__ ((no_instrument_function, constructor));

// Funstion called after exit from main function void main_destructor(void) __attribute__ ((no_instrument_function, destructor));

// Function called immediately enter the calling function void __cyg_profile_func_enter(void *this_fn, void *call_site)
                              __attribute__((no_instrument_function));
// Function called immediately right before exit from the calling function. void __cyg_profile_func_exit(void *this_fn, void *call_site)
                             __attribute__((no_instrument_function));

void main_constructor(void) {
    fp = fopen( "trace.txt", "w");
    if(fp == NULL) exit(-1);
}
void main_destructor(void) {
        fclose(fp);
}
void __cyg_profile_func_enter(void *this_fn, void *call_site) {
  fprintf(fp, "ENTER: %p, from %p\n", this_fn, call_site);
}
void __cyg_profile_func_exit(void *this_fn, void *call_site) {
  fprintf(fp, "EXIT: %p, from %p\n", this_fn, call_site);
} 

int foo() {
  return 2;
}

int bar() {
  return 1;
}

int main(int argc, char** argv) {
  printf("foo=%d bar=%d\n", foo(), bar());
}

其中编译选项 -finstrument-functions, 告诉编译器要对函数的调用插装。打开此选项后，编译器会在所生成的汇编代码中，每个函数的入口处增加对函__cyg_profile_func_enter()
的调用；在每个函数退出时，增加对__cyg_profile_func_exit()的调用。上面的示例程序中仅仅记录了传入这两个函数参数的值，当然你还可以完成其他操作。

另外为了方便将上述信息记录到某个文件中。我们还控制编译器在进入main函数时，打开记录文件；在退出main函数时关闭该记录文件。函数main_constructor()和main_destructor()就是为此类功能而生的。

对于inline的函数，该选项在inline展开的地方，也会插入对__cyg_profile_func_XXX函数的调用。为了避免生成大量的此函数调用，抓住重点。GCC还提供了-finstrument-functions-exclude-file-list=file,file,… 和-finstrument-functions-exclude-function-list=sym,sym,…两个选项用来指定无需插装的函数。另外程序员也可以直接指定某个函数的属性为no_instrument_function，这样编译器就不会对该函数插装。

有了这一功能，程序员就能得到详细的运行时函数调用关系，还可以控制在函数调用和退出时，执行想要的代码。IBM有个网页利用这一功能绘制程序的函数调用图，见参考链接4.发挥你的想象，用它解决你的其他问题吧：）

这里的profiling信息，特指那些可以协助编译优化的程序运行时信息。为了能更好的提升性能，编译器一般都提供了相应的选项，生成能收集profiling信息的程序。并能够根据此类profiling信息重新优化程序，这一过程一般被成为feedback optimization.

就《编译点滴》目前所知，Pathcc/Open64编译器、GCC、LLVM都能生成可收集Profiling信息的程序，并能基于该信息做优化。具体的优化形式如下：

1. 指定编译器编译生成可收集profiling信息的程序a.out。
2. 执行a.out。在执行过程中，a.out会输出一个profiling文件B
3. 利用编译器重新编译源代码，并指定B为输入的profiling文件
4. 编译器重新生成新的可执行文件a.out.该程序已经基于profiling信息，做了优化。

因为需要首先收集profiling信息，再做优化。这样的编译过程实际需要两遍的编译／执行，耗费时间较长，因此这种优化技术只在特定场合，性能敏感应用调优时使用。不过随着Java、JavaScript之类的解释性语言越来越流行，再加上LLVM这种新型C/C++编译执行工具的兴起，profiling优化技术在即时编译器(Just-In-Time Compiler)中又有了新的活力。期待《编译点滴》能有机会为大伙介绍更多这方面的内容。

下面介绍一下静态编译器中的一些profiling信息获取。

在运行时动态收集程序的运行时信息都可以称为插装或者profiling操作。比如在程序进行特定的操作，如函数调用、分支跳转、访存操作、读写文件时，插入一些代码，记录该信息。

因此不仅仅是利用编译器的选项，任何能完成上面功能的变换都可以用于收集程序的运行时信息。所以你可以：

• 利用编译器的选项实现。比如上面介绍的。
• 修改编译器的源代码，实现任何你想要的插装支持。比如基于GCC也有的Edge Profiling或者value profiling修改。
• 自己编译一个源代码到源代码的变换工具，直接在源代码层次插装。比如自己写Python脚本，CLang或者ANTLR实现。
• 写一个二进制分析工具，在二进制文件上直接插装。比如基于PEBIL(参考链接7)、Pin、Valgrind实现。

另外，还有很多工具，可以直接动态在程序中插装。比如Pin、Valgrind、Qemu都是常用的此类插装工具。

相比于静态插装，因为所有的事情都需要在运行时完成，动态插装工具都会带来严重的性能下降。平均在2x~10x左右。许多处在原型阶段的工具，比如学术界发表的论文中都采用动静结合的方法实现插装，这样兼顾效率，另外能同时得到更多的程序静态全局和动态运行时的信息做插装。同样，希望《编译点滴》日后能有机会为大伙多多介绍，也欢迎有相关经验的朋友投稿《编译点滴》。

1. http://codingrelic.geekhold.com/2010/09/gcc-function-instrumentation.html
2. http://www.chromium.org/developers/how-tos/using-valgrind/threadsanitizer/gcc-tsan
3. http://www.valgrind.org/
4. http://www.ibm.com/developerworks/library/l-graphvis/
5. http://llvm.org/pubs/2010-04-NeustifterProfiling.pdf
6. 梁珊珊、张军超、冯晓兵，龙芯/ORC编译器中的Edge Profiling 技术， 《计算机工程》，2007年7月
7. http://www.sdsc.edu/pmac/publications/laurenzanopebil2010.html
8. http://asg.ict.ac.cn/hmtt