Profiling

@profil

@profil <ifade> ifadenizi periyodik geri izlemeler alarak çalıştırır. Bunlar, geri izlemelerin dahili bir tamponuna eklenir.

clear()

Mevcut geri izleri iç tampondan temizler.

print([io::IO = stdout,] [data::Vector = fetch()], [lidict::Union{LineInfoDict, LineInfoFlatDict} = getdict(data)]; kwargs...)

Profiling sonuçlarını ioya (varsayılan olarak stdout) yazdırır. Eğer bir data vektörü sağlamazsanız, birikmiş geri izlerin içsel tamponu kullanılacaktır.

Anahtar argümanlar herhangi bir kombinasyon olabilir:

• format – Geri izlerin ağaç yapısını gösteren (varsayılan, :tree) veya göstermeyen (:flat) girintili olarak yazdırılıp yazdırılmayacağını belirler.
• C – Eğer true ise, C ve Fortran kodlarından geri izler gösterilir (normalde hariç tutulur).
• combine – Eğer true (varsayılan), aynı kod satırına karşılık gelen talimat işaretçileri birleştirilir.
• maxdepth – :tree formatında maxdepth'ten daha derinliği sınırlar.
• sortedby – :flat formatındaki sıralamayı kontrol eder. :filefuncline (varsayılan) kaynak satırına göre sıralar, :count toplanan örnek sayısına göre sıralar ve :overhead her fonksiyonun kendisi tarafından neden olunan örnek sayısına göre sıralar.
• groupby – Görevler ve iş parçacıkları üzerinde gruplamayı veya gruplama olmamasını kontrol eder. Seçenekler :none (varsayılan), :thread, :task, [:thread, :task] veya [:task, :thread]'dir; son iki seçenek iç içe gruplama sağlar.
• noisefloor – Örneklerin sezgisel gürültü tabanını aşan çerçeveleri sınırlar (sadece :tree formatına uygulanır). Bunun için denemek için önerilen bir değer 2.0'dır (varsayılan 0'dır). Bu parametre, n <= noisefloor * √N olan satırlar için örnekleri gizler; burada n bu satırdaki örnek sayısı ve N çağrılan için örnek sayısıdır.
• mincount – Yazdırmayı yalnızca en az mincount kez bulunan satırlarla sınırlar.
• recur – :tree formatındaki özyineleme işlemlerini kontrol eder. :off (varsayılan) ağacı normal olarak yazdırır. :flat bunun yerine herhangi bir özyinelemeyi (ip ile) sıkıştırır ve herhangi bir kendine özyinelemeyi bir yineleyiciye dönüştürmenin yaklaşık etkisini gösterir. :flatc aynı şeyi yapar ancak ayrıca C çerçevelerinin çökmesini de içerir (belirli durumlarda jl_apply etrafında garip şeyler yapabilir).
• threads::Union{Int,AbstractVector{Int}} – Raporun hangi iş parçacıklarından anlık görüntüler içereceğini belirtir. Bunun, hangi iş parçacıklarında örneklerin toplandığını kontrol etmediğini unutmayın (bu örnekler başka bir makinede de toplanmış olabilir).
• tasks::Union{Int,AbstractVector{Int}} – Raporun hangi görevlerden anlık görüntüler içereceğini belirtir. Bunun, hangi görevlerde örneklerin toplandığını kontrol etmediğini unutmayın.

print([io::IO = stdout,] data::Vector, lidict::LineInfoDict; kwargs...)

Profiling sonuçlarını io'ya yazdırır. Bu varyant, daha önceki bir retrieve çağrısı ile dışa aktarılan sonuçları incelemek için kullanılır. Geri izlemelerin data vektörünü ve satır bilgileri için bir lidict sözlüğünü sağlayın.

Geçerli anahtar kelime argümanlarının açıklaması için Profile.print([io], data)'ya bakın.

init(; n::Integer, delay::Real)

delay arasında geri izleme (saniye cinsinden ölçülen) ve her bir iş parçacığı başına saklanabilecek n talimat işaretçisi sayısını yapılandırın. Her talimat işaretçisi, tek bir kod satırına karşılık gelir; geri izlemeler genellikle uzun bir talimat işaretçisi listesi içerir. Geri izleme başına talimat işaretçileri için 6 boşluk kullanıldığını ve iki NULL son işaretleyicisi saklandığını unutmayın. Mevcut ayarlar, bu işlevi argüman olmadan çağırarak elde edilebilir ve her biri bağımsız olarak anahtar kelimeler kullanılarak veya (n, delay) sırasıyla ayarlanabilir.

fetch(;include_meta = true) -> data

Profilin geri izleme tamponunun bir kopyasını döndürür. data içindeki değerlerin yalnızca bu makinede ve mevcut oturumda anlamı olduğunu unutmayın, çünkü bu, JIT derlemesinde kullanılan tam bellek adreslerine bağlıdır. Bu işlev esasen dahili kullanım içindir; çoğu kullanıcı için retrieve daha iyi bir seçim olabilir. Varsayılan olarak, threadid ve taskid gibi meta veriler dahildir. Meta verileri kaldırmak için include_meta'yı false olarak ayarlayın.

retrieve(; kwargs...) -> data, lidict

"Exports" profil sonuçlarını taşınabilir bir formatta döndürür, tüm geri izleme kümesini (data) ve data içindeki (oturum-spesifik) talimat işaretçilerini LineInfo değerlerine eşleyen bir sözlük döndürür; bu değerler dosya adı, fonksiyon adı ve satır numarasını saklar. Bu fonksiyon, profil sonuçlarını gelecekteki analizler için kaydetmenizi sağlar.

callers(funcname, [data, lidict], [filename=<filename>], [linerange=<start:stop>]) -> Vector{Tuple{count, lineinfo}}

Önceki bir profil çalışmasından, belirli bir fonksiyonu kimin çağırdığını belirleyin. Dosya adını (ve isteğe bağlı olarak, fonksiyonun tanımlandığı satır numaraları aralığını) sağlamak, aşırı yüklenmiş bir yöntemi ayırt etmenizi sağlar. Döndürülen değer, çağrı sayısını ve çağıranın satır bilgilerini içeren bir vektördür. İsteğe bağlı olarak, retrieve ile elde edilen geri izleme data sağlanabilir; aksi takdirde, mevcut iç profil tamponu kullanılır.

clear_malloc_data()

--track-allocation ile julia çalıştırırken saklanan herhangi bir bellek tahsis verisini temizler. Test etmek istediğiniz komut(lar)ı çalıştırın (JIT derlemesini zorlamak için), ardından clear_malloc_data çağrısını yapın. Ardından komut(lar)ınızı tekrar çalıştırın, Julia'dan çıkın ve ortaya çıkan *.mem dosyalarını inceleyin.

get_peek_duration()

SIGINFO veya SIGUSR1 aracılığıyla tetiklenen "peek" profilinin süresini saniye cinsinden alır, platforma bağlı olarak.

set_peek_duration(t::Float64)

SIGINFO veya SIGUSR1'e bağlı olarak, platforma göre tetiklenen "peek" profilinin süresini saniye cinsinden ayarlayın.

Profile.Allocs.@profile [örnek_oranı=0.1] expr

expr sırasında gerçekleşen profil tahsisatlarını profil alır, hem sonucu hem de AllocResults yapısını döndürür.

1.0'lık bir örnek oranı her şeyi kaydedecektir; 0.0 hiçbir şeyi kaydetmeyecektir.

julia> Profile.Allocs.@profile örnek_oranı=0.01 peakflops()
1.03733270279065e11

julia> sonuçlar = Profile.Allocs.fetch()

julia> last(sort(sonuçlar.allocs, by=x->x.size))
Profile.Allocs.Alloc(Vector{Any}, Base.StackTraces.StackFrame[_new_array_ at array.c:127, ...], 5576)

Daha fazla bilgi için Julia belgelerindeki profil alma kılavuzuna bakın.

Profile.Allocs.clear()

Önceden profillenen tüm tahsis bilgilerini bellekten temizler.

Profile.Allocs.print([io::IO = stdout,] [data::AllocResults = fetch()]; kwargs...)

Profiling sonuçlarını io'ya (varsayılan olarak, stdout) yazdırır. Eğer bir data vektörü sağlamazsanız, birikmiş geri izlerin içsel tamponu kullanılacaktır.

Geçerli anahtar kelime argümanlarının açıklaması için Profile.print'e bakın.

Profile.Allocs.fetch()

Kaydedilen tahsisatları alır ve bunları analiz edilebilecek Julia nesnelerine çözer.

Profile.Allocs.start(sample_rate::Gerçek)

Verilen örnek oranı ile tahsisatları kaydetmeye başlayın. 1.0'lık bir örnek oranı her şeyi kaydedecek; 0.0 hiçbir şeyi kaydetmeyecek.

Profile.Allocs.stop()

Ayrıntıları kaydetmeyi durdur.

Profile.take_heap_snapshot(filepath::String, all_one::Bool=false, streaming=false)
Profile.take_heap_snapshot(all_one::Bool=false; dir::String, streaming=false)

Yığın anlık görüntüsünü, Chrome Devtools Yığın Anlık Görüntüleyici tarafından beklenen JSON formatında (.heapsnapshot uzantısı) bir dosyaya ($pid_$timestamp.heapsnapshot) varsayılan olarak geçerli dizine (veya geçerli dizin yazılabilir değilse tempdir'e) yazın, veya verilen dir'e, veya verilen tam dosya yoluna, veya IO akışına.

Eğer all_one true ise, o zaman her nesnenin boyutunu bir olarak rapor edin, böylece kolayca sayılabilirler. Aksi takdirde, gerçek boyutu rapor edin.

Eğer streaming true ise, anlık görüntü verilerini dört dosyaya akıtarak, filepath'ı ön ek olarak kullanarak, tüm anlık görüntüyü bellekte tutmak zorunda kalmamak için bu seçeneği kullanacağız. Bu dosyalar daha sonra Profile.HeapSnapshot.assemble_snapshot() çağrılarak birleştirilebilir, bu işlem çevrimdışı yapılabilir.

NOT: Performans nedenleriyle streaming=true ayarını yapmanızı şiddetle tavsiye ederiz. Parçaları birleştirerek anlık görüntüyü yeniden oluşturmak, tüm anlık görüntüyü bellekte tutmayı gerektirir, bu nedenle anlık görüntü büyükse, işlenirken belleğiniz tükenebilir. Akış, anlık görüntüyü çevrimdışı olarak, iş yükünüz çalışmayı bitirdikten sonra yeniden oluşturmanıza olanak tanır. Eğer streaming=false (geriye dönük uyumluluk için varsayılan) ile bir anlık görüntü toplamaya çalışırsanız ve işleminiz sonlandırılırsa, bu her zaman sağladığınız dosya yoluyla aynı dizine parçaları kaydedecektir, böylece assemble_snapshot() aracılığıyla sonradan anlık görüntüyü yeniden oluşturabilirsiniz.